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差分进化算法的改进和基于边缘点的SAR图像配准方法

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差分进化算法的改进和基于边缘点的SAR图像配准方法
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12-15页
第一章 绪论第15-23页
  1.1 研究背景及意义第15-16页
    1.1.1 差分进化算法的研究背景和意义第15-16页
    1.1.2 SAR图像配准的研究背景及意义第16页
  1.2 差分进化算法的研究历史及现状第16-18页
    1.2.1 控制参数的改进第16-17页
    1.2.2 进化算子的改进第17页
    1.2.3 反向学习的引入第17页
    1.2.4 与其它优化算法的结合第17-18页
  1.3 SAR图像配准研究历史及现状第18-21页
    1.3.1 基于灰度的图像配准第18-19页
    1.3.2 基于特征的图像配准方法第19-21页
  1.4 论文的主要工作和安排第21-23页
第二章 差分进化算法与SAR图像配准基础第23-33页
  2.1 差分进化算法第23-27页
    2.1.1 原始的差分进化算法第23-25页
    2.1.2 差分进化算法的评价第25-27页
  2.2 SAR图像配准第27-31页
    2.2.1 图像配准基本概念第27页
    2.2.2 图像配准的框架第27-29页
    2.2.3 图像配准技术第29-30页
    2.2.4 SAR图像配准的评价准则第30-31页
  2.3 本章小结第31-33页
第三章 差分进化算法的改进第33-49页
  3.1 引言第33-34页
  3.2 本文算法第34-36页
    3.2.1 改进的选择操作第34-35页
    3.2.2 基于个体的综合学习第35-36页
    3.2.3 克隆变异操作第36页
  3.3 本章方法的具体描述第36-38页
  3.4 实验结果和分析第38-47页
    3.4.1 比较算法与本算法的参数设置第38-39页
    3.4.2 实验结果及分析第39-47页
  3.5 本章小结第47-49页
第四章 基于边缘点的SAR图像配准方法第49-75页
  4.1 引言第49-50页
  4.2 本文算法第50-60页
    4.2.1 边缘点提取分析第50-56页
    4.2.2 嵌套DPSO算法第56-60页
  4.3 本方法的具体描述第60-64页
  4.4 实验结果与分析第64-73页
    4.4.1 实验对象第64-66页
    4.4.2 实验结果与分析第66-73页
  4.5 本章总结第73-75页
第五章 总结与展望第75-77页
  5.1 工作总结第75页
  5.2 未来展望第75-77页
参考文献第77-83页
致谢第83-85页
作者简介第85-86页

本篇论文共86页,点击这进入下载页面
 
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