| 中文摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-24页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-21页 |
| ·灰度匹配算法 | 第15-16页 |
| ·特征匹配算法 | 第16-18页 |
| ·SIFT 特征匹配算法 | 第18-21页 |
| ·论文研究的主要内容及组织安排 | 第21-24页 |
| 2 机载 SAR 影像 SIFT 匹配 | 第24-47页 |
| ·SIFT 算法的基本思想及其特点 | 第24页 |
| ·机载 SAR 影像 SIFT 算法 | 第24-34页 |
| ·机载 SAR 数据的对比度增强预处理 | 第25-26页 |
| ·基于高斯金子塔影像和高斯差分金子塔影像的尺度空间生成 | 第26-28页 |
| ·极值点的检测、精确定位与选取 | 第28-31页 |
| ·特征点方向分配 | 第31-33页 |
| ·生成描述 SIFT 特征点的高维向量 | 第33-34页 |
| ·基于特征点高维向量的影像匹配 | 第34页 |
| ·SIFT 算法匹配流程及其编程实现 | 第34-39页 |
| ·实验与分析 | 第39-47页 |
| ·含有人工建筑物的机载 SAR 影像匹配 | 第39-41页 |
| ·含有自然植被的机载 SAR 影像匹配 | 第41-43页 |
| ·纹理信息缺乏的机载 SAR 影像匹配 | 第43-45页 |
| ·实验结果与评价 | 第45-47页 |
| 3 机载 SAR 影像误匹配剔除—基于 2D 单应变换的 RANSAC 算法 | 第47-56页 |
| ·RANSAC 算法的基本思想 | 第47-48页 |
| ·RANSAC 算法剔除误匹配点对的模型——2D 单应变换 | 第48-49页 |
| ·基于 2D 单应变换的 RANSAC 算法粗差剔除流程及其编程实现 | 第49-51页 |
| ·实验与分析 | 第51-56页 |
| ·含有人工建筑物的机载 SAR 影像匹配 | 第52页 |
| ·含有自然植被的机载 SAR 影像匹配 | 第52-53页 |
| ·纹理信息缺乏的机载 SAR 影像匹配 | 第53-54页 |
| ·实验结果与评价 | 第54-56页 |
| 4 基于物方约束的机载 SAR 影像 SIFT 匹配 | 第56-66页 |
| ·机载 SAR 影像的几何特点及构像模型 | 第56-58页 |
| ·机载 SAR 影像的几何特点 | 第56-57页 |
| ·构像模型 | 第57-58页 |
| ·POS 与 DEM 数据辅助的像点定位 | 第58页 |
| ·基于物方约束的机载 SAR 影像匹配 | 第58-60页 |
| ·实验与分析 | 第60-66页 |
| ·含有人工建筑物的机载 SAR 影像匹配 | 第61-62页 |
| ·含有自然植被的机载 SAR 影像匹配 | 第62-63页 |
| ·纹理信息缺乏的机载 SAR 影像匹配 | 第63-64页 |
| ·实验结果与评价 | 第64-66页 |
| 5 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| ·不足与展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及其他成果 | 第75页 |
