| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题背景及研究目的与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 匹配算法国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 影像质量表征国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第10-11页 |
| 1.3.1 匹配算法国内外研究现状分析 | 第10-11页 |
| 1.3.2 影像质量表征国内外研究现状分析 | 第11页 |
| 1.4 主要研究内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 匹配算法研究 | 第13-21页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 匹配算法简介 | 第13页 |
| 2.3 特征匹配算法研究 | 第13-17页 |
| 2.3.1 双向匹配 | 第14-15页 |
| 2.3.2 基于对极几何约束的误匹配点剔除算法 | 第15-17页 |
| 2.4 基于 SIFT 的最小二乘匹配 | 第17-18页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第18-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 影像质量建模与参数化表征方法研究 | 第21-38页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 影像中的像质退化效应研究 | 第21-25页 |
| 3.3 影像质量建模与参数化表征研究 | 第25-30页 |
| 3.3.1 模糊效应建模与参数化表征 | 第25-28页 |
| 3.3.2 噪声效应建模与参数化表征 | 第28-29页 |
| 3.3.3 相对辐射畸变效应建模与参数化表征 | 第29页 |
| 3.3.4 几何畸变效应建模与参数化表征 | 第29-30页 |
| 3.4 各表征参数与匹配误差之间的定量关系研究 | 第30-32页 |
| 3.5 各表征参数间的去相关性研究 | 第32-37页 |
| 3.5.1 各表征参数间的去相关性研究 | 第34-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 表征参数在测绘匹配中的误差传递规律及模型研究 | 第38-56页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 人工神经网络 | 第38-44页 |
| 4.2.1 人工神经元模型 | 第39-40页 |
| 4.2.2 人工神经网络结构 | 第40-41页 |
| 4.2.3 BP 神经网络学习算法 | 第41-44页 |
| 4.3 遗传算法 | 第44-47页 |
| 4.3.1 遗传算法基本术语 | 第45-47页 |
| 4.4 遗传算法与 BP 神经网络的结合 | 第47-49页 |
| 4.4.1 遗传算法和 BP 神经网络结合的可行性 | 第47页 |
| 4.4.2 遗传算法和 BP 结合的方式 | 第47-49页 |
| 4.5 匹配误差模型构建 | 第49-51页 |
| 4.5.1 误差模型训练样本 | 第49页 |
| 4.5.2 网络结构设计 | 第49-50页 |
| 4.5.3 匹配误差模型建立 | 第50-51页 |
| 4.6 模型验证 | 第51-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |