| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展方向 | 第8-12页 |
| 1.2.1 SIFT提升算法 | 第8-9页 |
| 1.2.2 针对遥感图像性质的改进 | 第9-11页 |
| 1.2.3 混合方法 | 第11页 |
| 1.2.4 针对算法流程的改进 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 遥感图像配准技术概述 | 第14-20页 |
| 2.1 基于模版的遥感图像配准 | 第14-16页 |
| 2.1.1 图像域上的模版配准方法 | 第15页 |
| 2.1.2 频域上的模版配准方法 | 第15-16页 |
| 2.2 基于特征的遥感图像配准 | 第16-19页 |
| 2.2.1 点特征 | 第16-17页 |
| 2.2.2 线特征 | 第17页 |
| 2.2.3 面特征 | 第17-18页 |
| 2.2.4 虚拟结构特征 | 第18-19页 |
| 2.3 基于物理模型的遥感图像配准 | 第19页 |
| 2.4 基于混合模型的遥感图像配准 | 第19-20页 |
| 第3章 基于SIFT算法的遥感图像配准技术研究 | 第20-33页 |
| 3.1 基于SIFT算法的遥感图像配准基本流程 | 第20-30页 |
| 3.1.1 关键点检测 | 第22-28页 |
| 3.1.2 局部特征描述子生成 | 第28-29页 |
| 3.1.3 特征匹配 | 第29-30页 |
| 3.2 在多源遥感图配准中存在的缺陷 | 第30-33页 |
| 3.2.1 关键点检测重复性差 | 第30页 |
| 3.2.2 主方向不可靠 | 第30-31页 |
| 3.2.3 SIFT描述子不可靠 | 第31-32页 |
| 3.2.4 匹配方法不可靠 | 第32-33页 |
| 第4章 改进SIFT方法 | 第33-49页 |
| 4.1 对关键点检测的调整 | 第33页 |
| 4.2 跳过主方向分配 | 第33-34页 |
| 4.3 融合Gabor描述子的方向受限SIFT描述子 | 第34-38页 |
| 4.3.1 方向受限SIFT描述子 | 第34-35页 |
| 4.3.2 更大支撑域的Gabor描述子 | 第35-38页 |
| 4.3.3 描述子融合 | 第38页 |
| 4.4 改进匹配算法 | 第38-41页 |
| 4.4.1 带有位置与可靠度信息的一对多匹配 | 第38-39页 |
| 4.4.2 改进RANSAC算法 | 第39-41页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第41-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57页 |