太阳高分辨序列图像配准误差的矫正
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 科学意义及应用前景 | 第11页 |
| 1.1.2 太阳观测产生大量的的数据信息 | 第11-13页 |
| 1.1.3 序列图像研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究的主要内容和解决的问题 | 第14-16页 |
| 1.2.1 研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.2.2 解决的关键问题 | 第15-16页 |
| 1.3 本文数据来源 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-19页 |
| 第二章 太阳高分辨序列图像配准研究现状 | 第19-23页 |
| 2.1 图像配准技术的定义 | 第19页 |
| 2.2 基于整数像元的图像配准技术 | 第19页 |
| 2.3 基于亚像元的图像配准技术 | 第19-20页 |
| 2.4 太阳图像图像配准的影响因素 | 第20-21页 |
| 2.5 图像配准方法存在配准误差 | 第21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 测量平差理论 | 第23-33页 |
| 3.1 测量平差的概念 | 第23页 |
| 3.2 测量平差的发展 | 第23-24页 |
| 3.3 现代测量平差与数据处理理论发展概述 | 第24页 |
| 3.4 测量平差的概述 | 第24-26页 |
| 3.4.1 必要观测和多余观测 | 第24-25页 |
| 3.4.2 必要元素 | 第25-26页 |
| 3.5 函数模型 | 第26页 |
| 3.6 平差数学模型与最小二乘原理 | 第26-30页 |
| 3.6.1 最小二乘原理 | 第26-28页 |
| 3.6.2 最小二乘法平差应用 | 第28-30页 |
| 3.7 同精度观测和不同精度观测 | 第30-32页 |
| 3.7.1 权的概念 | 第31页 |
| 3.7.2 权的确定方法 | 第31-32页 |
| 3.8 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 图像配准误差的平差方法矫正 | 第33-51页 |
| 4.1 平差方法概述 | 第33页 |
| 4.2 模拟实验 | 第33-38页 |
| 4.2.1 图像配准误差 | 第33-35页 |
| 4.2.2 模拟实验步骤 | 第35-38页 |
| 4.3 对图像进行加噪声处理 | 第38-41页 |
| 4.3.1 图像的生成 | 第38-41页 |
| 4.4 对图像进行随机变形 | 第41-42页 |
| 4.5 对图像加入随机旋转角度 | 第42-44页 |
| 4.6 选取不同矫正策略 | 第44-47页 |
| 4.7 不同的叠加方式 | 第47-49页 |
| 4.8 加权平差处理 | 第49页 |
| 4.9 本章小节 | 第49-51页 |
| 第五章 平差矫正方法的验证与评价 | 第51-61页 |
| 5.1 数据来源 | 第51页 |
| 5.2 实验验证 | 第51-59页 |
| 5.2.1 图像配准软件 | 第51页 |
| 5.2.2 实验一 | 第51-55页 |
| 5.2.3 实验二 | 第55-58页 |
| 5.2.4 实验三 | 第58-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录A: 攻读硕士学位期间发表的论文和专利 | 第69-71页 |
| 附录B: 攻读硕士学位期间参与的研究工作 | 第71页 |
