| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 图像配准技术 | 第9-11页 |
| 1.2.2 遥感影像配准技术现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 当前遥感影像配准方法存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究与创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 当前自动配准关键技术 | 第17-31页 |
| 2.1 特征点检测提取 | 第17-26页 |
| 2.1.1 Moravec算子 | 第18-19页 |
| 2.1.2 Harris算子 | 第19-24页 |
| 2.1.3 SUSAN算子 | 第24-26页 |
| 2.2 特征点匹配 | 第26-27页 |
| 2.3 几何校正模型 | 第27-29页 |
| 2.4 影像重采样 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 AVHRR遥感影像自动配准方法研究 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 方法选择 | 第31-35页 |
| 3.3 AVHRR影像预处理 | 第35-40页 |
| 3.3.1 基于OSTU方法的云层二值化 | 第36-38页 |
| 3.3.2 AVHRR灰度增强 | 第38-40页 |
| 3.4 基于SIFT算法的AVHRR影像特征点提取 | 第40-45页 |
| 3.4.1 SIFT算子实现原理 | 第40-44页 |
| 3.4.2 基于DEM和云层掩膜的特征点剔除 | 第44-45页 |
| 3.5 基于相近地理位置特征点匹配 | 第45-46页 |
| 3.6 基于DEM分块和RANSAC算法的粗差剔除 | 第46-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 原型系统与实验分析 | 第49-58页 |
| 4.1 系统组成及数据集 | 第49-51页 |
| 4.2 AVHRR影像自动配准实验结果及分析 | 第51-57页 |
| 4.2.1 基于OSTU的云检测实验及分析 | 第51-53页 |
| 4.2.2 基于DEM分块和RANSAC算法剔除控制点对的实验与分析 | 第53-54页 |
| 4.2.3 AVHRR影像自动配准实验及分析 | 第54-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第65页 |
