| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·遥感图像质量评价方法概述 | 第9-11页 |
| ·遥感图像辐射质量的评价方法 | 第10页 |
| ·遥感图像几何质量评价方法介绍 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·对地观测卫星遥感图像质量评价研究现状 | 第11-12页 |
| ·遥感图像质量评价中控制点提取与匹配研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 2 几种特征点提取算法 | 第17-35页 |
| ·HARRIS角点检测算法 | 第17-20页 |
| ·Harris角点原理 | 第17-19页 |
| ·Harris角点检测 | 第19-20页 |
| ·SUSAN角点检测算法 | 第20-22页 |
| ·SUSAN特征检测原理 | 第20-21页 |
| ·SUSAN算法角点检测步骤 | 第21-22页 |
| ·SIFT特征点检测算法 | 第22-27页 |
| ·尺度空间极值点检测 | 第22-24页 |
| ·特征点的精确定位 | 第24-26页 |
| ·主方向的确定 | 第26页 |
| ·局部图像描述符的生成和匹配 | 第26-27页 |
| ·实验及其分析 | 第27-34页 |
| ·抗噪性测试实验 | 第27-29页 |
| ·光照变化测试实验 | 第29-31页 |
| ·旋转变化测试实验 | 第31-33页 |
| ·提取特征点速度实验 | 第33页 |
| ·综合分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 3 SURF算法和RANSAC算法相结合的遥感图像匹配方法 | 第35-46页 |
| ·SURF算法 | 第35-40页 |
| ·积分图像 | 第35页 |
| ·快速Hessian检测器 | 第35-38页 |
| ·Hessian矩阵 | 第35-36页 |
| ·构建尺度空间 | 第36-37页 |
| ·特征点的精确定位 | 第37-38页 |
| ·特征点描述符 | 第38-40页 |
| ·确定特征点主方向 | 第39页 |
| ·特征点描述符 | 第39-40页 |
| ·特征点匹配 | 第40页 |
| ·RANSAC算法 | 第40-41页 |
| ·RANSAC基本思想 | 第41页 |
| ·SURF算法与RANSAC算法相结合 | 第41-42页 |
| ·实验结果及其分析 | 第42-45页 |
| ·差异程度不同的图像的实验结果 | 第42-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 改进的SURF特征点提取方法 | 第46-55页 |
| ·图像客观评价指标 | 第46页 |
| ·改进的SURF算子 | 第46-47页 |
| ·边缘能量 | 第46-47页 |
| ·细节信号能量 | 第47页 |
| ·边缘信号能量和细节信号能量 | 第47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-54页 |
| ·待评图像和参考图像是同一传感器不同时相的遥感图像 | 第47-49页 |
| ·待评图像和参考图像是不同传感器的遥感图像 | 第49-51页 |
| ·待评图像和参考图像分别是资一02C和google earth图像库遥感图像 | 第51-53页 |
| ·实验分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 控制点的选择与匹配在几何定位精度评价中的应用 | 第55-66页 |
| ·几何定位精度评价方法 | 第55-59页 |
| ·垂轨、沿轨和对角线方向内部几何精度评价 | 第55-56页 |
| ·景中心内部几何定位精度评价 | 第56-58页 |
| ·外部几何定位精度评价 | 第58-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-65页 |
| ·内部几何定位精度结果 | 第60-62页 |
| ·景中心内部几何定位精度结果 | 第62-63页 |
| ·外部几何定位精度结果 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录 | 第73页 |
