基于无人机的低空遥感影像拼接技术的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 无人机简介 | 第11-12页 |
| 1.2 选题的背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.1 图像拼接技术研究现状 | 第13页 |
| 1.3.2 无人机遥感影像拼接技术国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作及结构 | 第14-16页 |
| 1.4.1 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4.2 本文的组成 | 第15-16页 |
| 第2章 图像拼接的基本理论 | 第16-24页 |
| 2.1 图像配准 | 第16-20页 |
| 2.1.1 图像配准技术概述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 图像配准技术的分类 | 第17-18页 |
| 2.1.3 图像之间变换关系 | 第18-20页 |
| 2.2 图像融合 | 第20-23页 |
| 2.2.1 像素级融合 | 第21-22页 |
| 2.2.2 特征级融合 | 第22页 |
| 2.2.3 决策级融合 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 图像特征点检测 | 第24-41页 |
| 3.1 SIFT算法 | 第24-29页 |
| 3.1.1 SIFT算法介绍 | 第24-28页 |
| 3.1.2 SIFT算法实验 | 第28-29页 |
| 3.2 SURF算法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 SURF算法基本概念介绍 | 第29-30页 |
| 3.2.2 SURF算法步骤介绍 | 第30-32页 |
| 3.2.3 SURF算法实验 | 第32-33页 |
| 3.3 ORB算法 | 第33-36页 |
| 3.3.1 FAST算法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 BRIEF算法 | 第34-35页 |
| 3.3.3 ORB算法实验 | 第35-36页 |
| 3.4 三种特征检测算法的比较 | 第36-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 无人机遥感影像拼接 | 第41-68页 |
| 4.1 无人机遥感影像的特征点提取 | 第41页 |
| 4.2 无人机遥感影像特征点匹配 | 第41-50页 |
| 4.2.1 相似性度量准则 | 第41-43页 |
| 4.2.2 搜索策略 | 第43-47页 |
| 4.2.3 基于RANSAC算法的误匹配点去除 | 第47-50页 |
| 4.3 基于匹配特征点对的变换矩阵的求解 | 第50页 |
| 4.4 图像的插值技术 | 第50-54页 |
| 4.5 本文采用的图像融合方法 | 第54-62页 |
| 4.6 序列图像的拼接 | 第62-67页 |
| 4.7 本章总结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结和展望 | 第68-69页 |
| 5.1 全文总结 | 第68页 |
| 5.2 无人机遥感影像拼接未来发展的展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者简介 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
