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序列无人机影像预处理与匹配中的几个关键问题研究
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序列无人机影像预处理与匹配中的几个关键问题研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-13页
第1章 绪论第13-28页
　　1.1 研究背景和意义第13-19页
　　　　1.1.1 无人机的发展现状第13-17页
　　　　1.1.2 课题研究的意义第17-19页
　　1.2 影像预处理及匹配的国内外研究现状第19-24页
　　　　1.2.1 影像畸变纠正国内外研究现状第19-20页
　　　　1.2.2 影像增强国内外研究现状第20-21页
　　　　1.2.3 影像匹配国内外研究现状第21-24页
　　1.3 研究的目标和内容第24-26页
　　　　1.3.1 研究的目标第24页
　　　　1.3.2 研究内容第24-25页
　　　　1.3.3 研究的技术路线第25-26页
　　1.4 论文的组织结构第26页
　　1.5 论文的创新性第26-28页
第2章 无人机影像的获取第28-38页
　　2.1 问题的提出第28页
　　2.2 无人机遥感平台的组成第28-29页
　　2.3 无人机影像获取外业工作第29-35页
　　　　2.3.1 无人机外业工作流程第29-30页
　　　　2.3.2 无人机外业工作中航线的设计第30-35页
　　　　2.3.3 无人机外业飞行第35页
　　2.4 无人机影像质量评定第35-37页
　　2.5 本章小结第37-38页
第3章 基于地物特征的无人机影像畸变纠正第38-49页
　　3.1 问题的提出第38页
　　3.2 数码相机的检校方法第38-40页
　　3.3 基于地物特征的无人机影像畸变纠正第40-46页
　　　　3.3.1 边缘提取和建构筑物轮廓线提取第40-41页
　　　　3.3.2 建构筑物轮廓线提取第41-42页
　　　　3.3.3 平行线约束及四边形连接纠正方法第42-46页
　　3.4 控制点纠正精度评定第46-47页
　　3.5 距离倒数加权灰度插值重采样第47-48页
　　3.6 本章小结第48-49页
第4章 自动划分区域无人机影像增强方法第49-61页
　　4.1 问题的提出第49页
　　4.2 基于可变窗口的局部区域增强第49-55页
　　　　4.2.1 直方图均衡化第49-50页
　　　　4.2.2 基于可变窗口的区域自动划分第50-51页
　　　　4.2.3 局部影像增强方法第51-53页
　　　　4.2.4 直方图修正及匹配第53-55页
　　4.3 特征提取及匹配实验第55-57页
　　4.4 影像匀光第57-59页
　　4.5 本章小结第59-61页
第5章 序列无人机影像的多边形匹配与分区域加权平差拼接第61-85页
　　5.1 问题的提出第61页
　　5.2 序列无人机影像的多边形匹配法第61-68页
　　　　5.2.1 特征点的提取及匹配第61-64页
　　　　5.2.2 多边形匹配剔除误匹配同名点第64-66页
　　　　5.2.3 匹配实验第66-68页
　　5.3 加入约束条件的序列无人机影像相对定向第68-75页
　　　　5.3.1 序列无人机影像航带生成及立体像对的组成第68-69页
　　　　5.3.2 相对定向第69-73页
　　　　5.3.3 实验及误差分析第73-75页
　　5.4 序列无人机影像的分区域加权平差拼接第75-83页
　　　　5.4.1 序列无人机影像的相交区域估计第75-76页
　　　　5.4.2 匹配中心点分区域加权平差第76-79页
　　　　5.4.3 算法步骤第79-80页
　　　　5.4.4 实验及分析第80-83页
　　5.5 本章小结第83-85页
第6章 基于处理后影像构建三维地形第85-93页
　　6.1 问题的提出第85页
　　6.2 实验主要工作流程第85-86页
　　6.3 SIFT算法原理及特征点匹配第86-88页
　　　　6.3.1 建立高斯差分尺金字塔第86-87页
　　　　6.3.2 生成特征点描述子第87-88页
　　6.4 改进构建TIN的算法第88-90页
　　　　6.4.1 构建TIN的主要方法及准则第88页
　　　　6.4.2 构网的主要思路第88-89页
　　　　6.4.3 构建并修改TIN第89页
　　　　6.4.4 消除平三角形及三角网优化第89-90页
　　6.5 实验与分析第90-92页
　　　　6.5.1 TIN内插等高线及生成三维地形第90-91页
　　　　6.5.2 实验数据分析第91-92页
　　6.6 本章小结第92-93页
第7章 结论与展望第93-95页
　　7.1 研究总结第93-94页
　　7.2 研究工作展望第94-95页
致谢第95-96页
参考文献第96-106页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果第106-107页

本篇论文共107页，点击这进入下载页面。
 
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