| 【中文题名】 | 基于遥感影像配准的战场空间信息快速获取 |
| 【英文题名】 | Fast Acquisition Battlefield Space Information Based on Sense Images Registration |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-20 |
| 【中关键词】 | 遥感影像配准,SUSAN算子,VLL,遗传算法,最小二乘匹配, |
| 【英关键词】 | sense images registration,SUSAN operator,VLL,genetic algorithms,least squares matching（LSM）, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法> |
| 【论文摘要】 |
随着高技术武器的飞速发展，如何精确快速定位战场重要目标成为军事家所关心的一个重要问题。日益增多的遥感图像为此提供了一种方便简洁的途径，本文从战场空间信息的快速更新需求出发，对基于遥感影像配准的建筑物高程自动获取以及基于遥感影像控制点匹配的战场目标快速定位进行了研究，其主要工作如下：
1．研究了遥感影像几何纠正和影像配准的基本原理、方法、过程和主要问题；
2．改进了摄影测量的铅垂线轨迹(VLL)法，并利用现有的建筑物二维平面信息和相应高分辨率遥感影像，运用影像配准技术实现了建筑物高程信息的自动提取；
3．研究了遗传算法及其在影像匹配中的应用，提出了一种在遗传算法的基础上加入邻域寻优法进行遥感影像特征点粗匹配、再进行最小二乘匹配达到子像元精度级的控制点匹配方法，并通过实验验证了该方法的可行性，从而快速精确定位战场重要目标。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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ABSTRACT |
5-8 |
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第一章 绪论 |
8-11 |
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1.1 引言 |
8 |
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1.2 国内外研究现状综述 |
8-10 |
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1.3 论文的主要内容 |
10-11 |
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第二章 遥感影像配准 |
11-26 |
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2.1 遥感的基本概念及发展 |
11-15 |
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2.1.1 遥感的基本概念 |
11-13 |
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2.1.2 遥感技术的发展现状 |
13-15 |
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2.2 遥感影像几何纠正 |
15-20 |
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2.2.1 传感器几何模型 |
15-16 |
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2.2.2 影像几何纠正方案 |
16-20 |
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2.3 影像配准的原理和方法 |
20-23 |
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2.3.1 影像配准的基本原理 |
20 |
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2.3.2 影像配准的分类 |
20-22 |
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2.3.3 影像配准的方法 |
22 |
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2.3.4 多源图像配准 |
22-23 |
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2.4 影像配准的基本过程和主要问题 |
23-26 |
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2.4.1 影像配准的基本过程 |
23 |
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2.4.2 影像配准的主要问题 |
23-26 |
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第三章 基于影像配准的建筑物高程自动获取 |
26-38 |
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3.1 基于SUSAN算子的角点提取 |
26-29 |
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3.1.1 SUSAN算子 |
26-27 |
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3.1.2 基于SUSAN算子的角点提取 |
27-29 |
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3.2 改进VLL法在高程求解上的应用原理 |
29-32 |
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3.2.1 铅垂线轨迹法—VLL法 |
29-30 |
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3.2.2 改进VLL法在建筑物高程求解上的应用步骤 |
30-32 |
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3.3 基于影像配准的建筑物高程获取 |
32-38 |
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3.3.1 目标角点特征提取 |
32-33 |
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3.3.2 角点匹配 |
33-37 |
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3.3.3 实验结果及分析 |
37-38 |
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第四章 基于遗传算法的遥感影像控制点匹配 |
38-52 |
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4.1 简单遗传算法 |
38-41 |
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4.1.1 简单遗传算法基本流程 |
38-39 |
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4.1.2 简单遗传算法求解步骤 |
39-41 |
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4.2 基于遗传算法的影像匹配 |
41-44 |
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4.3 最小二乘影像匹配 |
44-46 |
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4.3.1 最小二乘影像匹配原理 |
44 |
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4.3.2 单点最小二乘影像匹配 |
44-46 |
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4.4 一种高精度遥感影像控制点匹配算法实现 |
46-52 |
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4.4.1 GA算法的实现 |
46-48 |
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4.4.2 算法控制参数的设定 |
48 |
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4.4.3 提高匹配可靠性的若干措施 |
48-50 |
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4.4.4 实验结果分析与结论 |
50-52 |
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第五章 总结和展望 |
52-54 |
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5.1 军事应用总结 |
52-53 |
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5.2 展望 |
53-54 |
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参考文献 |
54-57 |
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攻读硕士学位期间发表的论文 |
57-58 |
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致谢 |
58 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389463 |
