基于递增式重建的无人机航空影像稀疏重建
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 无人机及其影像处理现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 递增式重建研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第15-19页 |
| 2 递增式重建方法基础理论 | 第19-31页 |
| 2.1 摄像机模型与坐标系 | 第19-23页 |
| 2.1.1 相机模型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 坐标系统 | 第20-23页 |
| 2.2 对极几何 | 第23-25页 |
| 2.3 RANSAC算法 | 第25-30页 |
| 2.3.1 经典RANSAC算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 自适应RANSAC算法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 实验结果及分析 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 影像检索与基础影像重建 | 第31-47页 |
| 3.1 影像检索 | 第31-36页 |
| 3.1.1 SIFT算子 | 第31-33页 |
| 3.1.2 K-means算法构建词汇树 | 第33-35页 |
| 3.1.3 TF-IDF方法计算相似性 | 第35-36页 |
| 3.2 基础的影像重建 | 第36-41页 |
| 3.2.1 基于自适应RANSAC的相对定向 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于4点加权算法估计相机位姿 | 第37-41页 |
| 3.3 影像检索实验结果及分析 | 第41-45页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第41-42页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第42-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 4 基于改进递增式重建的无人机航空影像稀疏重建 | 第47-65页 |
| 4.1 递增式影像重建算法改进 | 第47-54页 |
| 4.1.1 确定影像对应信息 | 第47-51页 |
| 4.1.2 解算参数 | 第51-54页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第54-63页 |
| 4.2.1 多模型约束实验 | 第54-57页 |
| 4.2.2 递增式影像稀疏重建实验 | 第57-63页 |
| 4.3 本章小结 | 第63-65页 |
| 5 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65页 |
| 5.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
