基于航空立体影像的相对高度自动获取方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-28页 |
| ·研究背景 | 第9-13页 |
| ·高程数据及应用 | 第9-10页 |
| ·高程数据获取方法 | 第10-12页 |
| ·相对高度研究的必要性 | 第12-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·基于立体影像自动计算相对高度 | 第13页 |
| ·低成本获取高度维信息以满足多种应用需求 | 第13-14页 |
| ·角点检测与影像匹配在高分领域的应用 | 第14页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第14-25页 |
| ·单幅影像建筑物高度信息提取 | 第14-16页 |
| ·立体影像高度信息的获取 | 第16-21页 |
| ·角点特征提取 | 第21-23页 |
| ·影像匹配技术 | 第23-24页 |
| ·总结 | 第24-25页 |
| ·主要研究内容 | 第25-27页 |
| ·论文的结构编排 | 第27-28页 |
| 第2章 面向影像匹配的角点检测 | 第28-44页 |
| ·影像匹配技术概述 | 第28-29页 |
| ·特征空间 | 第28-29页 |
| ·相似性测度 | 第29页 |
| ·搜索空间与搜索策略 | 第29页 |
| ·基于灰度的匹配 | 第29-30页 |
| ·二维灰度相关 | 第30页 |
| ·归一化相关系数 | 第30页 |
| ·常用的角点检测算法 | 第30-34页 |
| ·Moravec 算子 | 第31页 |
| ·F(o|¨)rstner 算子 | 第31页 |
| ·Harris 算子 | 第31-32页 |
| ·SUSAN 特征检测算法 | 第32-34页 |
| ·面向高分辨率影像匹配的SUSAN 算法改进 | 第34-44页 |
| ·算法改进思路 | 第34-35页 |
| ·自动计算灰度差阈值 | 第35-36页 |
| ·基于模板边界像素统计的算法改进 | 第36-39页 |
| ·实验分析 | 第39-43页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| 第3章 两级影像匹配 | 第44-62页 |
| ·基于角点的匹配存在的问题 | 第44-45页 |
| ·影像匹配速度 | 第45页 |
| ·影像匹配的准确率 | 第45页 |
| ·多尺度搜索和一维核线搜索 | 第45-48页 |
| ·多尺度搜索策略 | 第45-47页 |
| ·一维核线搜索 | 第47-48页 |
| ·多尺度搜索策略的不足 | 第48-51页 |
| ·两级影像匹配 | 第51-61页 |
| ·影像块特征的提取 | 第52-53页 |
| ·一级匹配—基于影像块的粗匹配 | 第53-57页 |
| ·二级匹配—角点精确匹配 | 第57-61页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| 第4章 相对高度的计算 | 第62-83页 |
| ·摄影测量中地面高度的计算 | 第62页 |
| ·相对高度的计算方法 | 第62-69页 |
| ·影像的外方位元素 | 第62-63页 |
| ·立体影像的核线纠正 | 第63-66页 |
| ·相对高度计算公式的推导 | 第66-68页 |
| ·误差分析 | 第68-69页 |
| ·实验验证 | 第69-75页 |
| ·实验数据的选择 | 第69-71页 |
| ·角点提取及匹配 | 第71-73页 |
| ·相对高度与实际高度的计算与比较 | 第73-74页 |
| ·精度评定 | 第74-75页 |
| ·应用前景展望 | 第75-83页 |
| ·地形重建 | 第76-80页 |
| ·建筑物建模 | 第80-82页 |
| ·在影像分类上的应用 | 第82-83页 |
| 第5章 总结和展望 | 第83-85页 |
| ·论文主要工作与创新点 | 第83-84页 |
| ·研究的不足与展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第92页 |
