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无人机航拍图像拼接算法的研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 本文主要工作和组织结构第12-14页
        1.3.1 本文主要工作第12-13页
        1.3.2 本文的组织结构第13-14页
    1.4 本章小结第14-15页
第二章 无人机图像拼接的基础理论第15-25页
    2.1 图像拼接的基本原理第15-18页
    2.2 图像拼接的基本流程第18-19页
    2.3 图像配准方法分类第19-23页
        2.3.1 基于图像灰度的配准算法第20-21页
        2.3.2 基于变换域信息的配准算法第21页
        2.3.3 基于图像特征的配准算法第21-23页
    2.4 无人机图像拼接技术第23-24页
        2.4.1 无人机图像拼接特点第23-24页
        2.4.2 无人机图像拼接常用方法第24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 基于SIFT特征匹配的无人机图像拼接方法第25-37页
    3.1 基于SIFT特征的无人机图像拼接基本流程第25-26页
    3.2 几何校正第26页
    3.3 图像配准第26-34页
        3.3.1 特征点的检测第26-28页
        3.3.2 特征点定位第28-30页
        3.3.3 方向描述子的生成第30-31页
        3.3.4 无人机图像特征点提取方法的改进第31-33页
        3.3.5 特征点粗匹配第33-34页
        3.3.6 去除错误的匹配点第34页
    3.4 图像融合第34-36页
        3.4.1 直接平均融合法第35页
        3.4.2 加权平均融合法第35页
        3.4.3 中值滤波融合法第35-36页
        3.4.4 多分辨率样条技术融合法第36页
    3.5 本章小结第36-37页
第四章 误匹配点对的剔除算法分析以及改进第37-45页
    4.1 RANSAC算法第37-40页
    4.2 RANSAC算法存在的问题第40页
    4.3 改进的RANSAC算法第40-44页
        4.3.1 Hough变换的基本原理第40-41页
        4.3.2 Hough-RANSAC算法第41-44页
    4.4 本章小结第44-45页
第五章 实验及结果分析第45-50页
    5.1 Hough-RANSAC算法实验结果及分析第45-46页
    5.2 无人机图像拼接实验结果第46-48页
    5.3 本章小结第48-50页
第六章 总结与未来展望第50-52页
    6.1 工作总结第50页
    6.2 未来展望第50-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-55页

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