| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第1章 引言 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-18页 |
| 1.1.1 遥感成像技术发展概况 | 第15-16页 |
| 1.1.2 图像拼接技术发展概况 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第20-23页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第21-23页 |
| 第2章 红外遥感图像的预处理 | 第23-39页 |
| 2.1 红外遥感图像采集 | 第23-25页 |
| 2.1.1 单元探测器图像采集 | 第23页 |
| 2.1.2 线性探测器图像采集 | 第23-24页 |
| 2.1.3 面阵探测器图像采集 | 第24-25页 |
| 2.2 红外遥感图像的去噪算法研究 | 第25-33页 |
| 2.2.1 均值滤波 | 第26-28页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第28-30页 |
| 2.2.3 双边滤波 | 第30-31页 |
| 2.2.4 各向异性滤波 | 第31-33页 |
| 2.3 红外遥感图像的增强算法研究 | 第33-38页 |
| 2.3.1 红外遥感图像直方图 | 第33-34页 |
| 2.3.2 红外遥感图像双平台直方图均衡化 | 第34-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 红外遥感图像配准 | 第39-61页 |
| 3.1 红外遥感图像配准方法概论 | 第39-41页 |
| 3.1.1 基于空间几何变换的红外遥感图像配准方法 | 第39页 |
| 3.1.2 基于变换域的红外遥感图像配准方法 | 第39页 |
| 3.1.3 基于灰度的红外遥感图像配准方法 | 第39-40页 |
| 3.1.4 基于特征的红外遥感图像配准方法 | 第40-41页 |
| 3.2 红外遥感图像基于特征点的配准 | 第41-47页 |
| 3.2.1 基于Harris特征点检测算法 | 第41-42页 |
| 3.2.2 基于SIFT特征点检测算法 | 第42-47页 |
| 3.3 基于ORB特征点检测算法 | 第47-49页 |
| 3.3.1 FAST算法 | 第48-49页 |
| 3.3.2 BRIEF特征点描述算法 | 第49页 |
| 3.4 改进的特征点检测算法 | 第49-53页 |
| 3.4.1 改进的FAST特征提取算法 | 第49-51页 |
| 3.4.2 DAISY特征点描述 | 第51-52页 |
| 3.4.3 K-d特征点匹配 | 第52-53页 |
| 3.4.4 RANSAC误匹配点剔除 | 第53页 |
| 3.5 实验结果仿真 | 第53-58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-61页 |
| 第4章 红外遥感图像融合 | 第61-69页 |
| 4.1 红外遥感图像融合方法 | 第61-63页 |
| 4.1.1 平均法图像融合 | 第61-62页 |
| 4.1.2 淡入淡出加权算法 | 第62页 |
| 4.1.3 改进的淡入淡出加权算法 | 第62-63页 |
| 4.2 图像融合评价标准 | 第63-65页 |
| 4.2.1 主观评价标准 | 第63页 |
| 4.2.2 客观评价标准 | 第63-65页 |
| 4.3 实验结果仿真 | 第65-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 结论 | 第69-73页 |
| 5.1 工作总结 | 第69-70页 |
| 5.2 工作展望 | 第70-71页 |
| 5.3 未来研究方向 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第79页 |