基于SAR图像的景象匹配算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·SAR景象匹配技术的研究背景和意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第7-9页 |
| ·论文的主要工作及内容安排 | 第9-11页 |
| 第二章 景象匹配基础 | 第11-23页 |
| ·景象匹配的基本原理 | 第11-12页 |
| ·景象匹配的关键要素 | 第12-13页 |
| ·景象匹配流程及相关技术 | 第13-19页 |
| ·景象匹配的一般流程 | 第13-14页 |
| ·景象匹配相关技术 | 第14-19页 |
| ·匹配算法的性能评价 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于区域灰度的SAR同源图像匹配 | 第23-41页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·小波分析 | 第23-29页 |
| ·Fourier分析与小波分析 | 第24-25页 |
| ·小波变换定义 | 第25-26页 |
| ·多分辨率分析 | 第26-29页 |
| ·两种常用的小波函数 | 第29页 |
| ·图像的小波分解 | 第29-30页 |
| ·算法实现 | 第30-33页 |
| ·小波函数和图像分解层数的选取 | 第31页 |
| ·算法流程 | 第31-32页 |
| ·运算量分析 | 第32-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于边缘特征的SAR图像匹配 | 第41-63页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·边缘特征提取 | 第42-50页 |
| ·常用的边缘检测算子 | 第42-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-50页 |
| ·匹配算法描述 | 第50-52页 |
| ·相似性度量 | 第50-51页 |
| ·搜索策略 | 第51-52页 |
| ·匹配流程及运算量分析 | 第52-54页 |
| ·算法流程 | 第52-53页 |
| ·运算量分析 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·全文工作总结 | 第63页 |
| ·进一步研究展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 作者在读研期间的研究成果 | 第70-71页 |
