| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 计算机视觉 | 第9-10页 |
| 1.1.1 计算机视觉概述 | 第9页 |
| 1.1.2 计算机视觉定位研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2 多分辨率分析 | 第10-12页 |
| 1.2.1 多分辨率分析概述 | 第11页 |
| 1.2.2 多分辨率分析研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容及意义 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 导航相机标定与采样点的视觉定位 | 第15-33页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 摄像机模型 | 第15-19页 |
| 2.2.1 针孔模型 | 第16页 |
| 2.2.2 非线性模型 | 第16-17页 |
| 2.2.3 空间点的成像过程 | 第17-19页 |
| 2.3 导航相机标定 | 第19-24页 |
| 2.3.1 传统的摄像机标定方法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于主动视觉的摄像机标定方法 | 第20页 |
| 2.3.3 摄像机自标定方法 | 第20页 |
| 2.3.4 Zhang的平面标定方法 | 第20-24页 |
| 2.4 采样点的视觉定位 | 第24-31页 |
| 2.4.1 前向投影 | 第24-25页 |
| 2.4.2 反向投影 | 第25-26页 |
| 2.4.3 采样点世界坐标的提取 | 第26-28页 |
| 2.4.4 定位与测量精度估计 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于平面单应的相似文件采样点定位 | 第33-47页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 基于特征匹配与RANSAC的平面单应估计 | 第33-42页 |
| 3.2.1 图像匹配分类 | 第33-34页 |
| 3.2.2 基于SIFT的图像匹配 | 第34-38页 |
| 3.2.3 基于SIFT与RANSAC的平面单应估计 | 第38-42页 |
| 3.3 基于平面单应的相似文件采样点定位 | 第42-43页 |
| 3.3.1 相似纸张图片间的平面单应估计 | 第42-43页 |
| 3.3.2 相似文件对应采样点定位 | 第43页 |
| 3.4 定位精度估计 | 第43-46页 |
| 3.4.1 实验说明 | 第43-44页 |
| 3.4.2 定位精度分析 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 多尺度下的图像特征分析 | 第47-65页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 多尺度表达 | 第47-54页 |
| 4.2.1 尺度空间理论 | 第47-48页 |
| 4.2.2 图像金字塔 | 第48-51页 |
| 4.2.3 图像的倍率尺度表示 | 第51-54页 |
| 4.3 基于SURF的特征提取 | 第54-57页 |
| 4.3.1 尺度空间构建与极值检测 | 第54-55页 |
| 4.3.2 主方向分配 | 第55页 |
| 4.3.3 特征描述子生成 | 第55-56页 |
| 4.3.4 特征点匹配 | 第56-57页 |
| 4.4 结合倍率尺度与局部尺度特征的图像分析 | 第57-63页 |
| 4.4.1 相同尺度下的特征匹配 | 第58-59页 |
| 4.4.2 不同尺度下的特征匹配 | 第59-60页 |
| 4.4.3 定量分析 | 第60-62页 |
| 4.4.4 更多的实验样本 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65页 |
| 5.2 展望 | 第65-67页 |
| 致射 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |