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基于特征的多源遥感图像配准技术研究

摘要第1-12页
ABSTRACT第12-14页
第一章 绪论第14-31页
   ·研究背景和意义第14-16页
   ·图像配准的基本知识第16-19页
     ·图像配准的定义第16页
     ·图像配准中的变换模型第16-18页
     ·图像配准方法的四个要素第18-19页
   ·图像配准的国内外研究现状第19-27页
     ·图像配准研究的总体情况第19-21页
     ·图像配准方法的分类第21-23页
     ·主要图像配准方法回顾第23-27页
   ·论文的创新点和贡献第27-28页
   ·论文中常用术语的定义第28-29页
   ·论文的组织结构第29-31页
第二章 基于特征的图像配准方法综述第31-45页
   ·引言第31-32页
   ·特征选择与提取第32-40页
     ·特征选择第32-33页
     ·特征提取第33-35页
     ·论文中采用的特征提取方法第35-40页
   ·特征匹配第40-43页
     ·相似性测度的定义第40-43页
     ·最优化求解第43页
   ·小结第43-45页
第三章 基于空间关系的遥感图像配准第45-60页
   ·引言第45-46页
   ·基于空间关系的图像配准方法的通用数学模型第46-48页
   ·几种经典方法定义的相似性测度第48-50页
     ·Goshtasby 方法定义的相似性测度第48-49页
     ·Steven 方法定义的相似性测度第49页
     ·Meshoul 方法定义的相似性测度第49-50页
   ·一种新的相似性测度及其优化求解第50-53页
     ·一种新的相似性测度第50页
     ·优化求解第50-53页
   ·实验结果与分析第53-59页
     ·各种相似性测度的性能评估第54-57页
     ·实际图像的验证实验第57-59页
   ·小结第59-60页
第四章 基于特征相似性的遥感图像配准第60-79页
   ·引言第60-61页
   ·一种改进的基于不变描述子的遥感图像配准方法第61-71页
     ·算法步骤和流程第61-62页
     ·区域特征提取第62页
     ·区域特征匹配第62-66页
     ·实验结果与分析第66-71页
   ·一种基于虚拟三角形的遥感图像配准方法第71-78页
     ·算法步骤和流程第71-72页
     ·角点特征提取第72页
     ·角点特征匹配第72-74页
     ·实验结果与分析第74-78页
   ·小结第78-79页
第五章 组合空间关系和特征相似性的遥感图像配准第79-93页
   ·引言第79-80页
   ·有机组合空间关系和特征相似性的遥感图像配准方法第80-87页
     ·特征对的空间关系一致性测度第80-81页
     ·特征对的相似性测度第81-82页
     ·一种新的特征匹配准则第82页
     ·优化求解第82-87页
   ·实验结果与分析第87-91页
     ·实验1:其他方法均失败,我们方法仍能获得较好结果第87-89页
     ·实验2:演示关键参数对各种算法的影响第89-91页
   ·小结第91-93页
第六章 考虑特征提取结果不确定性因素的遥感图像配准第93-111页
   ·引言第93-94页
   ·角点特征提取及其不确定性分析第94-95页
     ·角点特征提取第94页
     ·角点特征提取结果的不确定性分析第94-95页
   ·直线对特征提取及其不确定性分析第95-102页
     ·直线对特征提取第95-96页
     ·直线对特征提取结果的不确定性分析第96-102页
   ·考虑特征提取结果不确定性因素的特征匹配第102-103页
     ·特征对之间的不确定性测度第102-103页
     ·考虑特征提取结果不确定性因素的特征匹配准则第103页
     ·优化求解第103页
   ·实验结果与分析第103-109页
     ·基于角点特征的配准实验第104-106页
     ·基于直线对特征的配准实验第106-109页
   ·小结第109-111页
第七章 结束语第111-114页
   ·全文工作总结第111-112页
   ·未来研究展望第112-114页
致谢第114-115页
参考文献第115-124页
作者攻读博士学位期间取得的学术成果第124-126页
作者攻读博士学位期间参与的科研任务第126页

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