| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| ·SAR 图像配准研究背景和意义 | 第8页 |
| ·本文工作及章节安排 | 第8-10页 |
| 第二章 图像配准的基本理论 | 第10-20页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·图像配准的基本知识 | 第10-11页 |
| ·图像配准的定义 | 第10页 |
| ·图像配准的基本框架 | 第10-11页 |
| ·图像配准的方法 | 第11-14页 |
| ·基于灰度的图像配准方法 | 第11-12页 |
| ·基于变换域的图像配准方法 | 第12-13页 |
| ·基于特征的图像配准方法 | 第13-14页 |
| ·基于特征点的 SAR 图像配准主要步骤 | 第14-17页 |
| ·特征提取 | 第14页 |
| ·特征匹配 | 第14-15页 |
| ·模型参数估计 | 第15-16页 |
| ·空间变换和灰度插值 | 第16-17页 |
| ·SAR 图像配准性能评价 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 基于特征点的 SAR 图像配准方法 | 第20-44页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·特征点检测算法 | 第20-34页 |
| ·Moravec 特征点检测算法 | 第20-22页 |
| ·SUSAN 特征点检测算法 | 第22-24页 |
| ·Harris 特征点检测算法 | 第24-26页 |
| ·SIFT 特征点检测算法 | 第26-34页 |
| ·特征提取算子性能比较 | 第34-35页 |
| ·基于特征点的匹配策略 | 第35-39页 |
| ·互相关系数 | 第35页 |
| ·尺度、旋转限制准则 | 第35-36页 |
| ·斜率限制准则 | 第36页 |
| ·虚拟三角形匹配 | 第36-37页 |
| ·SIFT 特征向量匹配 | 第37页 |
| ·RANSAC 策略 | 第37-39页 |
| ·匹配算法性能比较 | 第39-40页 |
| ·基于 SIFT 和斜率、尺度和旋转准则的 SAR 图像配准 | 第40-43页 |
| ·SAR 图像配准实验 | 第41-42页 |
| ·配准实验分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于改进 SIFT 的 SAR 图像配准 | 第44-62页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·SAR 图像预处理 | 第45-48页 |
| ·SAR 图像增强 | 第45-46页 |
| ·图像的多分辨率分解 | 第46-48页 |
| ·改进 SIFT 方法 | 第48-49页 |
| ·保留边缘点 | 第48页 |
| ·特征向量窗口大小选择 | 第48页 |
| ·特征点描述子维数 | 第48-49页 |
| ·改进 SIFT 配准流程 | 第49页 |
| ·SAR 图像配准实验 | 第49-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于归一化互信息的 SAR 图像配准 | 第62-72页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·互信息理论与图像配准 | 第62-65页 |
| ·信息熵与互信息理论 | 第62-63页 |
| ·图像配准的互信息描述 | 第63-64页 |
| ·归一化互信息测度 | 第64页 |
| ·改进 Powell 优化搜索策略 | 第64-65页 |
| ·归一化互信息配准流程 | 第65-66页 |
| ·配准实验分析 | 第66-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72页 |
| ·展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 硕士期间的研究成果和参与的科研项目 | 第80-81页 |