试述特征遥感影像自动拼接技术

摘要3-4

Abstract4-7

第一章 绪论7-13

1.1 前言7

1.2 遥感影像自动拼接技术探讨的背景及作用7-8

1.3 遥感影像自动拼接技术的概述8-10

1.4 遥感影像自动拼接技术的探讨近况10-12

1.5 本论文主要探讨工作及结构安排12-13

第二章 遥感影像拼接的论述基础13-23

2.1 前言13

2.2 边缘检测算子13-18

2.2.1 Robert 算子13-14

2.2.2 Prewitt 算子14-15

2.2.3 Sobel 算子15

2.2.4 Laplacian 微分算子15-16

2.2.5 Walps 微分算子16-17

2.2.6 Canny 算子17-18

2.3 图像几何变换模型18-22

2.3.1 基本二维几何变换18-20

2.3.2 几何变换模型20-22

2.4 本章小结22-23

第三章 基于特点点提取的图像拼接算法23-49

3.1 前言23-24

3.2 特点点检测算法24-30

3.2.1 Harris 角点检测算法24-25

3.2.2 Morec 特点点提取算法25-26

3.2.3 两种特点点提取算法的实验比较26-30

3.3 特点点匹配算法30-39

3.3.1 匹配的相似性测度30-32

3.3.2 相联系数测度函数匹配32-35

3.3.3 SAD 权值矩阵匹配35-37

3.3.4 搜索对策37-38

3.3.5 两种匹配策略的实验比较38-39

3.4 最小二乘图像配准39-44

3.4.1 最小二乘配准的原理40-41

3.4.2 最小二乘配准实验结果41-44

3.5 图像融合44-48

3.5.1 最近邻域法44-45

3.5.2 双线性内插法45

3.5.3 三次内插法45-46

3.5.4 图像拼接实验结果46-48

3.6 本章小结48-49

第四章 基于 SIFT 特点的图像拼接算法及其改善算法49-67

4.1 前言49-50

4.2 建立高斯差分金字塔尺度空间50-53

4.3 提取高斯差分金字塔上的特点点53-54

4.4 构造 SIFT 描述子54-56

4.5 SIFT 描述子匹配及配准56-61

4.5.1 SIFT 描述子匹配56-59

4.5.2 RANSAC 配准59-61

4.6 图像融合61-62

4.7 算法改善62-65

4.8 本章小结65-67

第五章 总结与展望67-69

5.1 总结67-68

5.2 展望68-69

致谢69-71