| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 基于特征的配准方法研究历史与现状 | 第16-19页 |
| 1.2.2 基于灰度的配准方法研究历史与现状 | 第19页 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 图像配准的基础理论 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 图像配准的数学定义 | 第21-22页 |
| 2.3 图像配准的基本框架 | 第22-28页 |
| 2.3.1 特征空间 | 第22页 |
| 2.3.2 搜索空间 | 第22-26页 |
| 2.3.3 相似性度量 | 第26-27页 |
| 2.3.4 搜索策略 | 第27-28页 |
| 2.4 图像配准的方法分类 | 第28-31页 |
| 2.5 配准评价准则 | 第31-33页 |
| 2.5.1 客观评价准则 | 第31-32页 |
| 2.5.2 主观评价准则 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于多特征联合约束的多源图像配准技术 | 第35-59页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 特征点提取 | 第36-41页 |
| 3.2.1 Harris角点检测算法基本原理 | 第36-40页 |
| 3.2.2 算法检测与分析 | 第40-41页 |
| 3.3 联合多特征约束 | 第41-45页 |
| 3.3.1 位置和互信息双重约束 | 第41-43页 |
| 3.3.2 角点距离约束 | 第43-45页 |
| 3.4 RANSAC策略 | 第45-47页 |
| 3.4.1 RANSAC算法基本原理 | 第45-46页 |
| 3.4.2 改进的RANSAC匹配算法 | 第46-47页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第47-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 基于区域互信息的VideoSAR帧间配准技术 | 第59-75页 |
| 4.1 引言 | 第59页 |
| 4.2 互信息理论 | 第59-63页 |
| 4.2.1 信息熵 | 第60-61页 |
| 4.2.2 互信息 | 第61-63页 |
| 4.3 粒子群算法基本原理 | 第63-64页 |
| 4.4 基于区域互信息和量子粒子群的图像配准 | 第64-69页 |
| 4.4.1 算法思想和流程 | 第65页 |
| 4.4.2 区域互信息 | 第65-67页 |
| 4.4.3 量子粒子群算法 | 第67-69页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第69-73页 |
| 4.6 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 总结 | 第75-76页 |
| 5.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简介 | 第83-84页 |