| 图目录 | 第9-12页 |
| 表目录 | 第12-13页 |
| 摘要 | 第13-15页 |
| Abstract | 第15-17页 |
| 第一章 绪论 | 第18-28页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-19页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第19-24页 |
| 1.2.1 影像匹配发展现状及趋势 | 第19-23页 |
| 1.2.2 存在的问题 | 第23-24页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第24-26页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第26-28页 |
| 第二章 分割区域与边缘轮廓线的并行标记提取 | 第28-62页 |
| 2.1 主流方法分析 | 第28-29页 |
| 2.2 需解决的问题 | 第29页 |
| 2.3 总体研究思路 | 第29-31页 |
| 2.3.1 整体技术路线 | 第29-30页 |
| 2.3.2 关键问题分析 | 第30-31页 |
| 2.4 基于自适应标记分水岭的初始分割 | 第31-36页 |
| 2.4.1 分水岭变换原理 | 第31-32页 |
| 2.4.2 针对遥感影像的区域自适应分水岭分割 | 第32-33页 |
| 2.4.3 初始分割算法对比分析 | 第33-36页 |
| 2.5 区域邻域关系管理 | 第36-40页 |
| 2.5.1 区域邻接图(RAG) | 第36-37页 |
| 2.5.2 最近邻域图(NNG) | 第37-38页 |
| 2.5.3 RAG与NNG效率分析 | 第38-40页 |
| 2.6 多特征结合的合并代价度量准则 | 第40-48页 |
| 2.6.1 区域合并代价准则 | 第40-41页 |
| 2.6.2 区域特征相似性度量 | 第41-46页 |
| 2.6.3 区域合并效果分析 | 第46-48页 |
| 2.7 基于层次树的分割结果无缝接边 | 第48-54页 |
| 2.7.1 层次树结构 | 第49-50页 |
| 2.7.2 分块影像分割尺度的自适应计算 | 第50-53页 |
| 2.7.3 分块影像分割结果的无缝接边 | 第53-54页 |
| 2.8 边缘轮廓线的提取 | 第54-56页 |
| 2.9 试验与分析 | 第56-61页 |
| 2.10 本章小结 | 第61-62页 |
| 第三章 基于边缘轮廓线相关的初始预测位置修正 | 第62-101页 |
| 3.1 主流方法分析 | 第63-66页 |
| 3.2 需解决的问题 | 第66页 |
| 3.3 整体技术路线 | 第66-67页 |
| 3.4 不可靠轮廓线与分割区域的剔除 | 第67-71页 |
| 3.4.1 支持向量机算法 | 第68-69页 |
| 3.4.2 基于分割区域的特征描述 | 第69页 |
| 3.4.3 基于SVM的云覆盖分割区域检测 | 第69-70页 |
| 3.4.4 云检测效果分析 | 第70-71页 |
| 3.5 几何差异计算 | 第71-76页 |
| 3.5.1 基于严密模型的快速同名点预测 | 第72-74页 |
| 3.5.2 影像间尺度与旋转差异计算 | 第74-75页 |
| 3.5.3 几何差异计算结果的误差分析试验 | 第75-76页 |
| 3.6 候选同名轮廓线的确定 | 第76-86页 |
| 3.6.1 轮廓线的关键点选择 | 第77-79页 |
| 3.6.2 轮廓线描述 | 第79-80页 |
| 3.6.3 轮廓线相关 | 第80-84页 |
| 3.6.4 算法有效性分析 | 第84-86页 |
| 3.7 基于HOGC的轮廓线匹配 | 第86-93页 |
| 3.7.1 HOG特征原理 | 第86-87页 |
| 3.7.2 基于HOGC的轮廓线匹配 | 第87-89页 |
| 3.7.3 误匹配剔除及初始预测位置修正 | 第89页 |
| 3.7.4 试验分析与参数估计 | 第89-93页 |
| 3.8 试验与分析 | 第93-99页 |
| 3.8.1 试验一数据的对比分析 | 第93-95页 |
| 3.8.2 试验二数据的对比分析 | 第95页 |
| 3.8.3 试验三数据的对比分析 | 第95-97页 |
| 3.8.4 试验四数据的对比分析 | 第97-99页 |
| 3.9 本章小结 | 第99-101页 |
| 第四章 全球SRTM数据辅助下的特征点匹配 | 第101-126页 |
| 4.1 主流方法分析 | 第101-102页 |
| 4.2 需解决的问题 | 第102页 |
| 4.3 整体技术路线 | 第102-103页 |
| 4.4 特征点提取 | 第103-107页 |
| 4.4.1 特征点评价机制 | 第104-105页 |
| 4.4.2 特征点评价指标对比 | 第105-107页 |
| 4.5 匹配约束条件 | 第107-112页 |
| 4.5.1 基于全球SRTM数据的近似核线约束 | 第108-110页 |
| 4.5.2 同名轮廓线的空间约束 | 第110-111页 |
| 4.5.3 种子点的位置约束 | 第111页 |
| 4.5.4 匹配双向一致性约束 | 第111-112页 |
| 4.6 匹配策略 | 第112-116页 |
| 4.6.1 特征点分类处理 | 第112-113页 |
| 4.6.2 匹配窗口差异补偿 | 第113-114页 |
| 4.6.3 分层精化匹配策略 | 第114-116页 |
| 4.7 误匹配的检测 | 第116-118页 |
| 4.7.1 基于物方-像方的误匹配检测 | 第116-117页 |
| 4.7.2 基于全局-局部的误匹配检测 | 第117-118页 |
| 4.8 试验与分析 | 第118-125页 |
| 4.9 本章小结 | 第125-126页 |
| 第五章 基于分割区域约束的匹配传播 | 第126-145页 |
| 5.1 主流方法分析 | 第126-127页 |
| 5.2 所存在的问题 | 第127页 |
| 5.3 整体技术路线 | 第127-128页 |
| 5.4 同名点预测 | 第128-129页 |
| 5.5 搜索区域的确定 | 第129页 |
| 5.6 DANCC相似性测度的构建 | 第129-133页 |
| 5.6.1 距离向量 | 第129-130页 |
| 5.6.2 夹角向量 | 第130-131页 |
| 5.6.3 自适应NCC向量 | 第131页 |
| 5.6.4 DANCC的构建 | 第131页 |
| 5.6.5 与NCC相似性测度的对比分析 | 第131-133页 |
| 5.7 权值的估计 | 第133-134页 |
| 5.8 试验与分析 | 第134-144页 |
| 5.8.1 试验一：不同地形下的匹配传播结果分析 | 第134-135页 |
| 5.8.2 试验二：不同匹配传播方法的对比分析 | 第135-139页 |
| 5.8.3 试验三：本文方法用于多景大数据量的卫星影像空中三角测量 | 第139-140页 |
| 5.8.4 试验四：本文方法用于控制点的自动采集 | 第140-141页 |
| 5.8.5 试验五：本文方法用于数字表面模型的自动生成 | 第141-144页 |
| 5.9 本章小结 | 第144-145页 |
| 第六章 总结与展望 | 第145-149页 |
| 6.1 结论与创新 | 第145-147页 |
| 6.2 研究展望 | 第147-149页 |
| 参考文献 | 第149-160页 |
| 攻博期间的科研成果 | 第160-162页 |
| 致谢 | 第162页 |