基于边缘点特征的高分辨率遥感图像配准方法研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 基于灰度的遥感图像配准方法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于特征的遥感图像配准方法 | 第15-18页 |
| 1.3 研究的意义、内容与技术路线 | 第18-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 常用的基于点特征的遥感图像配准算法 | 第21-36页 |
| 2.1 SIFT算法理论 | 第21-28页 |
| 2.1.1 SIFT特征点检测 | 第21-24页 |
| 2.1.2 SIFT特征点确定 | 第24-25页 |
| 2.1.3 SIFT特征点描述 | 第25-27页 |
| 2.1.4 SIFT特征点匹配 | 第27-28页 |
| 2.2 SURF算法理论 | 第28-34页 |
| 2.2.1 SURF特征点检测 | 第28-32页 |
| 2.2.2 SURF特征点描述 | 第32-34页 |
| 2.2.3 SURF特征点匹配 | 第34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于边缘点特征的高分辨率遥感图像配准方法 | 第36-47页 |
| 3.1 高分辨率遥感图像配准技术路线 | 第36-38页 |
| 3.1.1 光学遥感图像配准技术路线 | 第36-37页 |
| 3.1.2 SAR遥感图像配准技术路线 | 第37-38页 |
| 3.2 图像预处理 | 第38-40页 |
| 3.2.1 增强的Frost滤波预处理 | 第38-39页 |
| 3.2.2 Haar小波变换 | 第39-40页 |
| 3.3 特征提取 | 第40-43页 |
| 3.3.1 Canny边缘特征提取 | 第40-42页 |
| 3.3.2 ROA边缘特征提取 | 第42-43页 |
| 3.4 特征匹配 | 第43-44页 |
| 3.4.1 特征点描述 | 第43-44页 |
| 3.4.2 特征点匹配 | 第44页 |
| 3.5 改进的RANSAC滤除错误匹配点对 | 第44-45页 |
| 3.5.1 RANSAC算法 | 第45页 |
| 3.5.2 质量约束的改进RANSAC算法 | 第45页 |
| 3.6 分块均匀选点计算仿射变换参数 | 第45-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 实验方案与结果分析 | 第47-63页 |
| 4.1 数据信息及实验环境 | 第47页 |
| 4.2 评价函数及对比方法 | 第47-48页 |
| 4.3 相同传感器光学图像配准 | 第48-52页 |
| 4.4 相同传感器SAR图像配准 | 第52-54页 |
| 4.5 相同传感器不同波段图像配准 | 第54-58页 |
| 4.6 同一卫星不同传感器图像配准 | 第58-60页 |
| 4.7 不同卫星传感器图像配准 | 第60-62页 |
| 4.8 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63-64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简历及攻读硕士期间发表的学术论文 | 第73页 |
