城市遥感影像运动估计与立体匹配
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 运动估计研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 立体匹配研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 城市遥感影像的预处理 | 第16-34页 |
| 2.1 SURF特征点提取与匹配 | 第16-21页 |
| 2.1.1 兴趣点检测 | 第16-19页 |
| 2.1.2 兴趣点描述和匹配 | 第19-21页 |
| 2.2 图像配准 | 第21-27页 |
| 2.2.1 仿射变换 | 第22-23页 |
| 2.2.2 直接线性变换算法 | 第23-25页 |
| 2.2.3 最大似然抽样一致算法 | 第25-27页 |
| 2.3 图像边缘检测 | 第27-33页 |
| 2.3.1 基于一阶微分的边缘检测算子 | 第27-30页 |
| 2.3.2 基于二阶微分的边缘检测算子 | 第30-31页 |
| 2.3.3 Canny边缘检测算法 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 城市遥感影像匹配 | 第34-46页 |
| 3.1 基于块匹配的局部运动估计 | 第34-37页 |
| 3.1.1 块匹配算法基本原理 | 第34-35页 |
| 3.1.2 块匹配搜索策略 | 第35-37页 |
| 3.1.3 本文策略 | 第37页 |
| 3.2 位移量聚类及其后处理 | 第37-41页 |
| 3.2.1 基于MeanShift的聚类 | 第37-38页 |
| 3.2.2 基于马尔科夫随机场对聚类结果的修正 | 第38-41页 |
| 3.3 局部立体匹配 | 第41-44页 |
| 3.3.1 立体匹配基本介绍 | 第41-43页 |
| 3.3.2 基于互信息的局部立体匹配 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 实验过程与结果分析 | 第46-58页 |
| 4.1 实验环境与数据 | 第46页 |
| 4.2 图像预处理 | 第46-49页 |
| 4.3 块匹配及其聚类 | 第49-53页 |
| 4.4 立体匹配结果 | 第53-55页 |
| 4.5 高程计算 | 第55-56页 |
| 4.6 实验结果分析 | 第56-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
