基于改进SIFT的多波段遥感影像自动快速配准方法研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 图像配准的基本理论 | 第16-28页 |
| ·遥感图像配准的基本原理 | 第16-17页 |
| ·数学模型 | 第16-17页 |
| ·基本流程 | 第17页 |
| ·基本图像处理知识 | 第17-25页 |
| ·图像变换模型 | 第17-20页 |
| ·图像重采样 | 第20-23页 |
| ·尺度空间理论 | 第23-25页 |
| ·CUDA 并行编程架构 | 第25-27页 |
| ·CUDA 简介 | 第25页 |
| ·CUD 编程模型 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 SIFT 算法原理 | 第28-38页 |
| ·SIFT 算法简介 | 第28-29页 |
| ·SIFT 特征提取算法原理 | 第29-37页 |
| ·尺度空间极值点检测 | 第29-33页 |
| ·关键点定位 | 第33-35页 |
| ·关键点方向指定 | 第35-36页 |
| ·关键点特征描述子生成 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 SIFT 算法应用存在的问题及改进 | 第38-54页 |
| ·SIFT 算法在遥感图像配准应用中存在的问题 | 第38-43页 |
| ·特征点提取不稳定 | 第38-41页 |
| ·基于 CPU 的 SIFT 算法耗时较长 | 第41-43页 |
| ·改进 SIFT 算法原理 | 第43-53页 |
| ·多波段遥感图像信息综合应用 | 第43-46页 |
| ·高斯尺度空间构建改进 | 第46-47页 |
| ·基于 CUDA 的 SIFT 加速实现 | 第47-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 实验结果与分析 | 第54-64页 |
| ·实验软硬件环境 | 第54页 |
| ·实验方案 | 第54-57页 |
| ·实验数据 | 第54-56页 |
| ·实验测试方案 | 第56页 |
| ·评价标准 | 第56-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-62页 |
| ·特征点提取数量提升效果分析 | 第57-58页 |
| ·SIFT 算法执行速度提高效果分析 | 第58-60页 |
| ·遥感图像配准应用效果分析 | 第60-62页 |
| ·实际应用案例 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·本文工作总结 | 第64-65页 |
| ·后续工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与参加的项目 | 第72-73页 |
