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面向无人机视觉辅助定位的图像匹配算法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-10页
第1章 绪论第15-25页
    1.1 论文研究的背景和意义第15-17页
    1.2 无人机视觉辅助定位技术研究现状第17-19页
    1.3 图像匹配技术研究现状第19-21页
    1.4 本文课题和算法策略第21-23页
    1.5 本文组织结构和章节安排第23-25页
第2章 面向视觉辅助定位的图像特征匹配基础概述第25-41页
    2.1 图像匹配算法概述第25-28页
        2.1.1 基于模板图像的匹配算法第25-27页
        2.1.2 基于图像特征的匹配算法第27-28页
    2.2 特征描述相关技术第28-36页
        2.2.1 基于图像特征的匹配算法第28-35页
        2.2.2 全局特征描述子第35-36页
    2.3 特征匹配算法概述第36-39页
        2.3.1 特征相似性度量第36-37页
        2.3.2 特征匹配策略第37页
        2.3.3 最近邻搜索方法设计第37-38页
        2.3.4 匹配对的检验与提纯第38-39页
    2.4 本章小节第39-41页
第3章 基于边缘积分估计和径向采样的遥感图像局部特征描述第41-57页
    3.1 引言第41-42页
    3.2 基于梯度分布的局部特征描述第42-43页
        3.2.1 关于模值累积梯度方向直方图的数学模型第42-43页
        3.2.2 边缘积分函数的非参数估计第43页
    3.3 基于径向采样网格的SIFT特征描述第43-48页
        3.3.1 径向采样网格的构建第43-46页
        3.3.2 基于离散边缘积分函数的SIFT特征描述第46-48页
    3.4 实验结果及分析第48-56页
        3.4.1 面向旋转变化的描述子匹配指标第49-53页
        3.4.2 特征描述子的评价指标及查全率第53-54页
        3.4.3 特征描述子的运算复杂度第54-56页
    3.5 本章小节第56-57页
第4章 基于自适应NNDR阈值和梯度主方向偏差统计的特征匹配算法第57-83页
    4.1 引言第57-58页
    4.2 局部特征匹配策略与自适应NNDR阈值的选取第58-70页
        4.2.1 局部特征匹配策略第58-60页
        4.2.2 ROC曲线分析及自适应NNDR阈值选定第60-67页
        4.2.3 自适应NNDR阈值的计算第67-70页
    4.3 基于局部特征梯度主方向统计的匹配算法第70-76页
        4.3.1 局部特征梯度主方向偏差的统计分析第71-73页
        4.3.2 基于GMM的无人机图像区域搜索算法第73-76页
        4.3.3 基于自适应NNDR和ORSA的匹配算法第76页
    4.4 实验结果及分析第76-82页
        4.4.1 局部特征梯度主方向偏差的统计第76-79页
        4.4.2 无人机图像包含区域的确定第79-80页
        4.4.3 基于自适应NNDR阈值和GMM方法的特征匹配实验第80-82页
    4.5 本章小结第82-83页
第5章 基于直线提取的无人机图像全局特征描述和匹配第83-103页
    5.1 引言第83-85页
    5.2 基于PCA算法的线段提取第85-89页
        5.2.1 线段支撑区域探测第86-87页
        5.2.2 基于线段支撑区域的PCA直线提取方法第87-89页
    5.3 基于线段分布的全局特征模型第89-94页
        5.3.1 基于线段方向及长度二维直方图的结构复杂性全局特征第90-92页
        5.3.2 基于线段空间分布的旋转不变形全局特征第92-94页
    5.4 基于全局特征的分层搜索模型第94-95页
    5.5 实验结果与分析第95-101页
    5.6 本章小节第101-103页
第6章 基于局部与全局特征匹配的无人机图像定位第103-117页
    6.1 引言第103-104页
    6.2 基于特征匹配与ORSA算法的无人机定位策略第104-111页
        6.2.1 基于全局与局部特征的无人机图像定位第104-106页
        6.2.2 基于ORSA算法的无人机定位第106-111页
    6.3 卫星图像特征数据库构建第111-112页
    6.4 实验结果分析第112-116页
    6.5 本章小结第116-117页
第7章 总结与展望第117-121页
    7.1 分析与结论第117-119页
    7.2 存在的问题和未来工作展望第119-121页
参考文献第121-133页
致谢第133-135页
攻读博士学位期间取得的研究成果第135-137页
作者简介第137页

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