圖像匹配導(dǎo)航定位技術(shù)

目錄
第1章緒論(1)
1.1自主導(dǎo)航應(yīng)用的需求分析(1)
1.2自主導(dǎo)航技術(shù)的概念以及國內(nèi)外研究概況和發(fā)展趨勢(2)
1.2.1空間飛行器自主導(dǎo)航技術(shù)(2)
1.2.2空間飛行器導(dǎo)航分類(3)
1.2.3國內(nèi)外在導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(4)
第2章下視圖像匹配導(dǎo)航技術(shù)(10)
2.1圖像匹配的三要素(12)
2.2特征空間研究(13)
2.3相似性測度的研究(17)
2.4搜索空間和搜索策略(18)
2.5匹配結(jié)果決策(19)
2.5.1多幀匹配的結(jié)果決策(21)
2.5.2飛行器空間位置反算(24)
2.5.3實驗及其分析(26)
第3章基于局部熵差的圖像匹配方法(28)
3.1算法及計算機仿真(28)
3.1.1圖像的局部熵(29)
3.1.2匹配算法(29)
3.1.3實驗結(jié)果與討論(30)
3.1.4結(jié)論(32)
3.2理論分析(33)
3.2.1熵差最小法圖像匹配原理(33)
3.2.2定義與一般約定(34)
3.2.3實時圖含有噪聲的精度分析(34)
3.2.4實時圖含有噪聲的匹配概率分析(36)
3.2.5結(jié)果分析與結(jié)論(37)
3.2.6實驗結(jié)果與討論(38)
第4章改進型局部熵差匹配算法(40)
4.1改進型局部熵差匹配算法(40)
4.2匹配算法(43)
4.3實驗結(jié)果與討論(44)
第5章匹配算法的可信度定量分析(48)
5.1匹配算法的性能評價方法(48)
5.1.1實時圖的幾何失真對匹配算法性能的影響(49)
5.1.2參考圖的信噪比對匹配算法性能的影響(50)
5.1.3實時圖的大小變化對匹配性能的影響(51)
5.1.4幾何形變和噪聲兩個因素對匹配性能的影響(52)
5.2匹配可信度的定量分析(54)
5.2.1匹配可信度的定量分析方法(54)
5.2.2匹配可信度的定量分析實驗結(jié)果(54)
第6章匹配算法的可靠性分析(55)
6.1實時圖幾何失真的模擬產(chǎn)生算法(55)
6.1.1幾何形變的實現(xiàn)方法(55)
6.1.2各類幾何形變的控制點位置(57)
6.2實驗結(jié)果與討論(57)
第7章參考圖與實時圖可匹配度的定量評估方法研究(60)
7.1參考圖可匹配度的定量評估(60)
7.1.1影響參考圖可匹配性的因素分析(60)
7.1.2如何評價參考圖的可匹配度(64)
7.1.3參考圖可匹配度的定量評價方法(70)
7.2實時圖和參考圖的相似性評估準(zhǔn)則(71)
7.2.1相關(guān)性準(zhǔn)則(71)
7.2.2其他相似性準(zhǔn)則(72)
7.2.3實驗結(jié)果及討論(72)
7.3參考圖和實時圖的質(zhì)量評價方法(74)
7.3.1實時圖對匹配概率和匹配精度的影響分析(74)
7.3.2實時圖和參考圖的質(zhì)量評價方法(75)
7.3.3實時圖和參考圖質(zhì)量評價的實驗結(jié)果(76)
7.3.4局部熵差相關(guān)匹配算法對參考圖和實時圖的基本要求(94)
第8章SAR圖像匹配定位技術(shù)(95)
8.1國內(nèi)外研究現(xiàn)狀(96)
8.2圖像匹配性能評價指標(biāo)(98)
8.2.1匹配誤差與匹配精度(98)
8.2.2匹配概率(99)
8.2.3匹配圓概率誤差(99)
8.3圖像匹配的相似性度量準(zhǔn)則(100)
第9章多模圖像匹配方法的優(yōu)化、并行實時實現(xiàn)(101)
9.1基于圖像小波金字塔迭代求精的快速搜索策略研究(101)
9.1.1小波變換理論與圖像的多分辨率表示(101)
9.1.2小波迭代求精匹配算法(WIRA)搜索示意圖(104)
9.1.3小波迭代求精匹配算法流程(105)
9.1.4小波迭代求精匹配算法復(fù)雜性分析(106)
9.1.5實驗結(jié)果(107)
9.2基于圖像FFT域的快速匹配算法研究(108)
9.2.1快速傅里葉變換(109)
9.2.2線性相關(guān)和線性相關(guān)的快速計算(109)
9.2.3基于FFT的線性相關(guān)的快速算法(109)
9.2.4基于FFT加速的去均值歸一化互相關(guān)算法(111)
9.2.5實驗結(jié)果(112)
9.3基于進化優(yōu)化計算的快速搜索策略研究(112)
9.3.1遺傳算法的基本原理與流程(113)
9.3.2遺傳算法的基本構(gòu)成要素(114)
9.3.3基于遺傳算法的合成孔徑雷達圖像與衛(wèi)星光學(xué)
圖像匹配(116)
9.3.4實驗結(jié)果(117)
第10章基于HOG描述子的SAR圖像與可見光圖像匹配算法(118)
10.1特征提取(119)
10.1.1邊緣特征提取(119)
10.1.2HOG描述子的提取(121)
10.2基于HOG描述子的特征匹配(123)
10.3基于HOG描述子的SAR圖像與可見光圖像匹配算法流程(124)
10.4試驗及結(jié)果分析(125)
10.4.1不同梯度算子及特征向量維數(shù)對匹配性能的影響(126)
10.4.2不同特征提取方法的圖像匹配試驗(127)
10.4.3不同地貌景物的圖像匹配試驗(129)
第11章基于改進SIFT的SAR與可見光圖像匹配控制點定位算法(133)
11.1局部不變特征描述子的提取(133)
11.1.1SIFT算法原理(134)
11.1.2改進SIFT特征的提取與描述(135)
11.2特征匹配(137)
11.2.1最近鄰方法(137)
11.2.2改進SIFT特征算法的匹配方法(138)
11.2.3RANSAC算法(138)
11.3基于改進SIFT算法的SAR圖像與可見光圖像局部精匹配
算法流程(139)
11.4試驗及結(jié)果分析(141)
11.4.1不同特征點提取方法對匹配性能的影響(141)
11.4.2改進SIFT算法對不同區(qū)域的匹配適應(yīng)性分析(146)
第12章飛行器空間位置反演的幾何模型研究(150)
12.1彈載合成孔徑雷達成像特性分析(150)
12.2空間位置反演的幾何模型(151)
12.2.1SAR的構(gòu)象模型(153)
12.2.2F.Leberl數(shù)學(xué)模型(153)
12.3基于F.Leberl構(gòu)象模型的空間位置反演(154)
12.3.1基于匹配控制點的飛行器空間位置反演的基本原理(155)
12.3.2飛行器位置反演的約束條件與反演方程(156)
第13章基于SAR構(gòu)像方程的反演模型求解(157)
13.1飛行器位置反演方程的求解(157)
13.2飛行器位置反演方程的線性化與求解(157)
13.3基于最小誤差求優(yōu)的飛行器位置反演方程的求解(159)
13.3.1目標(biāo)函數(shù)的凹凸性分析(161)
13.3.2飛行器位置反演方程求解初值的確定(162)
13.3.3高斯牛頓法(163)
第14章反演模型求解的誤差補償(169)
14.1基于圖像運動模型的SAR圖像匹配定位補償技術(shù)(171)
14.2基于仿射運動模型的SAR圖像匹配定位補償技術(shù)(172)
14.2.1仿射運動模型(172)
14.2.2圖像強度變化(173)
14.2.3迭代求精(174)
14.2.4迭代收斂證明(174)
14.3基于加權(quán)函數(shù)的SAR圖像匹配定位誤差補償(174)
14.3.1SAR圖像運動模型的加權(quán)函數(shù)(175)
14.3.2基于已知DEM地理信息的運動模型加權(quán)(176)
14.4實驗結(jié)果與討論(177)
參考文獻(181)