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海洋遥感图像亚像素配准算法关键技术研究

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海洋遥感图像亚像素配准算法关键技术研究
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-13页
1 引言第13-24页
  1.1 研究背景第13-17页
    1.1.1 国外静止轨道卫星现状第13-16页
    1.1.2 国内海洋卫星研究现状第16-17页
  1.2 提高卫星平台稳定性的方法第17-19页
    1.2.1 卫星平台震颤研究第17-18页
    1.2.2 卫星平台震颤测量技术第18页
    1.2.3 卫星平台颤振抑制技术第18-19页
  1.3 空间遥感器稳像技术简介第19-22页
    1.3.1 空间遥感器稳像技术第19页
    1.3.2 空间遥感器稳像技术国内外发展现状第19-22页
  1.4 论文的主要研究内容和章节安排第22-24页
    1.4.1 论文主要研究内容第22-23页
    1.4.2 论文章节安排第23-24页
2 海洋遥感图像亚像素配准算法整体方案设计第24-51页
  2.1 引言第24页
  2.2 图像亚像素配准算法理论基础第24-39页
    2.2.1 特征点提取算法第24-29页
    2.2.2 边缘提取算法第29-31页
    2.2.3 亚像素级图像配准算法第31-34页
    2.2.4 图像插值算法第34-38页
    2.2.5 图像评价算法第38-39页
  2.3 海洋遥感图像亚像素配准算法构建第39-50页
    2.3.1 算法系统流程图第39-42页
    2.3.2 基于SURF图像特征点提取算法第42-43页
    2.3.3 基于矩阵乘法的亚像素配准算法研究第43-46页
    2.3.4 基于回归学习的图像插值算法第46-48页
    2.3.5 基于刃边法的图像亚像素配准效果评价第48-50页
  2.4 本章小结第50-51页
3 SURF算法改进和遥感图像亚像素配准算法加速第51-67页
  3.1 SURF算法的改进第51-61页
    3.1.1 基于OSTU的canny算法的特征边缘相应点剔除第52页
    3.1.2 基于改进香农熵的低信息量特征点排除算法第52-55页
    3.1.3 使用圆形区域代替正方形区域来实现算法的并行处理第55-61页
  3.2 遥感图像无特征点时论文算法的改进第61-62页
    3.2.1 遥感图像无特征产生的原因第61-62页
    3.2.2 遥感图像无特征点时论文算法的改进第62页
  3.3 利用卫星平台数据和地理信息索引的算法加速第62-65页
    3.3.1 基于光纤陀螺的图像亚像素配准。第63-64页
    3.3.2 基于地理信息索引的算法加速第64-65页
  3.4 本章小结第65-67页
4 海洋遥感图像亚像素配准算法实验验证第67-95页
  4.1 算法验证实验设计第67页
  4.2 算法验证第67-84页
    4.2.1 基于OSTU的Canny算法边缘提取算法验证第67-69页
    4.2.2 改进SURF算法性能验证第69-76页
    4.2.3 矩阵乘法亚像素配准算法验证第76-82页
    4.2.4 回归学习图像插值算法验证第82-84页
  4.3 海洋遥感图像亚像素配准算法验证第84-94页
    4.3.1 保持目标到相机的距离,每次仅转动x轴或者y轴第86-89页
    4.3.2 保持目标到相机的距离,同时转动x轴和y轴第89-91页
    4.3.3 遥感图像亚像素配准算法处理图像的效果第91-93页
    4.3.4 算法运行时间第93-94页
  4.4 本章小结第94-95页
5 遥感图像亚像素配准算法的硬件架构第95-110页
  5.1 算法硬件架构总体框架第95-97页
  5.2 改进的SURF算法硬件架构第97-105页
    5.2.1 积分图像计算第97-98页
    5.2.2 Hessian矩阵行列式计算第98-101页
    5.2.3 3D最大化选择第101-102页
    5.2.4 特征向量生成第102-104页
    5.2.5 图像间特征点匹配过程第104-105页
  5.3 遥感图像亚像素偏移量估计值产生模块硬件架构第105-107页
  5.4 亚像素平移恢复算法硬件架构第107-109页
  5.5 本章小结第109-110页
6 总结与展望第110-113页
  6.1 总结第110-111页
  6.2 展望第111-113页
参考文献第113-123页
作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果第123页

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