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UAV影像自动配准与拼接方法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·选题的背景及研究意义第10-11页
   ·图像拼接技术概述第11-13页
   ·图像配准的基础理论第13-17页
     ·图像配准的概念第13-14页
     ·图像配准的分类第14-16页
     ·图像配准的国内外研究现状第16-17页
   ·论文的主要研究内容及安排第17-18页
第二章 基于点特征的特征检测算法第18-28页
   ·SIFT特征检测算法第18-25页
     ·图像多尺度表示第18-20页
     ·SIFT算法的实现第20-24页
     ·SIFT算子的主要特点第24页
     ·实验结果第24-25页
   ·Harris角点检测算法第25-28页
     ·Harris角点提取算法基本理论第25-26页
     ·Harris角点检测算子特点第26页
     ·实验结果第26-28页
第三章 剔除错误匹配点的关键技术第28-42页
   ·初步对SIFT特征点消除错误匹配第28-30页
     ·删掉匹配点对中的多对一,或者一对多的情况第28-29页
     ·增加斜率约束第29-30页
   ·RANSAC算法第30-36页
     ·RANSAC算法的基本思想第30-32页
     ·二维图像变换矩阵第32-33页
     ·用RANSAC算法来估算Homography矩阵第33-35页
     ·实验结果第35-36页
   ·极线约束第36-42页
     ·极线几何的基础知识第36-37页
     ·利用极线约束剔除错误匹配点的原理第37-38页
     ·计算F矩阵第38-39页
     ·实验结果第39-42页
第四章 图像拼接与融合第42-50页
   ·图像拼接的变换模型第42-45页
     ·仿射变换第42-43页
     ·多项式模型第43页
     ·不规则三角网法第43-45页
     ·单应矩阵(Homography)第45页
   ·图像融合第45-50页
     ·直接平均法第45-46页
     ·加权平均法第46-47页
     ·多分辨率融合法(Multiresolution Spline)第47-50页
第五章 无人机图像拼接实验第50-60页
   ·系统配置第50-53页
     ·OpenCV的简介第50页
     ·OpenCV的安装与配置第50-53页
   ·双片的配准与拼接实验第53-58页
     ·提取特征点信息第53-55页
     ·剔除错误匹配点第55-56页
     ·用不同的方法实现图像拼接第56-58页
   ·一条航带的拼接实验第58-60页
第六章 结论与展望第60-62页
   ·结论第60-61页
   ·展望第61-62页
致谢第62-64页
参考文献第64-68页
附录A第68-69页
附录B第69-73页

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