| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14页 |
| 1.2 研究历史与现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要工作及安排 | 第16-18页 |
| 第二章 SAR图像配准的基本理论 | 第18-24页 |
| 2.1 图像配准简单介绍 | 第18-22页 |
| 2.1.1 特征空间 | 第18-19页 |
| 2.1.2 搜索空间 | 第19-21页 |
| 2.1.3 相似性度量 | 第21页 |
| 2.1.4 搜索策略和重采样插值 | 第21-22页 |
| 2.2 图像配准简单介绍SAR图像的评价准则 | 第22-23页 |
| 2.2.1 主观评价准则 | 第22页 |
| 2.2.2 客观评价准则 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于多尺度椭圆化显著区域和CLPSO的SAR图像配准方法 | 第24-40页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 显著区域提取和区域椭圆拟合参数 | 第25-27页 |
| 3.2.1 基于频谱残差的显著区域分割 | 第25-26页 |
| 3.2.2 分割区域的椭圆化 | 第26-27页 |
| 3.3 金字塔区域搜索策略和区域搜索算法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 金字塔区域搜索策略 | 第27-28页 |
| 3.3.2 区域搜索算法 | 第28页 |
| 3.3.3 综合学习粒子群算法 | 第28-30页 |
| 3.4 本章方法的具体描述 | 第30-33页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第33-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于显著分割子区域匹配对的SAR图像配准方法 | 第40-54页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 区域匹配和子图像对配准 | 第41-45页 |
| 4.2.1 基于直方图众数排序的区域匹配 | 第41-42页 |
| 4.2.2 改进综合学习粒子群算法 | 第42-44页 |
| 4.2.3 比值图像熵 | 第44-45页 |
| 4.3 子图像对和原图像对配准参数的转化方法 | 第45-47页 |
| 4.4 本章方法的具体描述 | 第47页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第47-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 工作总结 | 第54页 |
| 5.2 未来展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 作者简介 | 第64-65页 |