| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·前言 | 第7页 |
| ·遥感影像自动拼接技术研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·遥感影像自动拼接技术的概述 | 第8-10页 |
| ·遥感影像自动拼接技术的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究工作及结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 遥感影像拼接的理论基础 | 第13-23页 |
| ·前言 | 第13页 |
| ·边缘检测算子 | 第13-18页 |
| ·Robert 算子 | 第13-14页 |
| ·Prewitt 算子 | 第14-15页 |
| ·Sobel 算子 | 第15页 |
| ·Laplacian 微分算子 | 第15-16页 |
| ·Wallis 微分算子 | 第16-17页 |
| ·Canny 算子 | 第17-18页 |
| ·图像几何变换模型 | 第18-22页 |
| ·基本二维几何变换 | 第18-20页 |
| ·几何变换模型 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于特征点提取的图像拼接算法 | 第23-49页 |
| ·前言 | 第23-24页 |
| ·特征点检测算法 | 第24-30页 |
| ·Harris 角点检测算法 | 第24-25页 |
| ·Moravec 特征点提取算法 | 第25-26页 |
| ·两种特征点提取算法的实验对比 | 第26-30页 |
| ·特征点匹配算法 | 第30-39页 |
| ·匹配的相似性测度 | 第30-32页 |
| ·相关系数测度函数匹配 | 第32-35页 |
| ·SAD 权值矩阵匹配 | 第35-37页 |
| ·搜索策略 | 第37-38页 |
| ·两种匹配方法的实验对比 | 第38-39页 |
| ·最小二乘图像配准 | 第39-44页 |
| ·最小二乘配准的原理 | 第40-41页 |
| ·最小二乘配准实验结果 | 第41-44页 |
| ·图像融合 | 第44-48页 |
| ·最近邻域法 | 第44-45页 |
| ·双线性内插法 | 第45页 |
| ·三次内插法 | 第45-46页 |
| ·图像拼接实验结果 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于 SIFT 特征的图像拼接算法及其改进算法 | 第49-67页 |
| ·前言 | 第49-50页 |
| ·建立高斯差分金字塔尺度空间 | 第50-53页 |
| ·提取高斯差分金字塔上的特征点 | 第53-54页 |
| ·构造 SIFT 描述子 | 第54-56页 |
| ·SIFT 描述子匹配及配准 | 第56-61页 |
| ·SIFT 描述子匹配 | 第56-59页 |
| ·RANSAC 配准 | 第59-61页 |
| ·图像融合 | 第61-62页 |
| ·算法改进 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 研究成果 | 第75-76页 |