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不同分辨下太阳图像配准算法的研究与应用

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景第12-14页
        1.1.1 不同分辨率下太阳图像配准算法研究的意义第12-13页
        1.1.2 本论文相关研究的观测设备简介第13-14页
    1.2 图像配准技术研究现状第14-16页
    1.3 研究内容与方法第16-17页
        1.3.1 基于局部统计信息的配准方法第16-17页
        1.3.2 基于点特征的图像配准方法第17页
        1.3.3 基于仿射变换下的亚像素配准方法第17页
        1.3.4 本文提出的算法在太阳图像配准中的应用第17页
    1.4 本文的主要工作及创新第17-18页
    1.5 本文的组织结构第18-20页
第二章 图像配准算法概述第20-34页
    2.1 图像配准的概念及数学原理第20页
    2.2 图像配准技术的步骤第20-22页
        2.2.1 寻找特征空间第21页
        2.2.2 建立空间变换模型第21页
        2.2.3 选取相似性度量第21-22页
        2.2.4 空间变换的寻优策略第22页
        2.2.5 图像的变换和重采样第22页
    2.3 图像配准方法中的空间变换模型第22-25页
        2.3.1 刚体变换第23-24页
        2.3.2 仿射变换第24页
        2.3.3 投影变换第24页
        2.3.4 非线性变换第24-25页
        2.3.5 常用变换模型的比较第25页
    2.4 基于统计信息的图像配准方法第25-27页
    2.5 基于变换域的图像配准方法第27-28页
    2.6 基于特征的图像配准方法第28-30页
        2.6.1 基于特征点的图像配准第28-29页
        2.6.2 基于边缘特征的图像配准第29页
        2.6.3 基于区域特征的图像配准第29-30页
    2.7 配准效果的性能评估第30-32页
        2.7.1 配准结果的评价指标第30-31页
        2.7.2 影响图像配准效果的因素第31-32页
    2.8 本章总结第32-34页
第三章 基于局部区域提取特征的太阳图像配准方法第34-44页
    3.1 归一化互相关算法第34-35页
    3.2 基于修正距的亚像素图像配准算法第35-38页
        3.2.1 亚像元平移量的测量方法第35页
        3.2.2 二维修正距算法第35-38页
    3.3 基于局部相关提取特征点的亚像元图像配准方法第38-39页
    3.4 实验及结果分析第39-42页
    3.5 本章小结第42-44页
第四章 基于仿射变换的最小二乘误差配准方法第44-56页
    4.1 点变换第44-45页
    4.2 经典仿射变换模型第45-46页
    4.3 经典最小二乘法理论第46-48页
        4.3.1 最小二乘的数学定义第47页
        4.3.2 最小二乘法的求解过程第47-48页
    4.4 基于仿射变换下的最小二乘太阳图像配准技术第48-51页
        4.4.1 观测方程第49-50页
        4.4.2 目标函数和最优化求解第50页
        4.4.3 非线性情况下的最小二乘方法第50-51页
    4.5 本章实验及结果分析第51-53页
    4.6 本章工作总结第53-56页
第五章 不同分辨率下太阳图像的高精度配准方法第56-68页
    5.1 观测数据预处理第56页
    5.2 局部特征区域的提取过程第56-57页
    5.3 基于修正距的局部相关特征点的提取第57-59页
    5.4 仿射变换下的最小二乘迭代配准方法第59-60页
    5.5 算法步骤第60-62页
    5.6 实验第62-67页
        5.6.1 实验数据第62页
        5.6.2 配准结果和实验分析第62-65页
        5.6.3 不同分辨率下太阳图像配准方法的影响因素第65-67页
    5.7 小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-72页
    6.1 本文研究工作总结第68-69页
    6.2 未来展望第69-72页
致谢第72-74页
参考文献第74-78页
附录A:攻读学位期间论文发表情况第78-80页
附录B:攻读硕士学位期间参与完成的科研成果第80页

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