| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第11-14页 |
| 1.2 亚像元定位的国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 国际研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文主要研究内容与结构安排 | 第17-18页 |
| 1.4 实验运行环境 | 第18-19页 |
| 第2章 亚像元定位技术 | 第19-29页 |
| 2.1 亚像元定位的基本概念 | 第19-21页 |
| 2.1.1 亚像元定位的基本思想 | 第19-20页 |
| 2.1.2 亚像元定位的基本原理 | 第20-21页 |
| 2.2 传统亚像元方法的介绍 | 第21-23页 |
| 2.2.1 亚像元-像元空间引力模型(SPASM) | 第21页 |
| 2.2.2 BP神经网络模型 | 第21-23页 |
| 2.2.3 像元交换算法 | 第23页 |
| 2.3 亚像元定位精度的评价方法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 亚像元定位的精度评价指标 | 第24-26页 |
| 2.3.2 亚像元定位的精度评价流程 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于图像自相似学习的亚像元定位方法 | 第29-43页 |
| 3.1 图像相似性 | 第29-32页 |
| 3.1.1 图像自相似的原理 | 第29-32页 |
| 3.1.2 图像的超分辨率重建与亚像元定位的联系与区别 | 第32页 |
| 3.2 基于图块自相似学习的亚像元定位方法 | 第32-41页 |
| 3.2.1 基于图块自相似学习方法软属性值估计的方法描述 | 第33-34页 |
| 3.2.2 硬属性值分配 | 第34-35页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第35-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于改进对应关系BP神经网络的亚像元定位方法 | 第43-53页 |
| 4.1 基于经典BPNN亚像元定位方法 | 第43-48页 |
| 4.1.1 基于BPNN模型亚像元定位方法的发展 | 第43页 |
| 4.1.2 BP神经网络的基本原理 | 第43-47页 |
| 4.1.3 基于经典BP神经网络模型的亚像元定位的方法描述 | 第47页 |
| 4.1.4 基于经典BP神经网络模型的亚像元定位方法的局限性 | 第47-48页 |
| 4.2 基于改进输入—输出关系BP神经网络的亚像元定位方法 | 第48-52页 |
| 4.2.1 改进输入—输出关系BP神经网络的基本思想 | 第48-49页 |
| 4.2.2 基于改进的对应关系的新型BP神经网络亚像元定位的方法描述 | 第49-50页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第50-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于偏移图像与空间自相关的亚像元定位方法 | 第53-63页 |
| 5.1 基于空间自相关的经典BP神经网络亚像元定位方法 | 第53-55页 |
| 5.1.1 空间自相关性与Moran's Ⅰ | 第53-54页 |
| 5.1.2 方法描述 | 第54-55页 |
| 5.1.3 方法存在的问题 | 第55页 |
| 5.2 基于偏移图像与空间自相关的亚像元定位方法 | 第55-61页 |
| 5.2.1 多偏移图像的应用原理 | 第55-57页 |
| 5.2.2 方法的具体描述 | 第57-58页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第58-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
