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基于特征库的遥感图像自动配准研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 研究背景及主要研究内容第11-24页
   ·研究意义第11-14页
     ·遥感定量化发展的需要第11-12页
     ·推动遥感应用的需要第12-13页
     ·推动其他涉及图像配准处理的领域的发展第13-14页
   ·遥感图像配准的概述第14-21页
     ·图像配准的定义第14-15页
     ·图像配准中的几何变换模型第15页
     ·图像配准问题的分类第15-16页
       ·不同视角的配准第15-16页
       ·不同时间的匹配第16页
       ·多传感器的配准问题第16页
     ·图像配准的评价标准第16-17页
     ·图像配准方法的分类第17-18页
       ·基于图像整体内容的配准算法第17页
       ·基于图像几何特征的配准算法第17-18页
       ·基于图像理解的配准算法第18页
     ·基于几何特征的图像配准的过程第18-20页
     ·遥感图像配准的发展趋势第20-21页
   ·本文研究的主要内容第21-22页
   ·本文的内容安排第22-24页
第二章 遥感图像上几何特征提取算法的研究第24-63页
   ·兴趣点检测算法的概述第25-32页
     ·兴趣点的定义第25页
     ·兴趣点检测算法的评价标准第25-26页
     ·兴趣点检测算法的分类第26-31页
       ·基于边缘的兴趣点检测算法第27-28页
       ·基于拓扑的兴趣点检测算法第28页
       ·基于自相关的兴趣点检测算法第28-29页
       ·基于同核分割(USAN)的兴趣点检测算法第29-30页
       ·基于小波的兴趣点检测算法第30页
       ·基于形态学的兴趣点检测算法第30-31页
     ·兴趣点检测算法的一般步骤第31-32页
   ·几种典型的兴趣点检测算法第32-59页
     ·SUSAN 兴趣点检测算法第33-37页
     ·CSS 兴趣点检测算法第37-39页
     ·PCD 兴趣点检测算法第39-43页
     ·比对实验研究第43-59页
       ·参与比对实验的算法的实现步骤第43-44页
       ·算法准确度和运行速度的比对实验第44-55页
       ·算法重复度比对实验第55-59页
       ·比对实验总结第59页
   ·AAIP 特征第59-62页
     ·AAIP 特征的提出第59-61页
     ·AAIP 的提取第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第三章 特征的匹配第63-85页
   ·特征匹配的概念第63-68页
     ·特征向量第64-65页
     ·相似性度量第65-66页
     ·匹配算法的分类第66-68页
   ·典型匹配算法及其改进讨论第68-73页
     ·基于灰度的匹配算法第68-70页
       ·SSD 算法第68页
       ·互相关和相关系数第68-69页
       ·最大互信息方法第69-70页
     ·Hausdorff 距离匹配方法第70-71页
     ·基于几何矩的方法第71-73页
   ·比对实验第73-84页
     ·相似度的尖锐度考察第74-79页
     ·相似度的运行速度考察第79-80页
     ·相似度的抗旋转性考察第80-82页
     ·相似度的灰度依赖度考察第82-84页
     ·比对实验总结第84页
   ·本章小结第84-85页
第四章 基于特征库的遥感图像配准方案的实现及性能分析第85-96页
   ·基于特征库的遥感图像配准方案的过程及实现第86-88页
     ·建立特征库第86-87页
     ·图像配准第87-88页
   ·配准方案的实验第88-94页
     ·两幅图像之间的配准第88-92页
     ·目标图像与特征库之间的配准第92-94页
   ·配准的精度讨论第94-96页
第五章 总结与展望第96-98页
   ·本文总结第96-97页
   ·展望第97-98页
致谢第98-99页
参考文献第99-103页
附录第103-107页
发表的学术论文第107-108页

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