| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 图清单 | 第9-10页 |
| 表清单 | 第10-12页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第13页 |
| 1.2 基于图像匹配的空中加油技术的发展概况 | 第13-19页 |
| 1.2.1 空中加油的发展与应用现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 图像匹配技术的研究发展 | 第16-19页 |
| 1.3 本文研究的主要内容和结构 | 第19-21页 |
| 第二章 红外成像特征分析及预处理 | 第21-29页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 红外热成像原理 | 第21-22页 |
| 2.3 红外成像系统的组成 | 第22-23页 |
| 2.3.1 被动红外成像系统 | 第22页 |
| 2.3.2 主动红外成像系统 | 第22-23页 |
| 2.4 红外图像特征分析 | 第23-25页 |
| 2.5 红外图像的预处理 | 第25-28页 |
| 2.5.1 平滑滤波 | 第25-26页 |
| 2.5.2 红外图像增强技术研究 | 第26-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于灰度的红外图像匹配算法研究 | 第29-42页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 图像匹配的概述 | 第29-31页 |
| 3.2.1 图像匹配的数学描述及要素分析 | 第29-30页 |
| 3.2.2 图像模板匹配原理及性能 | 第30-31页 |
| 3.3 相似性测度准则 | 第31-34页 |
| 3.3.1 ABS 算法 | 第32页 |
| 3.3.2 SSDA 算法 | 第32-34页 |
| 3.3.3 NPROD 归一化积相关系数算法 | 第34页 |
| 3.3.4 NCC 去均值归一化积相关系数算法 | 第34页 |
| 3.4 基于多分辨率思想的复合匹配算法研究 | 第34-37页 |
| 3.4.1 图像的多分辨率设计思想及实现 | 第34-36页 |
| 3.4.2 复合快速匹配算法准则 | 第36-37页 |
| 3.5 红外图像灰度匹配仿真分析 | 第37-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于特征的红外图像匹配算法研究 | 第42-68页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 图像匹配特征的提取 | 第42-48页 |
| 4.2.1 SUSAN 算法 | 第42-44页 |
| 4.2.2 Harris 算法 | 第44-46页 |
| 4.2.3 基于 NCC 的 Harris 特征点匹配算法 | 第46-48页 |
| 4.3 SIFT 匹配算法 | 第48-57页 |
| 4.3.1 特征点的提取 | 第49-51页 |
| 4.3.2 特征描述符的生成 | 第51-53页 |
| 4.3.3 特征点的匹配 | 第53-54页 |
| 4.3.4 极线约束的 RANSAC 算法 | 第54-57页 |
| 4.4 基于 SIFT 的改进 HDRSIFT 算法研究 | 第57-60页 |
| 4.4.1 利用 Harris 筛选特征点 | 第58-59页 |
| 4.4.2 降维改进 | 第59-60页 |
| 4.5 SIFT 及 HDRSIFT 算法的实验结果分析 | 第60-67页 |
| 4.5.1 特征提取效果对比 | 第60-61页 |
| 4.5.2 匹配结果对比分析 | 第61-64页 |
| 4.5.3 RANSAC 算法结果对比 | 第64-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 锥套红外图像匹配算法的实验验证 | 第68-78页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 锥套红外图像采集系统架构设计 | 第68-70页 |
| 5.3 锥套的检测研究 | 第70-77页 |
| 5.3.1 锥套的检测流程 | 第70-72页 |
| 5.3.2 实验测试与结果分析 | 第72-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-81页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第78-79页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第86页 |
