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醉染图书鲁棒特征匹配与粗差剔除9787030665010
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章 绪论
1.1 概述
1.1.1 影像匹配的应用
1.1.2 影像匹配研究的理论意义
1.2 影像匹配技术的研究现状
1.2.1 区域匹配方法
1.2.2 特征匹配方法
1.3 影像匹配技术的发展趋势
1.4 本书研究内容和章节安排
1.4.1 研究内容
1.4.2 章节安排
第2章 鲁棒特征匹配框架与研究基础
2.1 鲁棒特征匹配算法框架
2.2 特征点检测算子
2.2.1 单尺度检测算子
2.2.2 多尺度检测算子
2.. 仿不变检测算子
. 特征点描述符
..1 SIFT描述符
..2 GLOH描述符
.. SURF描述符
..4 AB-SIFT描述符
2.4 匹配点粗差剔除
2.4.1 RANSAC类方法
2.4.2 鲁棒估计方法
2.4.3 非几何模型方法
2.5 本章小结
第3章 基于优选值索引图的辐不变特征匹配
3.1 相位与相位一致
3.1.1 相位的重要
3.1.2 相位一致PC1
3.1.3 基于小波的相位一致PC2
3.2 基于优选值索引图的特征匹配
3.2.1 相关方法回顾
3.2.2 基于相位一致的影像特征检测
3.. 优选值索引图描述符构建
3.3 实验结果
3.3.1 实验数据集
3.3.2 参数学习
3.3.3 旋转不变测试
3.3.4 匹配能测试
3.4 算法缺陷
3.5 本章小结
第4章 抗几何畸变的影像特征匹配方法
4.1 支持线投票策略
4.1.1 支持线投票定义
4.1.2 支持线描述符AB-SLT
4.2 仿不变比率与归一化重心坐标系
4.2.1 仿不变比率
4.2.2 归一化重心坐标系
4.3 匹配点扩展与格网仿变换模型
4.3.1 匹配精化与扩展
4.3.2 格网仿变换模型
4.4 实验结果
4.4.1 实验数据集
4.4.2 参数学习
4.4.3 刚形变影像匹配实验
4.4.4 非刚形变影像匹配实验
4.4.5 格网仿变换模型配准实验
4.5 本章小结
第5章 lq估计子粗差探测模型
5.1 l0、l1、l2与lq-范数
5.2 基于lq估计子的匹配点粗差探测模型
5.2.1 问题建模
5.2.2 实现细节
5.. 实验结果
5.3 加权lq估计子
5.3.1 基于加权lq估计子粗差探测模型
5.3.2 加权lq估计子具体应用公式推导
5.3.3 实验结果
5.4 本章小结
第6章 机影像稳健几何处理方法
6.1 机影像几何处理相关研究
6.2 机影像处理策略与数据获取
6.2.1 处理策略
6.2.2 实验数据1-杨桥店测区
6.. 实验数据2-平顶山测区
6.3 机影像摄影测量处理
6.3.1 航带管理
6.3.2 基于并行计算的畸变校正
6.3.3 均衡化影像匹配方法
6.3.4 控制点预测方法
6.3.5 光束法平差
6.3.6 密集匹配与DSM、DOM生成
6.3.7 三维可视化
6.4 实验结果与讨论
6.4.1 均衡化影像匹配实验
6.4.2 光束法平差实验
6.4.3 三维可视化
6.5 本章小结
第7章 鲁棒特征匹配应用实例
7.1 多模态特征匹配应用实例
7.1.1 三维点云纹理映
7.1.2 手图上
7.2 抗几何畸变特征匹配应用实例
7.2.1 影像三维重建
7.2.2 近景影像拼接
7.3 加权lq估计子应用实例
7.3.1 RGBD室内三维重建
7.3.2 点云拼接
7.4 本章小结
第8章 总结与展望
8.1 本书总结
8.2 研究展望
参考文献
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