多模态遥感图像配准

目录
前言
第1章绪论1
1.1多模态遥感图像配准的意义1
1.2图像配准技术概述3
1.2.1图像配准的定义3
1.2.2图像配准的基本步骤3
1.2.3配准精度评价4
1.3多模态遥感图像自动配准所面临的挑战5
1.4研究现状和发展趋势8
1.4.1基于区域的配准方法9
1.4.2基于特征的配准方法10
1.4.3基于深度学习的配准方法11
1.4.4发展趋势12
1.5本书主要内容13
1.6本章小结15
第2章图像处理基础知识16
2.1图像数字化16
2.1.1采样和量化16
2.1.2数字图像的表示17
2.1.3空间和灰度分辨率18
2.2图像空间域处理19
2.2.1图像基本灰度处理20
2.2.2图像直方图处理22
2.2.3图像空间滤波25
2.3图像频率域处理29
2.3.1预备知识30
2.3.2一维傅里叶变换30
2.3.3二维傅里叶变换31
2.3.4二维离散傅里叶变换的若干性质31
2.3.5频率域滤波32
2.3.6快速傅里叶变换33
2.4边缘提取34
2.4.1基本概念34
2.4.2常见的边缘提取算子35
2.4.3边缘提取的效果评价38
2.5本章小结38
第3章图像特征提取40
3.1特征点检测40
3.1.1特征点检测算法发展历程40
3.1.2特征点尺度定位42
3.1.3Harrls-Laplace44
3.1.4Hession-Laplace46
3.1.5DoG47
3.1.6MSER50
3.2特征点描述52
3.2.1SIFT描述符52
3.2.2SURF描述符54
3.2.3Shapecontext55
3.2.4BRIEF56
3.3相位一致性特征57
3.3.1相位信息的重要性57
3.3.2相位一致性和局部能量60
3.3.3利用小波计算相位一致性62
3.3.4相位一致性特征方向71
3.4本章小结73
第4章匹配度量准则74
4.1距离度量模型74
4.1.1LP范数74
4.1.2差平方和75
4.1.3汉明距离75
4.1.4灰度比差值76
4.1.5基于灰度映射的匹配测度76
4.2相似性度量模型78
4.2.1互相关78
4.2.2归一化相关系数78
4.2.3互信息79
4.2.4相位相关79
4.3本章小结81
第5章几何变换模型和误匹配剔除82
5.1几何变换模型82
5.1.1全局变换模型82
5.1.2局部变换模型85
5.2几何校正88
5.2.1像元坐标的变换89
5.2.2像元灰度的重采样89
5.3误匹配剔除92
5.3.1*小二乘均值法92
5.3.2随机采样一致法93
5.3.3对比实验94
5.4本章小结97
第6章基于局部相位一致性特征的多模态图像匹配98
6.1基于相位一致性的尺度不变性特征点检测98
6.1.1尺度定位99
6.1.2MMPC-Lap算子构建100
6.2基于相位一致性的特征点描述101
6.2.1特征点主方向101
6.2.2特征向量102
6.3匹配策略104
6.4实验分析104
6.4.1特征点检测性能评估104
6.4.2特征点描述符性能评估109
6.5本章小结115
第7章基于结构相似性的多模态图像匹配116
7.1结构#征描述116
7.1.1HOG特征116
7.1.2HOPC122
7.1.3LSS124
7.1.4改进的SURF124
7.2快速鲁棒的结构相似性模板匹配框架126
7.2.1逐像素结构特征表达126
7.2.2CFOG128
7.2.3快速的匹配相似性度量129
7.3实验分析131
7.3.1数据介绍131
7.3.2参数设置和评价准则133
7.3.3噪声影响分析133
7.3.4匹配正确率和精度分析134
7.3.5计算效率分析138
7.4本章小结139
第8章多模态遥感图像自动配准系统140
8.1基于空间几何约束的粗配准140
8.1.1特征点检测140
8.1.2局部几何纠正142
8.2基于结构相似性的精配准144
8.2.1特征点匹配144
8.2.2误差剔除和图像校正145
8.3系统软件对比分析145
8.3.1实施方案146
8.3.2方案一对比分析148
8.3.3方案二对比分析153
8.4本章小结158
参考文献159