多源遥感图像素级融合方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题背景和选题意义 | 第8-10页 |
| ·多源遥感图像概述 | 第8-9页 |
| ·多源遥感图像研究的背景和意义 | 第9页 |
| ·多源遥感图像的融合的研究现状 | 第9-10页 |
| ·多源遥感图像融合技术 | 第10-11页 |
| ·图像融合的层次 | 第10页 |
| ·图像融合的主要 | 第10-11页 |
| ·图像融合的质量评价 | 第11-14页 |
| ·图像融合质量的主观评价 | 第12页 |
| ·图像融合质量的客观评价 | 第12-14页 |
| ·论文的主要研究内容和内容安排 | 第14页 |
| ·本文工作的创新点 | 第14-16页 |
| 2 基于特征点匹配的遥感图像配准 | 第16-29页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·图像配准的原理 | 第16页 |
| ·图像配准的一般方法简介 | 第16-17页 |
| ·基于Forstner算子的特征点提取算法 | 第17-19页 |
| ·区域自动选取 | 第17页 |
| ·基于熵理论的Forstner算子的特征提取 | 第17-18页 |
| ·特征点匹配 | 第18-19页 |
| ·基于SIFT算子的特征点提取算法 | 第19-23页 |
| ·检测及提取尺度空间极值点 | 第19-21页 |
| ·精确确定极值点的位置 | 第21-22页 |
| ·生成特征描述符 | 第22-23页 |
| ·去除误匹配特征点 | 第23页 |
| ·最小二乘法计算仿射变换参数 | 第23-24页 |
| ·图像插值 | 第24-28页 |
| 1. 基于熵理论的Forstner算子的配准结果 | 第26-27页 |
| 2. 基于SIFT的特征点提取配准结果 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于小波变换的图像融合方法 | 第29-51页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·传统图像融合方法 | 第29-37页 |
| ·加权平均图像融合 | 第29页 |
| ·基于HIS变换的图像融合 | 第29-30页 |
| ·基于PCA变换的图像融合 | 第30-31页 |
| ·Brovey变换方法及其改进 | 第31-32页 |
| ·实验结果分析 | 第32-37页 |
| ·基于小波变换的图像融合方法 | 第37-49页 |
| ·小波变换与图像小波变换 | 第37-39页 |
| ·基于小波变换的图像融合规则 | 第39-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 4 基于典型相关分析(CCA)的图像融合 | 第51-67页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·CCA的基本思想 | 第51-52页 |
| ·CCA模型的数学求解算法 | 第52页 |
| ·CCA用于图像融合 | 第52-55页 |
| ·基于CCA的图像融合步骤 | 第53-54页 |
| ·基于CCA的两幅图像的融合 | 第54-55页 |
| ·基于CCA与小波相结合的融合方法 | 第55页 |
| ·基于多重典型相关分析(MCCA)的图像融合 | 第55-57页 |
| ·多重典型相关分析的原理 | 第56-57页 |
| ·基于多重集典型相关分析的图像融合规则 | 第57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-66页 |
| ·两幅图像的融合结果 | 第57-60页 |
| ·基于MCCA的多组图像融合结果 | 第60-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 5 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·本文总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录 | 第73页 |
