| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究的意义和目的 | 第15-16页 |
| 1.2 图像配准技术国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 图像配准技术面临的难题 | 第18-19页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 图像配准技术 | 第21-35页 |
| 2.1 图像配准的定义 | 第21页 |
| 2.2 图像配准技术的标准流程 | 第21-28页 |
| 2.2.1 特征空间 | 第22页 |
| 2.2.2 搜索空间 | 第22-26页 |
| 2.2.3 配准的相似性度量 | 第26-28页 |
| 2.3 图像配准效果的评价准则 | 第28-29页 |
| 2.4 图像的边缘特征 | 第29-32页 |
| 2.4.1 图像的边缘 | 第29-30页 |
| 2.4.2 图像边缘的性质 | 第30页 |
| 2.4.3 图像的边缘模型 | 第30-32页 |
| 2.4.4 边缘检测算法的四个基本步骤 | 第32页 |
| 2.5 图像的边缘检测评价准则 | 第32-34页 |
| 2.6 本章总结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于多尺度的多像素点各向异性高斯滤波器边缘检测算子 | 第35-53页 |
| 3.1 各向异性高斯滤波器 | 第35-36页 |
| 3.2 多像素点各向异性高斯滤波器 | 第36-39页 |
| 3.3 基于多尺度的多像素点各向异性高斯滤波器 | 第39-43页 |
| 3.3.1 图像的多尺度 | 第39-40页 |
| 3.3.2 插值算法 | 第40-42页 |
| 3.3.3 滤波器的旋转 | 第42-43页 |
| 3.3.4 算法流程 | 第43页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第43-52页 |
| 3.4.1 实验一：不同尺度下平滑图像的边缘检测 | 第44-46页 |
| 3.4.2 实验二：使用品质因数客观地分析边缘检测算子性能 | 第46-48页 |
| 3.4.3 实验三：Lena图像的边缘检测 | 第48-50页 |
| 3.4.4 实验四：包含模糊物体的图像边缘检测 | 第50-52页 |
| 3.5 本章总结 | 第52-53页 |
| 第四章 适用于SAR图像的比例MAGF边缘检测算子 | 第53-61页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 SAR图像噪声模型 | 第54页 |
| 4.3 适用于SAR图像的比例边缘检测算子 | 第54-56页 |
| 4.4 比例MAGF边缘检测算子 | 第56-57页 |
| 4.5 实验与结果分析 | 第57-60页 |
| 4.6 本章总结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于多种评价标准形状上下文算法的图像配准 | 第61-77页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 迭代最近邻点算法 | 第61-62页 |
| 5.3 基于形状上下文算法的图像配准算法 | 第62-64页 |
| 5.4 多种评价标准的形状描述子 | 第64-65页 |
| 5.4.1 描述子 | 第64页 |
| 5.4.2 多种评价标准的形状描述子 | 第64-65页 |
| 5.5 采用多种评价标准形状描述子的图像配准算法 | 第65-66页 |
| 5.6 实验与结果分析 | 第66-75页 |
| 5.6.1 实验一：包含形变的数据集配准 | 第67-70页 |
| 5.6.2 实验二：包含噪声的数据集配准 | 第70-73页 |
| 5.6.3 实验三：包含野点的数据集配准 | 第73-75页 |
| 5.7 本章总结 | 第75-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77-78页 |
| 6.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 作者简介 | 第85-86页 |
