基于特征点集合的遥感图像配准
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-15页 |
| ·国内外研究的现状 | 第15-16页 |
| ·图像配准概述 | 第16-18页 |
| ·本文的内容及章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 遥感图像配准的基本知识 | 第20-30页 |
| ·遥感图像的简介 | 第20-21页 |
| ·MODIS 数据简介 | 第20-21页 |
| ·HJ-CCD 数据简介 | 第21页 |
| ·图像配准的基本理论 | 第21-27页 |
| ·图像配准数学描述 | 第21-22页 |
| ·特征空间和搜索空间 | 第22-25页 |
| ·相似性度量 | 第25-26页 |
| ·搜索策略 | 第26-27页 |
| ·图像配准方法分类 | 第27-30页 |
| ·基于灰度信息的方法 | 第27-28页 |
| ·基于特征的方法 | 第28-30页 |
| 第3章 点特征图像配准的基本方法分析 | 第30-54页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·特征提取的基本方法 | 第30-43页 |
| ·Moravec 特征点提取算法 | 第30-34页 |
| ·Forstner 特征点提取算法 | 第34-36页 |
| ·Harris 特征点提取算法 | 第36-38页 |
| ·SUSAN 特征点提取算法 | 第38-41页 |
| ·特征点提取算法小结 | 第41-43页 |
| ·几何粗匹配 | 第43-47页 |
| ·基本理论 | 第43-45页 |
| ·遥感数据粗匹配 | 第45-47页 |
| ·基于改进 SUSAN 算子的遥感图像配准 | 第47-54页 |
| ·自适应 SUSAN 算子特征点提取 | 第47-49页 |
| ·特征点匹配 | 第49页 |
| ·确立匹配模型 | 第49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-54页 |
| 第4章 基于分级特征点集的遥感图像配准方法 | 第54-65页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·特征点提取与匹配 | 第55-61页 |
| ·SIFT 特征点提取 | 第55-59页 |
| ·分级特征点集的形成 | 第59-60页 |
| ·特征点匹配和误配剔除 | 第60-61页 |
| ·均匀分布筛选 | 第61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第72页 |
