| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 | 第10-16页 |
| 1.2.1 基于灰度的图像配准方法 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于图像特征的配准方法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于混合模型的图像配准方法 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新 | 第16-17页 |
| 1.3.1 本文的主要内容 | 第16页 |
| 1.3.2 本文的创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 改进的SIFT算法 | 第19-32页 |
| 2.1 传统的SIFT算法 | 第19-24页 |
| 2.2 在像素级上优化SIFT算法 | 第24-29页 |
| 2.2.1“中心因子” | 第24-27页 |
| 2.2.2 TOP K算法 | 第27-29页 |
| 2.3 提取图像特征点实验结果与分析 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于三角剖分方法误配准点删除 | 第32-44页 |
| 3.1 Delaunay三角剖分 | 第33-36页 |
| 3.2 应用Bowyer-watson算法删除误匹配 | 第36-41页 |
| 3.2.1 Bowyer-watson算法介绍 | 第36-37页 |
| 3.2.2 配准准则 | 第37-41页 |
| 3.2.2.1 游程平滑 | 第38-39页 |
| 3.2.2.2 图的最短路径 | 第39页 |
| 3.2.2.3 改进的三角形描述集 | 第39-41页 |
| 3.3 剔除误配准点实验分析 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于SIFT的VHR图像配准应用 | 第44-62页 |
| 4.1 VHR配准的方法 | 第44-47页 |
| 4.1.1 图像配准过程 | 第44-45页 |
| 4.1.2 算法步骤实现 | 第45-47页 |
| 4.2 实验环境与图像来源 | 第47-48页 |
| 4.2.1 实验环境 | 第47页 |
| 4.2.2 图像来源 | 第47-48页 |
| 4.3 图像预处理操作 | 第48-49页 |
| 4.4 算法中主要数据结构 | 第49-51页 |
| 4.5 重要参数对配准结果影响 | 第51-52页 |
| 4.6 其他因素对算法影响 | 第52-57页 |
| 4.7 配准结果对比分析 | 第57-61页 |
| 4.8 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |