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基于特征图像匹配的目标定位关键技术研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 论文研究背景第14-15页
    1.2 基于特征图像匹配的目标定位关键技术研究现状第15-20页
        1.2.1 特征图像匹配算法国内外研究现状第15-17页
        1.2.2 同源大视角图像匹配算法国内外研究现状第17-19页
        1.2.3 异源大视角图像匹配算法国内外研究现状第19-20页
    1.3 课题研究的目的与意义第20-22页
    1.4 论文研究内容及章节安排第22-24页
第二章 基于特征图像匹配的目标定位方案及图像匹配基础分析第24-37页
    2.1 引言第24页
    2.2 基于特征图像匹配的目标定位总体方案第24-26页
        2.2.1 机载光电设备目标定位方法对比第24-25页
        2.2.2 基于特征图像匹配的目标定位总体方案设计第25-26页
    2.3 特征图像匹配基础理论分析第26-36页
        2.3.1 边缘特征提取方法原理解析第27-29页
        2.3.2 边缘特征提取方法实验对比分析第29-31页
        2.3.3 点特征提取与描述方法原理解析第31-33页
        2.3.4 经典点特征提取与描述方法实验对比分析第33-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第三章 同源大视角图像匹配算法研究第37-52页
    3.1 引言第37页
    3.2 ASIFT算法原理解析第37-38页
    3.3 PORB大视角图像匹配算法第38-42页
        3.3.1 ORB图像匹配原理第39-40页
        3.3.2 透视变换模型搭建第40-42页
        3.3.3 PORB算法流程第42页
    3.4 基于单应性矩阵的快速PORB大视角图像匹配算法第42-45页
        3.4.1 快速PORB算法原理第42-44页
        3.4.2 预设值N的选取第44-45页
    3.5 同源大视角图像匹配算法实验对比及性能分析第45-51页
        3.5.1 实验数据及实验环境说明第45页
        3.5.2 鲁棒性实验结果与性能分析第45-49页
        3.5.3 实时性实验结果与性能分析第49-51页
        3.5.4 同源大视角特征匹配算法性能总结第51页
    3.6 本章小结第51-52页
第四章 异源大视角图像匹配算法研究第52-67页
    4.1 引言第52页
    4.2 同源图像匹配算法在异源图像中的性能分析第52-54页
    4.3 基于自适应Canny边缘特征的改进ORB异源图像匹配算法第54-60页
        4.3.1 Canny算子原理第54-55页
        4.3.2 自适应Canny边缘检测算法第55-57页
        4.3.3 改进ORB异源图像匹配算法流程第57页
        4.3.4 自适应Canny边缘检测算法性能分析第57-58页
        4.3.5 改进ORB异源图像匹配算法性能分析第58-60页
    4.4 基于自适应Canny边缘特征的PORB异源大视角图像匹配算法第60-66页
        4.4.1 PORB异源大视角图像匹配算法流程第61-62页
        4.4.2 PORB异源大视角图像匹配算法性能分析第62-66页
    4.5 本章小结第66-67页
第五章 基于特征图像匹配的目标定位及仿真验证平台研究第67-83页
    5.1 引言第67页
    5.2 基于特征图像匹配的目标定位第67-71页
        5.2.1 基于特征图像匹配的目标定位方法第67-68页
        5.2.2 RANSAC算法求解单应性矩阵第68-70页
        5.2.3 基于特征图像匹配的目标定位方法实验验证第70-71页
    5.3 基于特征图像匹配的目标定位仿真验证平台设计第71-75页
        5.3.1 图像生成端软件设计与实现第71-74页
        5.3.2 图像处理与显示端软件设计与实现第74-75页
    5.4 基于仿真验证平台的目标定位实验验证第75-82页
        5.4.1 PORB算法目标定位实验第75-77页
        5.4.2 快速PORB算法目标定位实验第77-79页
        5.4.3 PORB异源大视角图像匹配算法目标定位实验第79-81页
        5.4.4 基于特征图像匹配的目标定位性能总结第81-82页
    5.5 本章小结第82-83页
第六章 总结与展望第83-85页
    6.1 本文工作总结第83-84页
    6.2 进一步工作展望第84-85页
参考文献第85-90页
致谢第90-91页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第91页

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