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多视匹配策略与优化方法研究

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多视匹配策略与优化方法研究
论文目录
 
摘要第1-10页
Abstract第10-12页
第一章 绪论第12-27页
  1.1 研究背景第12-13页
  1.2 影像匹配技术及其发展第13-23页
    1.2.1 单立体影像匹配技术第13-14页
    1.2.2 多立体影像匹配技术第14-17页
    1.2.3 基于影像匹配技术的专业应用系统第17-22页
    1.2.4 影像匹配的难点与现有研究的不足第22-23页
  1.3 GPU 并行处理技术及其发展第23-25页
  1.4 研究内容及结构安排第25-27页
第二章 多视匹配的基础理论与方法第27-47页
  2.1 多视匹配模型基础第27-32页
    2.1.1 基于单立体匹配与融合的多视匹配模型第27-29页
    2.1.2 基于多立体整体匹配的多视匹配模型第29-32页
  2.2 引入约束条件的多视匹配方法第32-40页
    2.2.1 核线与投影辐射线几何约束第33-35页
    2.2.2 影像灰度与特征相似性约束第35-38页
    2.2.3 相容性约束第38-40页
  2.3 多视匹配涉及的坐标系统第40-43页
    2.3.1 像方坐标系统第40-41页
    2.3.2 与导航相关的坐标系统第41页
    2.3.3 物方坐标系统第41-43页
  2.4 光学传感器成像模型第43-46页
    2.4.1 航天传感器成像模型第43-45页
    2.4.2 航空传感器成像模型第45-46页
  2.5 本章小结第46-47页
第三章 多视匹配模型的性能分析与优化方法第47-81页
  3.1 多视匹配模型性能的对比分析第47-51页
    3.1.1 左右视差误差对物方空间交会坐标精度的影响第47-48页
    3.1.2 不同类型多视匹配模型的影像利用效率对比第48-51页
  3.2 多视匹配方向线的分析与优化第51-59页
    3.2.2 GC3多视匹配模型及其匹配方向线第51-55页
    3.2.3 MVLL 多视匹配模型及其匹配方向线第55-58页
    3.2.4 多视匹配方向线的性能综合第58-59页
  3.3 多视匹配模型的影像质量分析与立体像对筛选第59-68页
    3.3.1 影像质量分析与立体像对筛选的必要性第59-60页
    3.3.2 多视匹配过程的数学描述与立体像对筛选的可行性分析第60-62页
    3.3.3 基于置信椭圆圆度的影像质量分析与排序第62-65页
    3.3.4 基于特征点引导的立体像对筛选方案第65-68页
  3.4 实验分析与结论第68-80页
    3.4.1 匹配方向线的模拟数据实验与分析第68-70页
    3.4.2 真实影像数据的实验与分析第70-79页
    3.4.3 实验结论第79-80页
  3.5 本章小结第80-81页
第四章 多视匹配策略与可靠性优化方法第81-122页
  4.1 辅助数据的应用方法第81-83页
    4.1.1 GPS/IMU 定位数据的应用第81-82页
    4.1.2 影像色彩信息的应用第82-83页
  4.2 多视匹配策略方法的应用与改进第83-94页
    4.2.1 多视匹配策略方法及其应用过程第83-86页
    4.2.2 部分多视匹配策略方法的改进与优化第86-94页
  4.3 多视匹配策略方法的体系结构与可靠性评价第94-100页
    4.3.1 多视匹配策略方法的体系结构设计第94-95页
    4.3.2 多视匹配策略方法体系的可靠性综合评价第95-100页
  4.4 多视匹配结果的物方空间融合策略第100-104页
    4.4.1 多视空间前方交会模型第101-102页
    4.4.2 基于选权迭代的多视空间前方交会解算第102-104页
  4.5 实验分析与结论第104-121页
    4.5.1 实验一:局部地形坡度的计算与有效性分析第105-108页
    4.5.2 实验二:自适应匹配窗口变换方法第108-111页
    4.5.3 实验三:基于多视匹配约束策略的密集匹配结果分析第111-116页
    4.5.4 实验四:实验区影像密集多视匹配自动获取 DSM第116-120页
    4.5.5 实验结论第120-121页
  4.6 本章小结第121-122页
第五章 多视最小二乘匹配与精度优化方法第122-145页
  5.1 多视最小二乘匹配及其精度评定方法第122-129页
    5.1.1 MPGC 方法的基本原理第122-123页
    5.1.2 多视最小二乘匹配误差方程式的构建第123-126页
    5.1.3 误差方程的迭代解算第126-127页
    5.1.4 多视最小二乘匹配的精度评定第127-129页
  5.2 多视最小二乘匹配方法的改进第129-136页
    5.2.1 准核线条件误差方程的构建第129-130页
    5.2.2 物方多视匹配模型的最小二乘方法第130-132页
    5.2.3 基于自检校技术的共线条件误差方程的修正第132-135页
    5.2.4 权值的变化与质量控制方法第135-136页
  5.3 实验与分析第136-144页
    5.3.1 实验一:多视最小二乘匹配及其质量控制第136-139页
    5.3.2 实验二:物方多视匹配模型的多视最小二乘匹配实验第139-142页
    5.3.3 实验三:准核线约束条件与变权方法的应用第142-144页
    5.3.4 实验结论第144页
  5.4 本章小结第144-145页
第六章 多视匹配算法的并行实现与速度优化方法第145-172页
  6.1 多视匹配并行计算平台与技术第145-148页
    6.1.1 多视匹配并行计算系统架构第145-146页
    6.1.2 OpenMP 多线程技术第146-147页
    6.1.3 CUDA 硬件构架第147-148页
  6.2 多视匹配系统的计算任务分析第148-152页
    6.2.1 多视匹配系统的总计算任务分析第148-150页
    6.2.2 多视匹配系统的密集计算任务分析第150-152页
  6.3 多视匹配系统的并行方案与并行方法第152-160页
    6.3.1 多视匹配密集计算任务的 CPU 多核并行方案第152-156页
    6.3.2 多视匹配密集计算任务的 GPU 并行方案第156-160页
  6.4 实验与分析第160-171页
    6.4.1 并行计算实验平台第160页
    6.4.2 实验一:CPU 粗粒度多核并行计算实验与分析第160-166页
    6.4.3 实验二:GPU 粗粒度并行计算实验与分析第166-170页
    6.4.4 实验结论第170-171页
  6.5 本章小结第171-172页
第七章 总结与展望第172-175页
  7.1 总结第172-173页
  7.2 进一步研究的内容第173-175页
参考文献第175-183页
作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作第183-185页
致谢第185页

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