航空遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)

第1章　緒論 1
1.1　航空遙感技術(shù)發(fā)展概況 1
1.1.1　遙感技術(shù)相關(guān)概念 1
1.1.2　航空遙感成像方式 4
1.2　航空遙感的特點 7
1.3　航空遙感圖像配準(zhǔn)的意義 8
1.4　本書的內(nèi)容安排 16
第2章　航空遙感圖像配準(zhǔn)基本理論及技術(shù) 17
2.1　圖像配準(zhǔn)原理 17
2.2　圖像配準(zhǔn)技術(shù) 20
2.2.1　基于圖像灰度統(tǒng)計的配準(zhǔn)方法 21
2.2.2　基于圖像變換域的配準(zhǔn)方法 23
2.2.3　基于圖像特征的配準(zhǔn)方法 24
第3章　基于點特征的航空遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù) 28
3.1　圖像的點特征 28
3.1.1　Harris特征點 28
3.1.2　SIFT特征點 29
3.1.3　SURF特征點 31
3.2　特征描述 32
3.2.1　基于直方圖分布的描述符 33
3.2.2　基于空間頻率技術(shù)的描述符 34
3.2.3　基于統(tǒng)計的描述符 34
3.2.4　基于形狀的描述符 36
3.3　特征匹配 36
3.3.1　基于局部特征相似性的特征匹配 37
3.3.2　基于空間關(guān)系的特征匹配 37
3.3.3　局部特征和空間關(guān)系結(jié)合的特征匹配 39
3.4　基于矩不變量和改進(jìn)的ICP圖像配準(zhǔn)算法 40
3.4.1　粗配準(zhǔn) 41
3.4.2　精配準(zhǔn) 46
3.4.3　實驗分析 49
第4章　基于區(qū)域特征的航空遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù) 55
4.1　圖像的區(qū)域特征 55
4.1.1　矩不變量區(qū)域特征 55
4.1.2　自動卷積區(qū)域特征 56
4.2　基于三角形區(qū)域的圖像配準(zhǔn)算法 56
4.2.1　區(qū)域描述 56
4.2.2　自適應(yīng)特征匹配 61
4.2.3　實驗結(jié)果 64
4.3　基于亮度仿射不變量IIMSA的圖像配準(zhǔn)算法 71
4.3.1　IIMSA描述符 71
4.3.2　特征匹配 74
4.3.3　實驗分析 78
第5章　基于結(jié)構(gòu)特征的航空遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù) 88
5.1　概述 88
5.2　常見的結(jié)構(gòu)特征描述符 88
5.2.1　幾何均值距離 89
5.2.2　基于形狀的描述符 89
5.2.3　基于空間關(guān)系的描述符 92
5.3　基于結(jié)構(gòu)特征的圖像配準(zhǔn)模型 93
5.3.1　RANSAC 93
5.3.2　ICP 93
5.3.3　基于概率的方法 94
5.3.4　基于鄰接點結(jié)構(gòu)的方法 95
5.3.5　圖配準(zhǔn)模型 96
5.4　基于受限空間順序約束的特征配準(zhǔn)算法 96
5.4.1　基于圖結(jié)構(gòu)的不變量描述 97
5.4.2　匹配模型構(gòu)造 100
5.4.3　特征匹配 103
5.4.4　實驗分析 108
第6章　遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)應(yīng)用 123
參考文獻(xiàn) 134
彩插