| 摘要 | 第11-13页 |
| Abstract | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第15-34页 |
| 1.1 图像匹配概念及术语解释 | 第16-17页 |
| 1.1.1 图像匹配问题描述 | 第16页 |
| 1.1.2 术语解释 | 第16-17页 |
| 1.2 图像匹配应用需求 | 第17-19页 |
| 1.2.1 基于图像匹配的精确制导 | 第17页 |
| 1.2.2 基于图像匹配的三维重建及视觉导航 | 第17-18页 |
| 1.2.3 基于图像匹配的其它应用 | 第18-19页 |
| 1.3 图像匹配发展及研究现状 | 第19-31页 |
| 1.3.1 基于特征的图像匹配 | 第20-25页 |
| 1.3.2 基于模板的图像匹配 | 第25-29页 |
| 1.3.3 基于模板和基于特征的图像匹配比较 | 第29-31页 |
| 1.4 论文的主要内容与技术贡献 | 第31-34页 |
| 1.4.1 论文的主要内容和组织结构 | 第31-33页 |
| 1.4.2 论文的技术贡献 | 第33-34页 |
| 第二章 测量准则可靠性分析及快速模板匹配算法研究 | 第34-71页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 L_P范数可靠性分析及比较 | 第35-45页 |
| 2.2.1 L_P范数可靠性分析 | 第36-39页 |
| 2.2.2 L_P范数模板匹配比较测试 | 第39-43页 |
| 2.2.3 L_P范数模板匹配测试结果分析 | 第43-45页 |
| 2.3 基于余弦和测量准则的快速模板匹配算法 | 第45-57页 |
| 2.3.1 快速模板匹配算法原理 | 第46-49页 |
| 2.3.2 基于余弦和的快速模板匹配算法原理 | 第49-53页 |
| 2.3.3 测试结果与分析 | 第53-57页 |
| 2.4 基于正交分解的NCC快速模板匹配算法 | 第57-70页 |
| 2.4.1 NCC测量准则的定义 | 第57-58页 |
| 2.4.2 基于快速傅里叶变换的NCC模板匹配算法 | 第58-59页 |
| 2.4.3 基于正交分解的NCC快速模板匹配算法原理 | 第59-66页 |
| 2.4.4 测试结果与分析 | 第66-70页 |
| 2.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第三章 抗灰度畸变模板匹配算法研究 | 第71-93页 |
| 3.1 引言 | 第71-72页 |
| 3.2 抗灰度畸变模板匹配算法综述 | 第72-79页 |
| 3.2.1 图像灰度畸变模型 | 第72-73页 |
| 3.2.2 适应灰度畸变的测量准则 | 第73-75页 |
| 3.2.3 基于本征图像提取的模板匹配算法 | 第75-79页 |
| 3.3 基于结构张量的模板匹配算法 | 第79-85页 |
| 3.3.1 结构张量提取 | 第79-82页 |
| 3.3.2 结构张量分析 | 第82-83页 |
| 3.3.3 结构张量匹配 | 第83-85页 |
| 3.4 测试比较 | 第85-91页 |
| 3.4.1 异源图像匹配测试 | 第85-90页 |
| 3.4.2 计算性能测试 | 第90-91页 |
| 3.4.3 匹配精度 | 第91页 |
| 3.5 本章小结 | 第91-93页 |
| 第四章 快速模板匹配算法在末制导中的应用研究 | 第93-115页 |
| 4.1 引言 | 第93-94页 |
| 4.2 数据存取 | 第94-99页 |
| 4.2.1 常用计算平台的分级存储系统 | 第95-97页 |
| 4.2.2 数据快速存取原则 | 第97-99页 |
| 4.3 针对末制导应用的快速模板匹配算法 | 第99-110页 |
| 4.3.1 基于三角不等式性质的非目标窗口淘汰 | 第100-105页 |
| 4.3.2 基于正交分解的非目标窗口淘汰算法 | 第105-109页 |
| 4.3.3 算法流程及实现 | 第109-110页 |
| 4.4 测试及比较 | 第110-114页 |
| 4.4.1 计算性能比较测试 | 第111-113页 |
| 4.4.2 算法可靠性测试 | 第113-114页 |
| 4.5 本章小结 | 第114-115页 |
| 第五章 基于卡尔曼滤波器的实时稳像算法 | 第115-141页 |
| 5.1 引言 | 第115-116页 |
| 5.2 实时视频稳像面临的挑战 | 第116-120页 |
| 5.2.1 现有的视频稳像算法 | 第116-118页 |
| 5.2.2 实时视频稳像面临的挑战 | 第118-120页 |
| 5.3 基于关联卡尔曼滤波器的实时视频稳像算法 | 第120-129页 |
| 5.3.1 序列图像匹配 | 第122-125页 |
| 5.3.2 生成单应轨迹 | 第125-126页 |
| 5.3.3 关联卡尔曼滤波器 | 第126-127页 |
| 5.3.4 图像合成 | 第127-129页 |
| 5.4 测试比较 | 第129-140页 |
| 5.4.1 单应轨迹与特征轨迹之间的比较 | 第129-131页 |
| 5.4.2 卡尔曼滤波器测试比较 | 第131-132页 |
| 5.4.3 视频稳像算法测试比较 | 第132-140页 |
| 5.5 本章小结 | 第140-141页 |
| 第六章 结论与展望 | 第141-144页 |
| 6.1 论文主要工作与创新点 | 第141-142页 |
| 6.2 需要进一步研究的问题 | 第142-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
| 参考文献 | 第145-160页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第160页 |