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第1章 绪论1

1.1 遥感系统的一体化协同趋势1

1.2 业务系统的自动化2

1.3 遥感影像自动配准3

1.4 目标的自动融合提取3

主要参考文献4

第2章 自动配准算法5

2.1 引言5

2.2 结合空间辅助面特征的区域自动配准方法9

2.2.1 空间辅助面自动配准的基础10

2.2.2 实验与分析12

2.3 虚拟匹配窗口与SIFT自动配准方法16

2.3.1 归一化SIFT描述子提取的步骤16

2.3.2 基于虚拟匹配窗口的SIFT算法流程18

2.3.3 SIFT匹配点对结构信息的一致性检验19

2.3.4 影像配准19

2.3.5 配准精度验证方法20

2.3.6 归一化SIFT算法实验与分析20

2.3.7 基于虚拟匹配窗口的SIFT算法实验与分析23

2.3.8 基于结构信息的SIFT算法实验与分析25

2.4 自适应NSCT算法27

2.4.1 NSCT与自适应27

2.4.2 NSCT自适应基础29

2.4.3 实验与分析31

2.5 本章小结36

主要参考文献37

第3章 禁忌免疫与自动配准40

3.1 引言40

3.2 禁忌免疫影像自动配准基础40

3.2.1 自适应影像全局边缘提取40

3.2.2 禁忌免疫自动搜索44

3.3 影像配准基本技术流程47

3.4 实验与分析50

3.5 本章小结60

主要参考文献60

第4章 目标的自动融合识别62

4.1 引言62

4.2 单个目标融合识别基础62

4.3 实验与分析64

4.4 多个目标融合识别基础67

4.5 实验与分析71

4.6 本章小结75

主要参考文献76

第5章 邻近效应测量与校正的自动化80

5.1 邻近效应测量设计80

5.2 邻近效应野外测量82

5.2.1 ADS40地面同步测量82

5.2.2 Landsat-5地面同步测量83

5.2.3 ASTER地面同步测量84

5.3 像元PSF分析86

5.3.1 ADS40同步实测数据分析88

5.3.2 TM同步实测数据分析89

5.4 邻近效应校正模型90

5.5 遥感影像校正与分析93

5.5.1 基于裸地的ADS40影像邻近效应校正93

5.5.2 基于沙地的TM影像邻近效应校正96

5.5.3 基于草地的ASTER影像邻近效应校正97

5.6 本章小结101

主要参考文献102

第6章 遥感影像中弱信息自动提取103

6.1 遥感弱信息处理基础103

6.1.1 弱信息处理框架103

6.1.2 MPH算法流程与作用104

6.2 矿化弱信息快速自动提取105

6.3 植被种群分带样方分析与信息提取107

6.4 小麦全蚀病样方分析与信息提取108

6.5 本章小结112

主要参考文献112

第7章 地震倒塌房屋自动识别114

7.1 引言114

7.2 纹理与形态学基础115

7.2.1 共生纹理特征115

7.2.2 数学形态学原理122

7.3 地震倒塌房屋识别127

7.4 地震倒塌房屋信息提取132

7.5 实验与分析134

7.5.1 基本技术流程设计134

7.5.2 汶川地震实例135

7.5.3 海地地震实例138

7.5.4 玉树地震实例142

7.6 本章小结146

主要参考文献147

附录 程序结构设计149

1 自动配准算法程序结构设计149

1.1 结合空间辅助面特征的区域自动配准149

1.2 虚拟匹配窗口与SIFT自动配准方法149

1.3 自适应NSCT算法152

2 禁忌免疫与自动配准153

2.1 程序结构设计153

2.2 软件操作界面154

3 目标的自动融合识别155

3.1 显著性区域计算的影像语义分割155

3.2 显著性区域与脊线提取组合识别156

4 邻近效应校正软件157

4.1 校正算法中需要的参量157

4.2 程序结构设计与输入参量节点158

5 弱信息自动提取软件159

5.1 程序结构设计159

5.2 软件操作界面159

6 地震倒塌房屋自动识别软件160

6.1 程序结构设计160

6.2 软件操作界面160