| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·图像配准技术简介 | 第7-8页 |
| ·研究背景、目的和意义 | 第8-10页 |
| ·图像配准方法国内外发展状况 | 第8-9页 |
| ·图像配准方法研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容和安排 | 第10-13页 |
| ·本文主要工作与创新 | 第10页 |
| ·本文工作安排 | 第10-13页 |
| 第二章 图像配准技术的理论基础 | 第13-23页 |
| ·图像配准的数学定义 | 第13页 |
| ·基于特征点的图像配准技术 | 第13-14页 |
| ·特征点配准算法的介绍与分析 | 第14-21页 |
| ·特征点的提取 | 第14-15页 |
| ·特征空间的建立 | 第15页 |
| ·特征点的匹配 | 第15-17页 |
| ·模型参数的估计 | 第17-19页 |
| ·图像变换与插值 | 第19-21页 |
| ·图像配准的两个指标 | 第21-23页 |
| 第三章 经典图像配准与高精度图像配准算法 | 第23-47页 |
| ·经典图像配准算法之 HARRIS 算法理论基础 | 第23-25页 |
| ·经典图像配准算法之 SUSAN 算法理论基础 | 第25-27页 |
| ·经典图像配准算法之 SIFT 算法理论基础 | 第27-32页 |
| ·经典图像配准算法之 SURF 算法理论基础 | 第32-36页 |
| ·高精度图像配准算法之 K-SURF 算法 | 第36-45页 |
| ·经典 K-means 算法 | 第37-38页 |
| ·改进的 K-means-RANSAC 两次精匹配算法 | 第38-39页 |
| ·基于 SURF 的两次精匹配算法 | 第39-40页 |
| ·K-SURF 算法仿真实验结果与分析 | 第40-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第四章 高精度快速配准算法 | 第47-63页 |
| ·快速配准算法之 FAST 图像配准算法 | 第47-53页 |
| ·FAST 特征点提取 | 第47-48页 |
| ·FAST 特征匹配 | 第48-49页 |
| ·FAST 算法仿真实验结果与分析 | 第49-53页 |
| ·快速配准算法之 ORB 遥感图像配准算法 | 第53-60页 |
| ·ORB 特征描述子 | 第54页 |
| ·ORB 特征的匹配 | 第54-55页 |
| ·ORB 遥感图像算法仿真实验结果与分析 | 第55-60页 |
| ·小结 | 第60-63页 |
| 第五章 高精度图像配准处理软件 | 第63-71页 |
| ·软件的框架结构设计 | 第63-67页 |
| ·软件的主界面 | 第63-64页 |
| ·软件的菜单栏 | 第64-65页 |
| ·软件的工具栏和状态栏 | 第65-66页 |
| ·图像显示窗口 | 第66页 |
| ·信息提示及数据统计窗口 | 第66-67页 |
| ·软件的内部实现 | 第67-68页 |
| ·软件的操作演示 | 第68-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·小结 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 研究成果 | 第79-80页 |