| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题的研究背景 | 第11页 |
| ·课题的研究内容 | 第11-12页 |
| ·课题的发展现状 | 第12-13页 |
| ·国外发展状况 | 第12-13页 |
| ·国内发展现状 | 第13页 |
| ·论文主要工作及内容组织 | 第13-15页 |
| 第二章 多源图像配准基础理论 | 第15-24页 |
| ·图像配准的概念及应用领域 | 第15页 |
| ·图像配准的方法 | 第15-22页 |
| ·基于像素的配准方法 | 第15-16页 |
| ·基于特征的配准方法 | 第16-22页 |
| ·特征提取 | 第16-17页 |
| ·特征匹配 | 第17-18页 |
| ·选取变换模型及求取参数 | 第18-20页 |
| ·坐标变换与插值 | 第20-22页 |
| ·图像配准国内外发展现状 | 第22-23页 |
| ·图像配准面临的问题 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 多源图像融合基础理论 | 第24-48页 |
| ·图像融合算法的分类 | 第24-28页 |
| ·像素层融合 | 第24-25页 |
| ·特征层融合 | 第25-27页 |
| ·决策层融合 | 第27页 |
| ·性能比较 | 第27-28页 |
| ·图像融合的主要算法 | 第28-44页 |
| ·代数法 | 第28-29页 |
| ·IHS变换 | 第29-30页 |
| ·高通滤波(HPF)融合法 | 第30-31页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第31-33页 |
| ·K-T变换 | 第33页 |
| ·Brovery变换 | 第33-34页 |
| ·多分辨金字塔融合算法 | 第34-36页 |
| ·小波变换(WT)融合方法 | 第36-41页 |
| ·小波变换基础 | 第36-40页 |
| ·基于小波变换的多分辨图像融合 | 第40-41页 |
| ·Bayes估计 | 第41-42页 |
| ·D-S算法(Dempster-Shafter) | 第42-43页 |
| ·人工神经网络 | 第43页 |
| ·模糊逻辑法 | 第43-44页 |
| ·专家系统 | 第44页 |
| ·融合性能评价 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于多特征的图像自动配准技术 | 第48-63页 |
| ·概述 | 第48-49页 |
| ·特征提取 | 第49页 |
| ·边缘提取 | 第49页 |
| ·基于边缘信息的改进区域提取方法 | 第49页 |
| ·基于区域的图像配准 | 第49-53页 |
| ·区域的形状不变矩表示 | 第49-50页 |
| ·基于不变矩的区域匹配法 | 第50页 |
| ·一致性检验 | 第50-51页 |
| ·利用改进的区域标记(signature)寻求控制点 | 第51-53页 |
| ·区域配准指导下的开放边缘的配准 | 第53-55页 |
| ·利用改进Freeman链码进行开放边缘曲线匹配 | 第53-55页 |
| ·寻求匹配边缘上的控制点 | 第55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-61页 |
| ·不同波段遥感图像配准实验 | 第55-59页 |
| ·不同传感器遥感图像配准实验 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 基于小波变换和多源图像融合的边缘提取方法 | 第63-71页 |
| ·概述 | 第63页 |
| ·小波多尺度边缘检测 | 第63-66页 |
| ·多尺度边缘融合 | 第66-67页 |
| ·实验结果及分析 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结束语 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献表 | 第74-83页 |
| 攻读硕士期间已撰写和发表的论文 | 第83页 |
| 攻读硕士期间参加的科研任务 | 第83页 |