声明
第一章 绪论
§1.1 课题研究背景
§1.2 课题研究意义
§1.3 国内外研究现状
§1.3.1 无人机结合视觉的应用
§1.3.2 三维重构技术相关研究
§1.4 本文的主要研究内容与结构
§1.4.1主要研究内容
§1.4.2 结构安排
第二章 无人机图像采集平台的搭建与三维重构概述
§2.1 无人机传感设备与图像采集
§2.2双目立体视觉
§2.2.1 双目立体视觉的工作原理
§2.2.2 双目立体视觉的视觉模型
§2.3 摄像机标定
§2.4 特征点检测
§2.5 特征点立体匹配
§2.5.1基于SIFT特征的匹配
§2.6 本章小结
第三章 双目摄像机的自标定
§3.1 相机成像模型和标定
§3.1.1 参考坐标系
§3.1.2针孔相机模型
§3.1.3 相机自标定
§3.2 基本矩阵和本质矩阵
§3.3实验与分析
§3.4本章小结
第四章 目标图像分类
§4.1目标图像颜色特征分类
§4.1.1 RGB彩色空间
§4.1.2 HSI彩色空间
§4.1.3 HSV彩色空间
§4.2目标图像纹理特征分类
§4.2.1 共生矩阵像素空间位置关系
§4.3基于SVM的目标图像分类
§4.3.1 支持向量机分类基本原理
§4.4目标图像分类结果评价
§4.5基于混淆矩阵的模型评估
§4.6本章小结
第五章 图像特征点的检测与匹配
§5.1 图像特征点检测
§5.2 SIFT算子概述
§5.2.1尺度空间的搭建
§5.2.2关键点的定位
§5.2.3确定关键点的方向
§5.2.4关键点描述子生成
§5.3特征点匹配与RANSAC误匹配点消除
§5.3.1对极几何和极线约束
§5.3.2基础矩阵和本质矩阵
§5.3.3误匹配点剔除
§5.4区域增长匹配法则
§5.4.1区域增长法则的原理
§5.4.2区域生长实验结果分析
§5.5本章小结
第六章 基于图像融合的三维重构
§6.1图像融合
§6.2图像插值
§6.3三维点云生成
§6.4实验结果与分析
§6.4.1相机自标定
§6.4.2特征提取与匹配
§6.4.3图像拼接与融合
§6.4.4三维重构
§6.5本章小结
第七章 总结与展望
§7.1工作总结
§7.2未来展望
参考文献
致谢
攻读学位期间主要科研成果
