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SAR图像配准技术及应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 课题背景及意义第9-10页
    1.2 SAR图像配准技术的国内外研究动态第10-13页
        1.2.1 SAR成像技术研究动态第10-11页
        1.2.2 图像配准技术研究动态第11-13页
    1.3 本文的主要工作第13-14页
第2章 图像配准和图像预处理技术第14-24页
    2.1 图像配准技术第14-16页
        2.1.1 图像配准定义第14页
        2.1.2 图像配准基本步骤第14-15页
        2.1.3 图像配准分类第15-16页
    2.2 图像预处理技术第16-23页
        2.2.1 相干斑产生机理和统计特性第16-18页
        2.2.2 相干斑的抑制方法第18-20页
        2.2.3 相干斑抑制方法的性能评价标准第20-22页
        2.2.4 相干斑抑制实验及分析第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第3章 基于特征点的SAR图像配准技术研究第24-38页
    3.1 图像特征点的提取第24-33页
        3.1.1 Harris算子第24-25页
        3.1.2 SUSAN算子第25-26页
        3.1.3 SIFT算子第26-31页
        3.1.4 三种算法的性能比较第31-33页
    3.2 图像特征点的匹配第33-36页
        3.2.1 相似性度量准则第33页
        3.2.2 误匹配点对的去除第33-34页
        3.2.3 空间变换矩阵和重采样第34-35页
        3.2.4 插值运算第35-36页
    3.3 图像配准精度分析第36-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第4章 基于Harris-SIFT算子的SAR图像配准技术研究第38-50页
    4.1 基于Harris-SIFT特征点的图像配准第38-40页
        4.1.1 特征点提取第38-39页
        4.1.2 特征匹配第39页
        4.1.3 改进的RANSAC算法第39-40页
    4.2 基于图像区域分块的图像配准第40-42页
        4.2.1 图像区域分块理论第40-41页
        4.2.2 区域相关性度量准则第41-42页
    4.3 实验结果和分析第42-47页
        4.3.1 SAR图像与SAR图像配准实验第42-46页
        4.3.2 SAR图像与可见光图像配准实验第46-47页
    4.4 改进算法的性能分析和比较第47-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第5章 基于改进遗传算法的SAR图像配准技术研究第50-64页
    5.1 遗传算法第50-52页
        5.1.1 种群初始化第50页
        5.1.2 适应度函数第50-51页
        5.1.3 选择操作第51页
        5.1.4 交叉操作第51页
        5.1.5 变异操作第51-52页
        5.1.6 控制参数第52页
        5.1.7 终止条件第52页
    5.2 基于欧氏距离和遗传算法的SAR图像配准第52-58页
        5.2.1 编码第52-54页
        5.2.2 评估函数和适应度函数第54-55页
        5.2.3 选择算子第55-56页
        5.2.4 改进的交叉算子第56-57页
        5.2.5 变异算子第57-58页
    5.3 改进算法的性能分析和比较第58-60页
    5.4 实验结果与分析第60-63页
        5.4.1 实验一 SAR图像与SAR图像配准第60-62页
        5.4.2 实验二 SAR图像与可见光图像配准第62-63页
    5.5 本章小结第63-64页
结论第64-65页
参考文献第65-68页
致谢第68-69页
攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文第69-70页

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