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基于立体视觉与LSPIV的河流水动力过程近距遥感测量系统

致谢第5-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-10页
1 绪论第15-46页
    1.1 中小山区河流水文测量的重要性第15-20页
    1.2 天然河流监测设备的发展概述第20-30页
        1.2.1 接触式测量设备简述第20-23页
        1.2.2 非接触式测量设备简述第23-26页
        1.2.3 河道地形和水面形态测量进展第26-30页
    1.3 大尺度粒子图像测速技术(LSPIV)的研究现状第30-41页
        1.3.1 PIV的基本原理第30-31页
        1.3.2 LSPIV技术的核心特点第31-34页
        1.3.3 LSPIV国内外研究现状第34-41页
    1.4 立体视觉技术在地形测量中的应用第41页
    1.5 本文研究意义第41-42页
    1.6 本文研究内容第42-44页
    1.7 本文创新点第44-46页
2 摄影测量成像机理及相机标定第46-64页
    2.1 引言第46页
    2.2 摄影测量成像机理第46-52页
        2.2.1 中心透视投影模型原理第46-51页
        2.2.2 镜头光学畸变类型第51-52页
    2.3 摄像机标定方法简述第52-54页
    2.4 光学畸变校正方法与结果第54-59页
        2.4.1 光学畸变校正方法第54-56页
        2.4.2 光学畸变校正结果第56-59页
    2.5 摄像机现场标定流程第59-63页
        2.5.1 GCP设置方案第59-62页
        2.5.2 物方与像方映射关系的建立第62-63页
    2.6 本章小结第63-64页
3 立体视觉原理及现场测量实例第64-88页
    3.1 引言第64页
    3.2 双目立体视觉机理简述第64-66页
    3.3 立体匹配研究进展及关键点第66-71页
        3.3.1 立体匹配方法概述第66-67页
        3.3.2 极线约束原理及求解方法第67-70页
        3.3.3 极线搜索匹配点方法第70-71页
    3.4 三维立体重构方法概述第71-74页
        3.4.1 点云法第71-72页
        3.4.2 虚拟高程迭代法第72-73页
        3.4.3 预校正图像法第73-74页
    3.5 立体视觉测量实例结果与分析第74-84页
        3.5.1 密歇根湖波浪重构实验第74-83页
        3.5.2 四川省龙溪河实验第83-84页
    3.6 实时水位及水面坡度确定第84-86页
    3.7 本章小结第86-88页
4 LSPIV技术路线及敏感性分析第88-110页
    4.1 引言第88页
    4.2 LSPIV技术路线第88页
    4.3 图像正向校正算法更新第88-93页
    4.4 图像匹配算法解析第93-98页
        4.4.1 互相关(CC)或归一化互相关(NCC)算法第94-96页
        4.4.2 最小平方差算法(MQD)第96-98页
    4.5 流量估算方法简述第98-100页
    4.6 LSPIV各影响因子的敏感性分析第100-106页
        4.6.1 示踪粒子密度等对于算法的影响第102-105页
        4.6.2 NCC与MQD算法比对第105-106页
    4.7 LSPIV与实测流速比对结果第106-108页
    4.8 本章小结第108-110页
5 系统组成与同步性测试第110-123页
    5.1 引言第110页
    5.2 实地测量系统组成第110-117页
    5.3 双相机同步性检测第117-120页
    5.4 GUI界面构成第120-122页
    5.5 本章小结第122-123页
6 系统安装与单场洪水数据分析第123-151页
    6.1 引言第123页
    6.2 研究区域概况第123-127页
    6.3 系统安装过程第127-132页
    6.4 某小型洪水计算结果与分析第132-149页
        6.4.1 三维地形重建结果第132-136页
        6.4.2 水位及水面坡度确定第136-139页
        6.4.3 二维流场分布第139-142页
        6.4.4 洪水水位及流量过程线第142-144页
        6.4.5 “水位-流量”关系曲线第144-145页
        6.4.6 水力参数计算第145-149页
    6.5 本章小结第149-151页
7 结论与展望第151-156页
    7.1 主要创新点及结论第151-152页
    7.2 现阶段存在的问题第152-153页
    7.3 解决方案及展望第153-156页
参考文献第156-174页
作者简历第174页

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