| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 图像配准的数学定义及问题转换 | 第8-10页 |
| 1.2 图像配准技术的发展背景与分类 | 第10-12页 |
| 1.3 图像配准技术的研究与现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的研究工作和文章组织 | 第14-15页 |
| 第二章 图像配准概述 | 第15-26页 |
| 2.1 特征提取 | 第15-19页 |
| 2.1.1 点特征提取 | 第15-16页 |
| 2.1.2 线特征提取 | 第16-17页 |
| 2.1.3 面特征提取 | 第17页 |
| 2.1.4 矩和主轴特征 | 第17-18页 |
| 2.1.5 特征提取应注意的问题 | 第18-19页 |
| 2.2 特征匹配 | 第19页 |
| 2.3 选取变换模型及参数求解 | 第19-23页 |
| 2.4 坐标变换和插值 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 常见的图像配准方法介绍 | 第26-38页 |
| 3.1 基于互相关方法 | 第26-27页 |
| 3.2 基于序列相关方法 | 第27-28页 |
| 3.3 基于互信息量（MI）方法 | 第28-29页 |
| 3.4 相位相关方法 | 第29-32页 |
| 3.5 实验仿真 | 第32-36页 |
| 3.5.1 缩放尺度σ的估计 | 第32-33页 |
| 3.5.2 旋转角度θ_0 的估计 | 第33页 |
| 3.5.3 平移参数 (x_0,Y_0)的估计 | 第33-34页 |
| 3.5.4 实验结果 | 第34-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于混合互信息和改进粒子群优化算法的图像配准 | 第38-47页 |
| 4.0 引言 | 第38-39页 |
| 4.1 基于互信息的图像配准 | 第39页 |
| 4.1.1 图像互信息的计算 | 第39页 |
| 4.2 改进的粒子群优化算法 | 第39-41页 |
| 4.2.1 基本粒子群优化算法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 对非线性递减PSO算法中的ω加以改进 | 第40-41页 |
| 4.3 Powell算法 | 第41-43页 |
| 4.4 基于混合互信息和改进粒子群优化算法的图像配准 | 第43-44页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第53-54页 |