無(wú)人機景象匹配輔助導航技術(shù)簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2020-05-14 15:58
來(lái)源：京東
作者：京東
無(wú)人機景象匹配輔助導航技術(shù)
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內容簡(jiǎn)介: 《無(wú)人機景象匹配輔助導航技術(shù)》是關(guān)于景象匹配輔助導航技術(shù)與應用的一部學(xué)術(shù)著(zhù)作。書(shū)中針對圖像輔助導航發(fā)展趨勢以及我國的實(shí)際情況，以無(wú)人機為平臺針對景象匹配輔助導航進(jìn)行理論研究與工程應用分析，綜述了景象匹配輔助導航國內外研究現狀，然后比較系統地從可見(jiàn)光圖像、紅外圖像、單幅圖像、序列圖像的圖像匹配定位，以及適配性分析等方面提出了解決方法，并給出了實(shí)驗實(shí)例。
《無(wú)人機景象匹配輔助導航技術(shù)》適用于航空、航天、交通等領(lǐng)域中從事導航定位工作與學(xué)習的廣大教師、研究生、高年級本科生閱讀和參考，也可以供從事國防建設的研究人員及工程技術(shù)人員參考。
《無(wú)人機景象匹配輔助導航技術(shù)》適用于航空、航天、交通等領(lǐng)域中從事導航定位工作與學(xué)習的廣大教師、研究生、高年級本科生閱讀和參考，也可以供從事國防建設的研究人員及工程技術(shù)人員參考。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:第一部分 景象匹配輔助導航進(jìn)展與系統分析
第一章 緒論
1．1 引言
1．2 景象匹配輔助導航系統研究現狀
1．3 景象匹配輔助導航關(guān)鍵技術(shù)
第二章 景象匹配輔助定位系統分析
2．1 景象匹配定位問(wèn)題描述
2．2 參考圖像的制備
2．3 實(shí)時(shí)圖像預處理
2．4 圖像匹配與坐標定位
2．5 本章小結
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 試驗結果與分析
3．5 本章小結
第四章 抗旋轉變化的多級紅外與可見(jiàn)光圖像景象匹配算法
4．1 引言
4．2 問(wèn)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)重構匹配算法
4．6 試驗結果與分析
4．7 本章小結
第五章 小波多尺度鄰域重構快速景象匹配算法
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 試驗結果及討論
5．5 本章小結
第六章 基于SVD—SURF的寬基線(xiàn)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 試驗結果及討論
6．5 本章小結
第三部分 連續多幀景象匹配算法研究
第七章 基于時(shí)空約束的序列圖像景象匹配算法
7．1 引言
7．2 基于角點(diǎn)特征的序列圖像配準方法
7．3 結合時(shí)空約束關(guān)系的配準點(diǎn)決策
7．4 試驗結果與分析
7．5 本章小結
第八章 基于關(guān)鍵幀與視覺(jué)地標景象匹配的連續視覺(jué)導航算法
8．1 引言
8．2 視覺(jué)地標輔助定位
8．3 KFVLSM-CVN算法原理
8．4 試驗結果及討論
8．5 本章小結
第九章 基于EKF的SLAM／景象匹配連續視覺(jué)導航算法
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
第十章 基于KF—IMM的無(wú)人機連續視覺(jué)導航系統
10．1 引言
10．2 KF-IMM算法
10．3 連續視覺(jué)導航系統
10．4 試驗結果及討論
10．5 本章小結
第四部分 景象匹配適配性分析研究
第十一章 基于CR—DSmT多指標融合的適配性分析方法
11．1 改進(jìn)的適配性分析指標
11．2 基于CR—DSmT的適配性分析
11．3 試驗結果與分析
11．4 結論
參考文獻
第一章 緒論
1．1 引言
1．2 景象匹配輔助導航系統研究現狀
1．3 景象匹配輔助導航關(guān)鍵技術(shù)
第二章 景象匹配輔助定位系統分析
2．1 景象匹配定位問(wèn)題描述
2．2 參考圖像的制備
2．3 實(shí)時(shí)圖像預處理
2．4 圖像匹配與坐標定位
2．5 本章小結
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 試驗結果與分析
3．5 本章小結
第四章 抗旋轉變化的多級紅外與可見(jiàn)光圖像景象匹配算法
4．1 引言
4．2 問(wèn)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)重構匹配算法
4．6 試驗結果與分析
4．7 本章小結
第五章 小波多尺度鄰域重構快速景象匹配算法
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 試驗結果及討論
5．5 本章小結
第六章 基于SVD—SURF的寬基線(xiàn)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 試驗結果及討論
6．5 本章小結
第三部分 連續多幀景象匹配算法研究
第七章 基于時(shí)空約束的序列圖像景象匹配算法
7．1 引言
7．2 基于角點(diǎn)特征的序列圖像配準方法
7．3 結合時(shí)空約束關(guān)系的配準點(diǎn)決策
7．4 試驗結果與分析
7．5 本章小結
第八章 基于關(guān)鍵幀與視覺(jué)地標景象匹配的連續視覺(jué)導航算法
8．1 引言
8．2 視覺(jué)地標輔助定位
8．3 KFVLSM-CVN算法原理
8．4 試驗結果及討論
8．5 本章小結
第九章 基于EKF的SLAM／景象匹配連續視覺(jué)導航算法
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
第十章 基于KF—IMM的無(wú)人機連續視覺(jué)導航系統
10．1 引言
10．2 KF-IMM算法
10．3 連續視覺(jué)導航系統
10．4 試驗結果及討論
10．5 本章小結
第四部分 景象匹配適配性分析研究
第十一章 基于CR—DSmT多指標融合的適配性分析方法
11．1 改進(jìn)的適配性分析指標
11．2 基于CR—DSmT的適配性分析
11．3 試驗結果與分析
11．4 結論
參考文獻
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