| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·遥感图像匹配技术的背景及意义 | 第8页 |
| ·影响图像匹配的三因素 | 第8-9页 |
| ·图像匹配算法的性能评价标准 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的章节安排和主要创新点 | 第12-14页 |
| 2. 基于特征的图像匹配技术 | 第14-29页 |
| ·图像匹配技术概述 | 第14-17页 |
| ·图像匹配的数学定义 | 第14-15页 |
| ·图像的几何变换关系模型 | 第15-17页 |
| ·常用的特征点提取算子介绍 | 第17-22页 |
| ·Moravee 算法 | 第17-19页 |
| ·Harris 算法 | 第19-20页 |
| ·SUSAN 算子 | 第20-21页 |
| ·SIFT 算法 | 第21-22页 |
| ·SURF 算法 | 第22-28页 |
| ·兴趣点检测 | 第23-26页 |
| ·兴趣点的匹配与描述 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3. 基于离散点的 Delaunay 三角网构建 | 第29-38页 |
| ·Voronoi 图 | 第29-30页 |
| ·Voronoi 图的概念及定义 | 第29-30页 |
| ·Voronoi 图算法简介 | 第30页 |
| ·Delaunay 三角剖分 | 第30-33页 |
| ·三角剖分相关定义 | 第30-31页 |
| ·Delaunay 三角剖分 | 第31-32页 |
| ·二维 Delaunay 三角剖分的性质 | 第32-33页 |
| ·Delaunay 三角剖分算法 | 第33-37页 |
| ·常用的 Delaunay 三角剖分算法 | 第33-36页 |
| ·LOP 优化过程 | 第36-37页 |
| ·逐点插入法构建 Delaunay 三角网的 Matlab 实现代码 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 SURF 算法和 Delaunay 三角网相结合实现遥感图像匹配 | 第38-52页 |
| ·三角形相似函数 | 第38页 |
| ·射影不变量理论 | 第38-41页 |
| ·射影不变量理论的数学表示 | 第39页 |
| ·射影不变量理论在 Delaunay 三角网中的应用 | 第39-41页 |
| ·射影不变量理论的 Matlab 实现代码 | 第41页 |
| ·SURF 算法和 Delaunay 三角网相结合的遥感图像匹配方法 | 第41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-51页 |
| ·不同匹配阈值 ratio 下两种算法的比较实验 | 第41-48页 |
| ·SURF 匹配与改进算法的匹配效果比较实验 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·进一步研究展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录 I-逐点插入法构建 Delaunay 三角网的 Matlab 实现代码 | 第55-59页 |
| 附录 II-三角形相似度函数计算代码 | 第59-61页 |
| 附录 III-射影不变量理论的 Matlab 实现代码 | 第61-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
