基于改进SIFT算法的遥感影像拼接算法研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文结构框架 | 第14-15页 |
| 2 遥感影像匹配技术概述 | 第15-25页 |
| 2.1 遥感影像匹配的基本原理 | 第15-18页 |
| 2.1.1 遥感影像匹配定义 | 第15页 |
| 2.1.2 影像匹配几何变换模型 | 第15-18页 |
| 2.2 遥感影像匹配的关键流程及要素 | 第18-19页 |
| 2.2.1 遥感影像匹配的关键流程 | 第18页 |
| 2.2.2 遥感影像匹配要素 | 第18-19页 |
| 2.3 遥感影像匹配方法分类 | 第19-24页 |
| 2.3.1 基于影像灰度信息的匹配方法 | 第19-21页 |
| 2.3.2 基于影像变换域的匹配方法 | 第21-23页 |
| 2.3.3 基于特征的影像匹配方法 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 SIFT特征匹配算法 | 第25-35页 |
| 3.1 尺度空间理论 | 第25-26页 |
| 3.2 标准SIFT算法基本流程 | 第26-27页 |
| 3.3 SIFT算法特征点提取与描述 | 第27-34页 |
| 3.3.1 彩色影像灰度化 | 第27-28页 |
| 3.3.2 构建尺度空间 | 第28-30页 |
| 3.3.3 极值点提取 | 第30页 |
| 3.3.4 特征点定位 | 第30-32页 |
| 3.3.5 求解特征点方向 | 第32-33页 |
| 3.3.6 构建特征描述子 | 第33-34页 |
| 3.4 SIFT算法特征点匹配 | 第34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于SIFT的遥感影像拼接算法 | 第35-44页 |
| 4.1 基于标准SIFT算法的遥感影像拼接 | 第35-36页 |
| 4.2 基于优化SIFT算法的遥感影像拼接 | 第36-43页 |
| 4.2.1 优化SIFT算法概述 | 第36-37页 |
| 4.2.2 基于锐化滤波器的影像预处理 | 第37-39页 |
| 4.2.3 自适应修改采样步长的极值点查找 | 第39-42页 |
| 4.2.4 优化匹配点对 | 第42-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 实验结果与分析 | 第44-53页 |
| 5.1 实验环境搭建 | 第44页 |
| 5.2 实验方案 | 第44-47页 |
| 5.2.1 实验影像获取 | 第44-46页 |
| 5.2.2 实验步骤 | 第46-47页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第47-52页 |
| 5.3.1 提取特征点对比 | 第47-48页 |
| 5.3.2 特征点匹配效果对比 | 第48-50页 |
| 5.3.3 旋转鲁棒性对比 | 第50-51页 |
| 5.3.4 拼接效果对比 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小节 | 第52-53页 |
| 6 结论与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 现阶段工作总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61页 |
