| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第19-29页 |
| 1.1 背景和研究意义 | 第19-20页 |
| 1.2 图像配准研究现状 | 第20-26页 |
| 1.2.1 基于区域的配准技术 | 第20-21页 |
| 1.2.2 基于特征的配准技术 | 第21-22页 |
| 1.2.3 非刚性配准技术 | 第22-25页 |
| 1.2.4 天文和显微领域中的配准技术 | 第25-26页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第26-27页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第27-29页 |
| 2 深空图像实时配准算法 | 第29-93页 |
| 2.1 深空图像配准基础 | 第29-39页 |
| 2.1.1 星点提取 | 第30-33页 |
| 2.1.2 星点定位 | 第33-34页 |
| 2.1.3 星点匹配 | 第34-35页 |
| 2.1.4 变换模型 | 第35-37页 |
| 2.1.5 图像重采样 | 第37-38页 |
| 2.1.6 图像叠加 | 第38页 |
| 2.1.7 质量评价 | 第38-39页 |
| 2.2 基于星点和几何信息描述的配准算法 | 第39-56页 |
| 2.2.1 本节前言 | 第39-41页 |
| 2.2.2 基于星点和几何信息描述的配准算法 | 第41-45页 |
| 2.2.3 实验结果及分析 | 第45-56页 |
| 2.2.4 本节小结 | 第56页 |
| 2.3 基于几何信息确定主方向的旋转不变描述符的配准算法 | 第56-77页 |
| 2.3.1 本节前言 | 第56-58页 |
| 2.3.2 原理基础 | 第58-62页 |
| 2.3.3 基于几何信息确定主方向的旋转不变描述符 | 第62-67页 |
| 2.3.4 实验结果及分析 | 第67-76页 |
| 2.3.5 本节小结 | 第76-77页 |
| 2.4 基于三角形相似性的配准算法 | 第77-93页 |
| 2.4.1 本节前言 | 第77-78页 |
| 2.4.2 三角形相似性原理 | 第78-79页 |
| 2.4.3 改进型三角形相似法 | 第79-86页 |
| 2.4.4 实验结果及分析 | 第86-91页 |
| 2.4.5 本节小结 | 第91-93页 |
| 3 星体图像实时配准算法 | 第93-105页 |
| 3.1 原理介绍 | 第94-98页 |
| 3.2 算法实施 | 第98-99页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第99-103页 |
| 3.3.1 实验设备 | 第99页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第99-103页 |
| 3.4 本章小结 | 第103-105页 |
| 4 非刚性配准及其在去大气扰动中的应用 | 第105-125页 |
| 4.1 前言 | 第105-111页 |
| 4.1.1 基于Demons的方法 | 第106-107页 |
| 4.1.2 基于光流法的方法 | 第107-108页 |
| 4.1.3 基于B样条的方法 | 第108-111页 |
| 4.2 基于特征和B样条的FFD算法 | 第111-117页 |
| 4.2.1 特征提取 | 第111-112页 |
| 4.2.2 特征匹配 | 第112-114页 |
| 4.2.3 变换矩阵估计 | 第114-115页 |
| 4.2.4 变换矩阵优化 | 第115-117页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第117-123页 |
| 4.3.1 实验一 | 第117-119页 |
| 4.3.2 实验二 | 第119-120页 |
| 4.3.3 实验三 | 第120-121页 |
| 4.3.4 实验四 | 第121-122页 |
| 4.3.5 实验五 | 第122-123页 |
| 4.4 本章小结 | 第123-125页 |
| 5 刚性配准在显微图像自动融合系统中的应用 | 第125-139页 |
| 5.1 前言 | 第125-126页 |
| 5.2 显微图像自动融合系统研究意义 | 第126-130页 |
| 5.3 算法设计 | 第130-134页 |
| 5.3.1 图像配准 | 第131-132页 |
| 5.3.2 图像融合 | 第132-134页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第134-137页 |
| 5.5 本章小结 | 第137-139页 |
| 6 总结与展望 | 第139-143页 |
| 6.1 总结 | 第139-140页 |
| 6.2 展望 | 第140-143页 |
| 参考文献 | 第143-155页 |
| 攻读博士学位期间主要成果 | 第155-156页 |