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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