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无人飞行器影像场景配准与目标监视技术研究

摘要第1-8页
Abstract第8-10页
第一章 绪论第10-23页
   ·研究的背景和意义第10-13页
   ·国内外相关技术发展现状第13-20页
     ·无人飞行器及载荷第13-15页
     ·红外成像技术第15-16页
     ·序列影像匹配第16-17页
     ·跨场景影像配准第17-18页
     ·移动目标检测与跟踪第18-20页
   ·论文的组织结构第20-23页
第二章 局部不变性稀疏特征匹配第23-42页
   ·图像尺度空间理论第23-24页
   ·Harris 算子第24-26页
   ·SIFT 匹配算法第26-31页
   ·SURF 算法第31-35页
   ·其它特征描述符第35-37页
   ·改进的匹配策略第37-39页
     ·空间分布控制第37页
     ·广度优先k-d 树第37-39页
   ·匹配实验第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第三章 大倾角影像目标匹配关联第42-60页
   ·仿射不变性第42-43页
   ·仿射变换模型第43-48页
     ·投影模型第43-46页
     ·转换斜量第46-48页
   ·ASIFT 算法第48-51页
     ·处理过程第48-49页
     ·经纬采样第49-51页
   ·两层分辨率构建第51-52页
   ·复杂度与计算量第52-53页
   ·仿射变换匹配对比第53-57页
     ·方法对比第53-54页
     ·绝对斜量测试第54-55页
     ·相对斜量测试第55-56页
     ·无人飞行器影像第56-57页
   ·大倾角目标框定实验第57-59页
   ·本章小结第59-60页
第四章 基于SIFT 流的跨场景影像配准第60-81页
   ·跨场景配准特点第60-63页
   ·光流算法第63-66页
     ·光流原理第63-64页
     ·孔径效应第64-65页
     ·关联匹配方法第65-66页
   ·SIFT 流跨场景关联第66-72页
     ·稠密SIFT 描述符及其表现第66-69页
     ·匹配目标第69-70页
     ·由粗到精匹配方案第70-71页
     ·SIFT 流邻图第71-72页
   ·序列图像搜索实验第72-76页
     ·邻域图像搜索第72-75页
     ·稠密跨场景配准评估第75-76页
   ·场景稠密配准应用实验第76-80页
   ·本章小结第80-81页
第五章 基于中心描述MeanShift 的运动目标跟踪第81-105页
   ·红外图像的去噪第81-83页
   ·运动目标检测第83-89页
     ·运动目标检测特点第83-84页
     ·特征点匹配运动估计第84-85页
     ·目标检测算法第85-89页
   ·运动目标跟踪第89-96页
     ·Kalman 滤波第89-92页
     ·Meanshift 算法第92-95页
     ·中心点描述符第95-96页
   ·目标遮挡研究第96-100页
     ·图像信息量度量第96-98页
     ·目标遮挡理论分析第98-99页
     ·窗口变化目标的遮挡跟踪第99-100页
   ·目标检测跟踪实验第100-103页
   ·本章小结第103-105页
第六章 基于混合粒子滤波的运动目标跟踪第105-122页
   ·蒙特卡罗方法第105-107页
   ·粒子滤波第107-113页
     ·模板建立第108页
     ·贝叶斯估计第108-109页
     ·粒子滤波原理第109-113页
   ·统计模型第113-116页
     ·观测模型第113-115页
     ·滤波分布第115-116页
   ·Adaboost Particle Filter第116-119页
     ·Adaboost 检测第117-118页
     ·Adaboost 融入建议分布第118-119页
   ·目标检测跟踪实验第119-121页
   ·本章小结第121-122页
第七章 总结与展望第122-125页
   ·总结第122-123页
   ·下一步研究内容第123-125页
参考文献第125-131页
作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作第131-133页
致谢第133页

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