無人機景象匹配輔助導(dǎo)航技術(shù)

第一部分 景象匹配輔助導(dǎo)航進展與系統(tǒng)分析
第一章 緒論
1．1 引言
1．2 景象匹配輔助導(dǎo)航系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
1．3 景象匹配輔助導(dǎo)航關(guān)鍵技術(shù)
第二章 景象匹配輔助定位系統(tǒng)分析
2．1 景象匹配定位問題描述
2．2 參考圖像的制備
2．3 實時圖像預(yù)處理
2．4 圖像匹配與坐標(biāo)定位
2．5 本章小結(jié)

第二部分 單幅景象匹配定位算法研究
第三章 基于邊緣測度的加權(quán)Hausdorff距離景象匹配算法
3．1 引言
3．2 邊緣測度描述與邊緣提取
3．3 基于EM—WHD的景象匹配方法
3．4 試驗結(jié)果與分析
3．5 本章小結(jié)
第四章 抗旋轉(zhuǎn)變化的多級紅外與可見光圖像景象匹配算法
4．1 引言
4．2 問題描述與解決思路
4．3 基于相位一致性變換的圖像特征提取
4．4 快速圓投影粗匹配方法
4．5 Zernike矩互相關(guān)重構(gòu)匹配算法
4．6 試驗結(jié)果與分析
4．7 本章小結(jié)
第五章 小波多尺度鄰域重構(gòu)快速景象匹配算法
5．1 引言
5．2 多分辨率分析圖像金字塔
5．3 MSNR—FSM算法原理
5．4 試驗結(jié)果及討論
5．5 本章小結(jié)
第六章 基于SVD—SURF的寬基線魯棒景象匹配算法
6．1 引言
6．2 奇異值特征向量
6．3 S2WB—RSM算法原理
6．4 試驗結(jié)果及討論
6．5 本章小結(jié)

第三部分 連續(xù)多幀景象匹配算法研究
第七章 基于時空約束的序列圖像景象匹配算法
7．1 引言
7．2 基于角點特征的序列圖像配準(zhǔn)方法
7．3 結(jié)合時空約束關(guān)系的配準(zhǔn)點決策
7．4 試驗結(jié)果與分析
7．5 本章小結(jié)
第八章 基于關(guān)鍵幀與視覺地標(biāo)景象匹配的連續(xù)視覺導(dǎo)航算法
8．1 引言
8．2 視覺地標(biāo)輔助定位
8．3 KFVLSM-CVN算法原理
8．4 試驗結(jié)果及討論
8．5 本章小結(jié)
第九章 基于EKF的SLAM／景象匹配連續(xù)視覺導(dǎo)航算法
9．1 引言
9．2 算法思路及框圖
9．3 SLAM／SM-CVN算法原理
9．4 仿真試驗及討論
9．5 本章小結(jié)
第十章 基于KF—IMM的無人機連續(xù)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)
10．1 引言
10．2 KF-IMM算法
10．3 連續(xù)視覺導(dǎo)航系統(tǒng)
10．4 試驗結(jié)果及討論
10．5 本章小結(jié)

第四部分 景象匹配適配性分析研究
第十一章 基于CR—DSmT多指標(biāo)融合的適配性分析方法
11．1 改進的適配性分析指標(biāo)
11．2 基于CR—DSmT的適配性分析
11．3 試驗結(jié)果與分析
11．4 結(jié)論
參考文獻