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基于改进SIFT算法的无人机遥感图像快速拼接

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景与意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 图像配准的研究现状第10-11页
        1.2.2 图像融合的研究现状第11页
        1.2.3 图像拼接技术的研究现状第11-12页
    1.3 无人机遥感图像拼接的难点第12页
    1.4 本文研究内容及章节安排第12-14页
        1.4.1 研究内容第12-13页
        1.4.2 章节安排第13-14页
第二章 无人机遥感图像预处理及拼接相关知识第14-26页
    2.1 遥感图像预处理第14-21页
        2.1.1 遥感图像辐射校正第14-16页
        2.1.2 遥感图像几何校正第16-21页
    2.2 图像配准技术第21-23页
        2.2.1 图像变换模型第22-23页
    2.3 图像融合技术第23-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 基于特征匹配的图像配准第26-41页
    3.1 图像的特征分类第26-27页
    3.2 SIFT特征检测算法第27-30页
    3.3 改进SIFT算法第30-31页
    3.4 特征匹配第31-34页
        3.4.1 相似性度量准则第31-32页
        3.4.2 搜索策略第32-34页
    3.5 随机抽样一致算法原理第34-35页
    3.6 图像变换模型参数估计第35-36页
    3.7 图像配准实验测试与分析第36-40页
    3.8 本章小结第40-41页
第四章 图像融合第41-54页
    4.1 常见的图像融合算法第41-46页
        4.1.1 平均值融合算法第41页
        4.1.2 加权平均融合算法第41-43页
        4.1.3 多分辨率融合算法第43页
        4.1.4 基于IHS变换的图像融合算法第43-44页
        4.1.5 泊松融合算法第44-46页
    4.2 图像融合算法分析第46页
    4.3 三角加权泊松融合算法第46-48页
    4.4 图像质量评价第48-50页
    4.5 图像融合实验测试与分析第50-53页
    4.6 本章小结第53-54页
第五章 无人机遥感图像拼接第54-64页
    5.1 序列图像拼接策略第54-55页
    5.2 拼接策略的分析比较第55-57页
    5.3 变换矩阵M的参数优化第57-60页
        5.3.1 LM算法第57-58页
        5.3.2 LM算法优化参数第58-60页
    5.4 全景图像拼接实验结果第60-63页
    5.5 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
    6.1 总结第64-65页
    6.2 展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-72页
攻读硕士研究生期间的学术成果第72页

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