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多源信息融合框架下辅助导航系统的景象匹配算法研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第16-22页
    1.1 研究背景及意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-20页
    1.3 本文工作及章节安排第20-22页
第二章 图像配准的技术基础第22-39页
    2.1 引言第22页
    2.2 典型传感器图像的成像特性第22-25页
        2.2.1 可见光图像第23页
        2.2.2 红外图像第23-24页
        2.2.3 SAR图像第24-25页
    2.3 图像的降噪方法第25-28页
        2.3.1 高斯滤波第25-26页
        2.3.2 均值滤波第26页
        2.3.3 中值滤波第26-27页
        2.3.4 基于频域的滤波第27页
        2.3.5 Lee滤波第27-28页
    2.4 基于区域信息的配准方法第28-30页
    2.5 基于局部特征的配准方法第30-36页
        2.5.1 Moravec角点第30-31页
        2.5.2 Harris角点第31-33页
        2.5.3 DoG角点第33-34页
        2.5.4 分支特征点第34-36页
    2.6 图像配准问题的一般性处理流程第36-38页
    2.7 本章小结第38-39页
第三章 基于区域信息的图像匹配定位方法第39-55页
    3.1 引言第39页
    3.2 基于分支特征点的HAUSDORFF距离测度的匹配方法第39-45页
        3.2.1 分支特征点的提取第39-40页
        3.2.2 Hausdorff距离测度准则第40-42页
        3.2.3 金字塔分层搜索策略第42-43页
        3.2.4 仿真实验与结果分析第43-45页
    3.3 基于图像区块多尺度自卷积特征的匹配方法第45-49页
        3.3.1 多尺度自卷积特征MSA第45-47页
        3.3.2 改进型欧氏距离相似性测度第47-48页
        3.3.3 金字塔分层搜索策略第48-49页
    3.4 对比仿真实验与结果分析第49-54页
        3.4.1 SAR图像第49-51页
        3.4.2 可见光图像第51-52页
        3.4.3 红外图像第52-54页
    3.5 本章小结第54-55页
第四章 基于局部不变特征的图像精确配准方法第55-80页
    4.1 引言第55页
    4.2 局部不变特征SIFT的提取与表达第55-63页
        4.2.1 构建多尺度空间第55-58页
        4.2.2 检测局部极值点第58-59页
        4.2.3 去除不稳定点与边缘点第59-60页
        4.2.4 确定特征点主方向第60-61页
        4.2.5 生成128维SIFT特征向量第61-63页
    4.3 基于SIFT与MSA组合特征的配准方法第63-66页
        4.3.1 构建SIFT与MSA组合特征第64页
        4.3.2 实现特征匹配第64-65页
        4.3.3 优化变换模型第65-66页
        4.3.4 算法流程与参数设置第66页
    4.4 图像配准算法的评价体系第66-69页
        4.4.1 特征提取算子的检测性能第67-68页
        4.4.2 配准结果的精确度第68-69页
        4.4.3 已配准图像局部放大细节的主观评价第69页
    4.5 仿真实验与结果分析第69-79页
        4.5.1 SAR图像的变换矩阵逼近实验第69-71页
        4.5.2 可见光图像的变换矩阵逼近实验第71-72页
        4.5.3 红外图像的变换矩阵逼近实验第72-73页
        4.5.4 不同季节不同成像角度的实拍图像配准实验第73-79页
    4.6 本章小结第79-80页
第五章 地形景象匹配辅助导航系统的数字仿真平台第80-87页
    5.1 引言第80页
    5.2 系统架构第80-82页
    5.3 开发流程第82-83页
    5.4 功能介绍第83-86页
    5.5 本章小结第86-87页
第六章 总结与展望第87-90页
参考文献第90-96页
致谢第96-97页
攻读硕士学位期间已发表或者录用的论文第97页
本论文受到如下项目资助第97页

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