| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-17页 |
| ·研究背景 | 第13-16页 |
| ·研究意义 | 第16-17页 |
| ·主要研究内容 | 第17-20页 |
| ·论文的章节安排 | 第20-21页 |
| 第2章 图像配准技术及国内外研究现状 | 第21-44页 |
| ·图像配准技术的研究现状 | 第21-33页 |
| ·图像配准原理及算法描述 | 第21-24页 |
| ·图像配准技术的研究现状 | 第24-30页 |
| ·遥感领域的图像配准技术的研究现状 | 第30-33页 |
| ·特征描述的研究现状 | 第33-38页 |
| ·基于直方图分布的描述符 | 第34-35页 |
| ·基于空间频率技术的描述符 | 第35-36页 |
| ·基于统计的描述符 | 第36-37页 |
| ·基于形状的描述符 | 第37-38页 |
| ·特征匹配的研究现状 | 第38-43页 |
| ·基于局部特征相似性的特征匹配 | 第38页 |
| ·基于空间关系的特征匹配 | 第38-42页 |
| ·局部特征和空间关系结合的特征匹配 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于矩不变量和改进的ICP的图像配准算法 | 第44-61页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·粗配准 | 第45-51页 |
| ·特征提取 | 第46-47页 |
| ·初始匹配 | 第47-51页 |
| ·初始变换估计 | 第51页 |
| ·精配准 | 第51-55页 |
| ·实验分析 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于三角形区域的图像配准算法 | 第61-77页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·区域描述 | 第61-66页 |
| ·基于相对矩不变量的区域描述 | 第61-64页 |
| ·区域增长 | 第64-65页 |
| ·三角形评价 | 第65-66页 |
| ·自适应特征匹配 | 第66-69页 |
| ·实验结果 | 第69-76页 |
| ·数据集 | 第69页 |
| ·实验分析 | 第69-73页 |
| ·与其它方法比较 | 第73-75页 |
| ·区域增长的重要性 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第5章 基于亮度仿射不变量IIMSA的图像配准算法 | 第77-97页 |
| ·引言 | 第77页 |
| ·IIMSA描述符 | 第77-80页 |
| ·特征匹配 | 第80-84页 |
| ·仿射不变区域生成 | 第80-82页 |
| ·匹配策略 | 第82-84页 |
| ·实验分析 | 第84-96页 |
| ·数据集与参数确定 | 第84-86页 |
| ·实验结果 | 第86-95页 |
| ·算法分析 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第6章 基于受限空间顺序约束的特征匹配算法 | 第97-127页 |
| ·引言 | 第97页 |
| ·公式化描述 | 第97-104页 |
| ·基于图结构的不变量描述 | 第98-102页 |
| ·问题转化 | 第102-104页 |
| ·特征匹配 | 第104-110页 |
| ·选择候选格外点 | 第105-107页 |
| ·去除格外点的策略 | 第107-110页 |
| ·实验分析 | 第110-126页 |
| ·数据集 | 第110页 |
| ·评估标准和参数设置 | 第110-113页 |
| ·总体结果 | 第113-116页 |
| ·与其它方法的比较 | 第116-124页 |
| ·时间复杂度 | 第124-125页 |
| ·算法扩展 | 第125-126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 第7章 总结与展望 | 第127-132页 |
| ·论文总结 | 第127-129页 |
| ·成果应用 | 第129-130页 |
| ·展望 | 第130-132页 |
| 参考文献 | 第132-145页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第145-147页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第147-149页 |
| 致谢 | 第149页 |