基于隐含相似性的光学和SAR图像配准研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·异质图像配准研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的工作内容和结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 异质(光学和SAR)图像配准方法及特点 | 第15-31页 |
| ·图像配准基本理论 | 第15-21页 |
| ·图像配准的定义 | 第15页 |
| ·图像变换模型 | 第15-17页 |
| ·图像插值重采样 | 第17-18页 |
| ·图像配准方法基本要素 | 第18-21页 |
| ·图像配准常用方法 | 第21-27页 |
| ·图像配准方法分类 | 第21页 |
| ·基于物理模型匹配的配准方法 | 第21-22页 |
| ·基于像素的配准方法 | 第22-27页 |
| ·SAR 图像与光学图像差异 | 第27-29页 |
| ·SAR 成像主要特点 | 第27-28页 |
| ·SAR 图像中的典型地物特征 | 第28页 |
| ·SAR 图像与光学图像目标特性差异 | 第28-29页 |
| ·SAR 图像和光学图像配准特点 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于隐含相似性光学和SAR 图像配准 | 第31-43页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·基于隐含相似性配准方法基本思想 | 第31-35页 |
| ·隐含特征描述 | 第31-33页 |
| ·隐含相似性度量构造 | 第33-34页 |
| ·配准流程描述 | 第34页 |
| ·与互信息配准方法比较 | 第34-35页 |
| ·光学和SAR 图像的预处理 | 第35-37页 |
| ·光学图像预处理 | 第35-36页 |
| ·SAR 图像预处理 | 第36-37页 |
| ·准则函数牛顿法优化 | 第37-42页 |
| ·牛顿优化迭代过程 | 第37-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于混合遗传算法优化配准 | 第43-57页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·遗传算法理论基础 | 第43-49页 |
| ·遗传算法概述 | 第43-45页 |
| ·遗传算法的模式理论 | 第45-46页 |
| ·遗传算法的基本要素 | 第46-49页 |
| ·标准遗传算法的局限性 | 第49页 |
| ·基于混合遗传算法的优化配准 | 第49-56页 |
| ·遗传算法的改进 | 第49-51页 |
| ·准则函数的约束处理 | 第51页 |
| ·混合遗传算法实现方法 | 第51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结束语 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第63页 |
