导读:本文包含了景象匹配论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:景象,特征,无人机,算法,孔径,视觉,航迹。
景象匹配论文文献综述写法
江丽[1]（2019）在《基于景象匹配的UAV视觉导航定位技术的研究》一文中研究指出UAV在高空飞行时的自主导航定位能力对其自动化程度有着关键的影响。基于景象匹配的视觉导航定位技术相比于GPS导航而言,不依赖外部系统,相比惯性导航而言,没有累积误差。这种技术是一种自主性和精度均很高的导航定位技术,在导航定位领域的作用日渐重要,也是视觉领域的前沿方向。景象匹配算法通过定位实时图在基准图中的位置实现自身的地理定位。本文研究对比两种景象匹配算法,设计并重点研究了较优的基于SURF特征的一类基于特征点的景象匹配算法,并从速度、精度、自主判断能力以及快速再定位角度优化了该算法。首先,本文探究了基于景象匹配的UAV视觉导航定位技术的应用背景,阐述了研究意义,分析了景象匹配算法的发展现状,介绍了本文的主要研究内容和研究方案。此外,还给出了景象匹配问题的定义、基本组成、基本框架和常见分类。其次,本文研究了边缘特征的景象匹配算法和基于SURF特征点的景象匹配算法的算法原理,为后文的测试以及优化方法提供理论支持。其中简要介绍了基于边缘特征的算法,深入研究了基于SURF特征的算法。然后,本文明确了景象匹配算法的测试方案,并研究基准图的获取方式,实现了从网络地图服务平台上获取任意范围的多分辨率的卫星地图的方法。在测试方案中,本文利用谷歌地图瓦片拼接形成了测试用基准图,完成了对边缘特征的景象匹配算法和基于SURF特征的景象匹配算法的测试比较,并证明了后者在精度和速度上更胜一筹,因此将后者作为重点研究和优化的对象。最后,本文设计了针对算法多项缺点的优化方案。针对匹配定位失败的可能性,设计了合理性判断和失败再定位的方案,合理性判断能够在匹配不正确的时候给出提示,再定位方案则给出了四种推荐方法实现重定位;精度的优化方面,探究了Hessian矩阵行列式阈值对算法精度的影响,匹配精度提升至90%以上,并给出Hessian矩阵行列式阈值的推荐值;速度的优化方面,利用历史信息和UAV性能参数,在本论文测试条件下,将匹配速度由1fps大幅提升至30fps以上。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
赵春晖,周昳慧,林钊,胡劲文,潘泉[2]（2019）在《无人机景象匹配视觉导航技术综述》一文中研究指出高精度定位与导航是实现无人机自主飞行、高效侦察与精确打击的关键技术之一.景象匹配视觉导航技术因其设备结构简单、被动式、定位精度高等特点,能与惯性系统组合构成自主性很强的高精度导航系统.通过分析当前基于景象匹配的无人机视觉导航技术研究现状,发现国外研究主要集中于单独利用视觉图像信息进行飞机姿态、导航信息提取以及联合IMU等传感器的组合导航系统;国内该领域的研究鲜见报道,但对该技术所涉及的惯性组合导航、视觉/激光测距叁维地图重建、视觉导航着陆应用等技术进行了大量研究.本文总结了无人机景象匹配视觉导航技术的特点、分类与研究方法,得出在不同时间、不同视角、不同光照、不同分辨率、不同平台以及不同传感器等条件下,在高精度、强实时、鲁棒、连续视觉导航任务中,无人机景象匹配视觉导航需突破的关键技术.(本文来源于《中国科学:信息科学》期刊2019年05期）
伍薇,苏娟[3]（2019）在《一种基于双向匹配融合的合成孔径雷达景象匹配算法》一文中研究指出针对合成孔径雷达(SAR)图像进行景象匹配时因图像差异和斑点噪声造成误匹配的问题,提出了一种基于双向匹配融合的景象匹配算法。采用变形差异相似性测度进行从实时图到参考图的正向匹配;通过选取参考图中易匹配子区,进行基于相位一致性特征强度互相关的从参考图到实时图的反向匹配;对双向匹配的结果进行融合处理,确定最终的匹配位置。实验结果表明,该算法能克服异源SAR图像间的图像差异对匹配的影响,具有较高的匹配精度和较好的鲁棒性。(本文来源于《兵工学报》期刊2019年01期）
孙世宇,张岩,李建增,胡永江[4]（2018）在《基于景象匹配的航摄影像二维定位方法》一文中研究指出针对目前无人机基于景象匹配对目标定位精度低与速度慢,以及依赖任务设备的问题,提出了一种基于景象匹配的航摄影像二维定位方法。首先进行任务规划,来获取某固定区域的航摄影像。然后基于特征匹配算法来完成景象匹配。最后提出坐标解算及底图生成方法,来实现航摄影像二维定位。实验结果表明该方法提高了定位精度与速度,减小了对任务设备的依赖。因此,所提方法是一种有效的基于景象匹配的目标定位方法。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2018年11期）
牛燕雄,陈梦琪,张贺[5]（2019）在《基于尺度不变特征变换的快速景象匹配方法》一文中研究指出传统基于特征的景象匹配方法存在冗余点多、匹配精度低等问题,难以同时满足实时性及鲁棒性要求,对此,论文提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的快速景象匹配方法。在特征提取阶段,采用高速分段特征检测器(FAST)在多尺度检测角点作为初始特征,经过高斯差分(DOG)算子在尺度空间中进行特征的2次筛选,简化原有遍历式的特征搜索过程;在特征匹配阶段,采用仿射模型模拟变换关系建立几何约束条件,克服SIFT算法由于忽略几何信息而产生的误匹配。实验表明:该方法在匹配精度和实时性方面均优于SIFT算法,且对光照、模糊、尺度等变换具有良好的鲁棒性,能够更好地实现景象匹配。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年03期）
万成浩[6]（2018）在《无人机视觉定位的景象匹配算法研究》一文中研究指出在无人机视觉定位中,景象匹配的效果直接决定了视觉定位的精度。无人机视觉定位一般使用高分辨率遥感图像作为参考图像,使用无人机航拍图像作为实时图像,通过景象匹配确定无人机位置。然而由于参考图像与实时图像成像原理不同、拍摄条件存在差异,两种图像的灰度值相差很大,匹配存在一定的困难。线特征能够有效克服图像间灰度差异的影响,利用结构信息解决匹配问题,本文对基于线特征匹配的无人机视觉定位算法展开深入研究。首先描述了无人机视觉定位的基本流程,说明了景象匹配算法的重要性。然后按照特征匹配的基本顺序,研究了线特征提取算法,通过比较实验发现基于曲线拟合的线特征提取算法性能更为稳定;探究了基于RANSAC的线特征匹配算法,指出该算法所存在的不足,提出对线特征进行分组优化匹配过程的思路,加快了匹配速度。最后针对无人机视觉定位中参考图像与实时图像尺度相差较大的问题,提出了一种尺度统一的方法,使用由粗到精的匹配策略优化特征匹配过程,得到一种精度高、实时性强的匹配方法。主要内容和创新点如下:1.阐述了无人机视觉定位的基本原理。首先介绍了无人机及视觉定位系统的基本组成、视觉定位的原理和流程,说明了景象匹配算法的重要地位。然后推导了如何利用同名线特征确定图像间变换参数。最后对无人机视觉定位图像进行分析,指出了无人机视觉定位需要解决的问题。2.研究了线特征提取、线特征匹配算法以及如何利用同名线特征确定图像间变换参数。研究了不同线特征提取算法的具体实现步骤,使用合成图像比较了不同线特征提取算法的各项指标,发现基于曲线拟合的线特征提取算法效果较好。其次研究了基于RANSAC确定特征对应关系的方法,指出该算法所存在的不足,提出基于特征的尺度稳定性对特征进行分组,优化匹配过程。3.完成了无人机视觉定位中的景象匹配。根据线特征的尺度稳定性统一图像尺度,利用基于曲线拟合的线特征提取算法、基于改进的RANSAC特征匹配算法,匹配最小尺寸的图像得到粗略的变换关系,然后依次确定相邻层的较大图像上线特征的对应关系,计算得到更加精确的变换参数。直到某个匹配图像达到原图像的尺寸,利用最小二乘法优化,得到精确的匹配结果。(本文来源于《战略支援部队信息工程大学》期刊2018-04-15）
薛鹏,陆晓飞,董文锋,罗威,王良斯[7]（2018）在《一种新的基于SIFT算法的景象匹配制导方法》一文中研究指出为有效提高景象匹配制导的性能,在SIFT算法的基础上,结合Canny算子边缘特征检测对其进行改进,提出了一种新的Canny-SIFT算法。先利用Canny算子获取图像的边缘特征,再用SIFT算法对边缘特征图像进行匹配。仿真结果表明,Canny-SIFT算法对亮度、旋转和尺度变化不敏感,有效克服了SIFT算法匹配时间较长的弊端,在大幅提升匹配速度的同时可以提取到更多匹配特征点,提高了匹配正确率,改善了整个景象匹配制导系统的性能。(本文来源于《弹箭与制导学报》期刊2018年03期）
张辉,苏晓静,张聪,郝梦茜[8]（2018）在《基于适配性评价的合成孔径雷达景象匹配航迹规划方法研究》一文中研究指出本文对合成孔径雷达(SAR)景象匹配区基准图进行分析,遵循信息丰富性、显着性、唯一性及稳定性4个基本原则,同时结合SAR匹配算法所关注的匹配特征以满足匹配的一致性.通过图像信噪比、图像方差、图像边缘密度、图像信息熵、图像绝对值粗糙度及图像自相关系数建立基本适配特征向量集,并通过样本训练得到综合评价准则.在此基础上,结合飞行器弹道特性,初步建立了航迹规划约束条件,对基于适配性评价的航迹规划方法进行了探索.实验结果表明:该方法可以规划出满足匹配性能要求的航迹,为飞行器弹道规划提供依据.(本文来源于《测试技术学报》期刊2018年01期）
赵为伟,宋晓伟[9]（2018）在《基于强散射地物特征的SAR景象匹配技术》一文中研究指出SAR具有全天候、全天时等优势,且SAR图像数据种类丰富、信息量大,因此,开展SAR景象匹配技术研究具有重要的意义。但在图像辐射特征差异较大、低信噪比情况下,传统的SAR景象匹配技术很难满足。文中提出了基于强散射地物特征的SAR景象匹配技术,选择强散射地物作为更有效、稳定、易于提取的匹配特征,制定相应的特征匹配策略,并通过对各类场景真实SAR图像数据的实验验证,验证了该算法的有效性和适用性。(本文来源于《电子科技》期刊2018年02期）
李紫欣[10]（2018）在《导弹的“眼睛”:数字景象匹配制导》一文中研究指出数字式景象匹配区域相关制导,是指利用导弹上的设施,在飞行过程中实时拍摄目标区景物的图像,经过数字化转换,与预先存储在弹体系统内的数字参照图像进行比较,以确定导弹相对于目标位置的制导方式,这种制导技术多用于远程巡航导弹。例如,用巡航航导弹对敌方某(本文来源于《中国航天报》期刊2018-01-20）
景象匹配论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
高精度定位与导航是实现无人机自主飞行、高效侦察与精确打击的关键技术之一.景象匹配视觉导航技术因其设备结构简单、被动式、定位精度高等特点,能与惯性系统组合构成自主性很强的高精度导航系统.通过分析当前基于景象匹配的无人机视觉导航技术研究现状,发现国外研究主要集中于单独利用视觉图像信息进行飞机姿态、导航信息提取以及联合IMU等传感器的组合导航系统;国内该领域的研究鲜见报道,但对该技术所涉及的惯性组合导航、视觉/激光测距叁维地图重建、视觉导航着陆应用等技术进行了大量研究.本文总结了无人机景象匹配视觉导航技术的特点、分类与研究方法,得出在不同时间、不同视角、不同光照、不同分辨率、不同平台以及不同传感器等条件下,在高精度、强实时、鲁棒、连续视觉导航任务中,无人机景象匹配视觉导航需突破的关键技术.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
景象匹配论文参考文献
[1].江丽.基于景象匹配的UAV视觉导航定位技术的研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[2].赵春晖,周昳慧,林钊,胡劲文,潘泉.无人机景象匹配视觉导航技术综述[J].中国科学:信息科学.2019
[3].伍薇,苏娟.一种基于双向匹配融合的合成孔径雷达景象匹配算法[J].兵工学报.2019
[4].孙世宇,张岩,李建增,胡永江.基于景象匹配的航摄影像二维定位方法[J].系统工程与电子技术.2018
[5].牛燕雄,陈梦琪,张贺.基于尺度不变特征变换的快速景象匹配方法[J].电子与信息学报.2019
[6].万成浩.无人机视觉定位的景象匹配算法研究[D].战略支援部队信息工程大学.2018
[7].薛鹏,陆晓飞,董文锋,罗威,王良斯.一种新的基于SIFT算法的景象匹配制导方法[J].弹箭与制导学报.2018
[8].张辉,苏晓静,张聪,郝梦茜.基于适配性评价的合成孔径雷达景象匹配航迹规划方法研究[J].测试技术学报.2018
[9].赵为伟,宋晓伟.基于强散射地物特征的SAR景象匹配技术[J].电子科技.2018
[10].李紫欣.导弹的“眼睛”:数字景象匹配制导[N].中国航天报.2018