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基于无人机航拍及遥感图像的地面目标定位

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
目录第8-11页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题的研究背景及意义第11页
    1.2 定位技术的国内外发展现状第11-16页
        1.2.1 常见的目标定位算法第12-14页
        1.2.2 基于多源影像的目标匹配定位算法第14-16页
    1.3 本文的主要研究工作第16-19页
        1.3.1 本文的主要研究内容第16-17页
        1.3.2 本文的内容安排第17-19页
第2章 基于Mean Shift的目标匹配算法研究第19-31页
    2.1 引言第19-20页
        2.1.1 匹配定位问题描述第19-20页
        2.1.2 选择Mean Shift的原因及优势第20页
    2.2 Mean Shift算法研究第20-23页
        2.2.1 概率密度估计方法概述第20-22页
        2.2.2 Mean Shift基本算法流程第22-23页
    2.3 改进的Mean Shift图像匹配算法研究第23-30页
        2.3.1 基于颜色的Mean Shift匹配算法第24-26页
        2.3.2 基于方向直方图特征的Mean Shift匹配算法第26-28页
        2.3.3 基于梯度幅值的Mean Shift目标匹配算法第28页
        2.3.4 改进的Mean Shift图像匹配实验结果对比与分析第28-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 基于GVF的特征提取算法设计与实现第31-45页
    3.1 引言第31页
    3.2 遥感图像的预处理第31-34页
        3.2.1 Self-Snake模型研究第32-33页
        3.2.2 基于Self-Snake的遥感图像去噪算法研究第33-34页
    3.3 梯度矢量流(GVF)变形模型研究第34-39页
        3.3.1 梯度矢量流的边缘映射第35-36页
        3.3.2 仿真实验结果与分析第36-39页
    3.4 基于GVF的直方图特征提取算法设计及仿真实验第39-43页
        3.4.1 GVF梯度扩散权值选择第39页
        3.4.2 仿真实验结果与分析第39-43页
    3.5 本章小结第43-45页
第4章 改进的Mean Shift目标粗定位算法第45-67页
    4.1 引言第45页
    4.2 粗定位算法提出的原因第45-46页
    4.3 改进的基于Mean Shift的目标粗定位算法设计第46-50页
        4.3.1 模型描述第46-48页
        4.3.2 基于Bhattacharyya系数的相似性度量第48页
        4.3.3 基于核函数轮廓函数的目标定位第48-49页
        4.3.4 算法设计流程第49-50页
    4.4 初始迭代点的选取第50-51页
        4.4.1 基于人机交互的方法第51页
        4.4.2 基于无人机自定位的方法第51页
    4.5 仿真实验与结果精度分析第51-66页
    4.6 本章小结第66-67页
第5章 基于Surf点特征匹配的目标定位算法第67-83页
    5.1 图像匹配的基本原理第67-68页
    5.2 基于Surf的兴趣点匹配算法第68-73页
        5.2.1 基于Hessian矩阵的兴趣点的检测第69-71页
        5.2.2 基于Harr小波响应的兴趣点的描述第71页
        5.2.3 基于欧式距离的相似点匹配第71页
        5.2.4 实验结果与分析第71-73页
    5.3 基于RANSAC的变换模型估计算法研究第73-75页
        5.3.1 RANSAC算法的基本原理第74页
        5.3.2 基于RANSAC仿射变换参数估计第74-75页
    5.4 基于点匹配及RANSAC的地面目标精定位第75页
    5.5 实验结果与定位精度分析第75-82页
    5.6 本章小结第82-83页
第6章 总结与展望第83-85页
    6.1 总结第83页
    6.2 展望第83-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-91页
硕士期间发表论文第91页

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