| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景 | 第10-15页 |
| ·选题依据 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·研究目的、内容与技术路线 | 第15-19页 |
| ·研究目的 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·技术路线 | 第17-19页 |
| 第二章 互信息相似性测度 | 第19-31页 |
| ·图像匹配原理及方法 | 第19-21页 |
| ·图像匹配原理 | 第19页 |
| ·图像匹配的基本组成要素 | 第19-21页 |
| ·互信息基本原理及方法 | 第21-30页 |
| ·互信息概念及相关理论 | 第21-23页 |
| ·归一化互信息 | 第23-24页 |
| ·互信息应用于遥感图像匹配的特点及优势分析 | 第24-28页 |
| ·互信息匹配算法实现 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 影响互信息图像匹配正确率的因素研究 | 第31-49页 |
| ·分灰度阶互信息估算 | 第31-36页 |
| ·互信息值 | 第31-32页 |
| ·匹配正确率 | 第32-34页 |
| ·匹配速度 | 第34-35页 |
| ·互信息匹配结果分析 | 第35-36页 |
| ·直方图均衡化 | 第36-38页 |
| ·匹配图像质量指标 | 第38-48页 |
| ·相似信噪比 | 第38-40页 |
| ·图像梯度 | 第40-42页 |
| ·重复模式 | 第42-46页 |
| ·灰度反转 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于粒子群的互信息快速优化方法 | 第49-73页 |
| ·全局搜索粒子群优化方法(PSO) | 第49-61页 |
| ·常用全局优化方法缺陷 | 第49-50页 |
| ·粒子群算法原理及程序实现 | 第50-52页 |
| ·粒子群算法参数分析 | 第52-56页 |
| ·粒子群算法改进 | 第56-61页 |
| ·基于多源遥感图像匹配中互信息准则的PSO算法改进 | 第61-72页 |
| ·标准PSO算法在多源遥感图像匹配中的问题 | 第61-62页 |
| ·多源遥感图像匹配中有效的改进方法 | 第62-64页 |
| ·随机初始化机制分析 | 第64-67页 |
| ·本文基于随机初始化的综合粒子群优化方法 | 第67-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 图像匹配实验与讨论 | 第73-78页 |
| ·实验数据 | 第73-74页 |
| ·匹配实验 | 第74-78页 |
| 第六章 结论与展望 | 第78-81页 |
| ·结论 | 第78-80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85页 |