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光学图像与雷达图像配准和融合研究

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光学图像与雷达图像配准和融合研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-22页
  1.1 研究背景第16-17页
  1.2 国内外研究现状第17-20页
    1.2.1 图像配准技术的研究现状第17-19页
    1.2.2 图像融合技术的研究现状第19-20页
  1.3 本文的主要工作第20-22页
第二章 高分三号雷达图像在地图编绘领域应用价值研究第22-40页
  2.1 微波遥感基本原理第22-27页
    2.1.1 雷达图像的特性分析第23-24页
    2.1.2 雷达图像的投影分析第24-26页
    2.1.3 雷达图像的特殊现象第26-27页
  2.2 光学图像和雷达图像中地物解译表征及分析第27-37页
    2.2.1 道路交通层第27-30页
    2.2.2 居民地层第30-31页
    2.2.3 水系层第31-32页
    2.2.4 植被层第32-34页
    2.2.5 陆地地貌层第34-35页
    2.2.6 工农业文化设施层第35-37页
  2.3 雷达图像地物解译评价第37-39页
  2.4 本章小结第39-40页
第三章 图像配准基础理论第40-52页
  3.1 图像配准简介第41-46页
    3.1.1 图像配准原理第41-43页
    3.1.2 图像配准流程图第43页
    3.1.3 图像配准的方法第43-46页
  3.2 雷达图像和光学图像配准策略分析第46-51页
    3.2.1 雷达图像与光学图像配准特点第46页
    3.2.2 光学图像与雷达图像配准算法研究第46-48页
    3.2.3 雷达图像预处理方法第48-50页
    3.2.4 光学图像预处理方法及意义第50-51页
  3.3 本章小结第51-52页
第四章 基于图谱理论的配准算法改进第52-74页
  4.1 算法简介第52-53页
  4.2 算法基本理论分析第53-60页
    4.2.1 Canny算子检测第53-54页
    4.2.2 Hough变换第54-56页
    4.2.3 随机抽样一致性处理第56-57页
    4.2.4 泰森多边形法第57-60页
  4.3 算法改进第60-61页
  4.4 实验过程及结果第61-72页
    4.4.1 图像预处理及Canny算子边缘检测第62-65页
    4.4.2 运用Hough变换进行线特征提取第65-67页
    4.4.3 提取特征线交叉点第67-68页
    4.4.4 构造泰森多边形第68-69页
    4.4.5 选定初始配准点第69-71页
    4.4.6 根据点集求仿射变换关系第71-72页
  4.5 本章小节第72-74页
第五章 图像融合算法研究第74-86页
  5.1 引言第74-75页
  5.2 像素级融合的基本原理第75-79页
    5.2.1 像素级融合的数学表达第75页
    5.2.2 单一尺度数据级融合算法分析第75-78页
    5.2.3 一种数据级融合算法的评价指标第78-79页
  5.3 多尺度融合算法试验第79-85页
    5.3.1 基于金字塔模型图像融合第80-83页
    5.3.2 基于小波变换图像融合第83-84页
    5.3.3 试验小结第84-85页
  5.4 本章小结第85-86页
第六章 结论第86-88页
参考文献第88-92页
致谢第92-94页
作者简介第94页

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