| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状与分析 | 第13-15页 |
| ·本文的研究内容和论文结构 | 第15-18页 |
| 2 遥感图像配准理论 | 第18-26页 |
| ·图像配准原理 | 第18-21页 |
| ·图像配准的定义 | 第18-19页 |
| ·图像配准的要素 | 第19-21页 |
| ·图像配准的方法步骤 | 第21-22页 |
| ·图像配准的主要方法 | 第21页 |
| ·图像配准的一般步骤 | 第21-22页 |
| ·航天遥感的发展 | 第22-26页 |
| 3 遥感图像预处理 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·图像的获取 | 第26-27页 |
| ·图像的增强 | 第27-35页 |
| ·灰度变换增强 | 第27-29页 |
| ·空域滤波 | 第29-33页 |
| ·频域滤波增强 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-38页 |
| 4 遥感图像特征提取 | 第38-54页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·特征提取方法的确定 | 第38-39页 |
| ·边缘特征的提取 | 第39-44页 |
| ·边缘与边缘检测概述 | 第39-40页 |
| ·边缘检测算子的比较与分析 | 第40-43页 |
| ·边缘特征的提取 | 第43-44页 |
| ·点特征的提取 | 第44-50页 |
| ·特征点的定义及算法评价 | 第44-45页 |
| ·特征点检测算子的比较和分析 | 第45-49页 |
| ·Harris 特征点检测方法 | 第49-50页 |
| ·算法精度分析 | 第50-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 5 基于边缘特征点的 Zernike 矩的遥感图像配准 | 第54-72页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·不变矩理论概述 | 第54-62页 |
| ·矩的分类及定义 | 第55-57页 |
| ·矩的物理意义 | 第57-59页 |
| ·Zernike 矩的定义和特性 | 第59-62页 |
| ·特征匹配与配准参数确定 | 第62-64页 |
| ·Zernike 矩的计算方法 | 第62-63页 |
| ·特征匹配 | 第63页 |
| ·图像配准参数的确定 | 第63-64页 |
| ·实验分析 | 第64-69页 |
| ·小结 | 第69-72页 |
| 6 基于边缘特征点的扩充的 Hu 氏矩的遥感图像配准 | 第72-84页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·特征描述与特征匹配 | 第72-77页 |
| ·基于 Hu 氏不变矩的描述 | 第72-76页 |
| ·特征匹配 | 第76-77页 |
| ·图像配准参数的确定 | 第77-78页 |
| ·实验分析 | 第78-83页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| 7 总结与展望 | 第84-86页 |
| ·本文工作总结 | 第84-85页 |
| ·下一步工作展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |