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