| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究的目的、背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究的历史与现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 图像配准在国际上的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.2 图像配准在国内的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第18页 |
| 1.4 本文各章节的安排 | 第18-19页 |
| 第二章 图像配准技术概述 | 第19-25页 |
| 2.1 图像配准的基础知识 | 第19-22页 |
| 2.1.1 图像配准的定义 | 第19-20页 |
| 2.1.2 图像配准的过程 | 第20-22页 |
| 2.2 图像配准的相关技术 | 第22-24页 |
| 2.2.1 图像搜索空间 | 第22-23页 |
| 2.2.2 图像插值 | 第23页 |
| 2.2.3 图像的相似性度量 | 第23页 |
| 2.2.4 图像搜索策略 | 第23-24页 |
| 2.3 小结 | 第24-25页 |
| 第三章 CCD成像仪的多光谱图像特点 | 第25-29页 |
| 3.1 CCD成像仪原理 | 第25页 |
| 3.2 基于LCTF滤光片的多光谱成像系统 | 第25-26页 |
| 3.3 多光谱图像的数据特点 | 第26页 |
| 3.4 基于CCD成像仪的多光谱图像配准特点 | 第26-29页 |
| 第四章 基于互信息法的图像配准 | 第29-37页 |
| 4.1 互信息理论 | 第29-31页 |
| 4.1.1 熵 | 第29页 |
| 4.1.2 互信息 | 第29-30页 |
| 4.1.3 图像中互信息的计算 | 第30-31页 |
| 4.2 互信息图像配准的过程与相关技术 | 第31-34页 |
| 4.2.1 互信息图像配准的一般过程 | 第31页 |
| 4.2.2 Powell优化搜索算法 | 第31-33页 |
| 4.2.3 图像插值的方法 | 第33-34页 |
| 4.3 互信息图像配准的实验结果 | 第34-35页 |
| 4.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第五章 基于简化的角点提取法和sift特征描述符的均匀化多光谱图像配准法 | 第37-59页 |
| 5.1 sift特征点检测方法 | 第37-43页 |
| 5.1.1 尺度空间的生成 | 第37-38页 |
| 5.1.2 图像金字塔的生成 | 第38-39页 |
| 5.1.3 DOG算子的生成 | 第39-41页 |
| 5.1.4 DOG局部特征点的生成 | 第41页 |
| 5.1.5 关键点的精确定位和筛选 | 第41-43页 |
| 5.2 sift特征点的描述及匹配 | 第43-48页 |
| 5.2.1 计算特征点主方向 | 第43-45页 |
| 5.2.2 生成sift描述符 | 第45-46页 |
| 5.2.3 特征点的匹配及结果 | 第46-48页 |
| 5.3 多光谱图像特征点的简化提取方法 | 第48-51页 |
| 5.3.1 Harris角点检测的数学原理 | 第48-50页 |
| 5.3.2 Harris角点的提取过程 | 第50-51页 |
| 5.4 基于简化角点提取法和sift描述符的多光谱图像配准过程 | 第51-55页 |
| 5.4.1 简化的角点提取过程 | 第52页 |
| 5.4.2 特征点的局部非极大值抑制 | 第52-53页 |
| 5.4.3 特征点的精确定位 | 第53-54页 |
| 5.4.4 特征点描述符的生成与图像的匹配 | 第54页 |
| 5.4.5 特征点匹配对的筛选 | 第54-55页 |
| 5.4.6 配准误差的计算与分析 | 第55页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第55-57页 |
| 5.6 小结 | 第57-59页 |
| 第六章 结束语 | 第59-61页 |
| 6.1 本文研究的总结 | 第59页 |
| 6.2 未来研究的展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |