●前言
章 緒論
1.1 異源圖像匹配概念
1.1.1 圖像匹配問題描述
1.1.2 異源圖像匹配相關概念
1.1.3 異源圖像匹配關鍵問題
1.2 圖像匹配發展及異源圖像匹配研究現狀
1.2.1 基於特征的圖像匹配
1.2.2 基於模板的圖像匹配
1.2.3 異源圖像匹配研究現狀
1.3 異源圖像匹配應用領域
1.3.1 基於異源圖像匹配的精確制導
1.3.2 基於異源圖像匹配的視覺導航
1.3.3 基於異源圖像匹配的其他應用
第2章 數字圖像處理基礎
2.1 引言
2.2 圖像傳感器
2.2.1 圖像傳感器基本概念
2.2.2 傳感器類型比較
2.3 采樣與量化
2.3.1 采樣與量化基本概念
2.3.2 數字圖像表示
2.3.3 空間與灰度分辨率
2.3.4 圖像插值
2.4 數字圖像中的基本數學操作
2.4.1 向量與矩陣操作
2.4.2 線性與非線性操作
2.4.3 算術操作
2.4.4 集合與邏輯操作
2.4.5 圖像變換
2.5 空域數字圖像處理
2.5.1 圖像灰度變換
2.5.2 直方圖處理
2.5.3 空間域濾波
2.5.4 圖像梯度與方向
2.6 頻域數字圖像處理
2.6.1 基本概念介紹
2.6.2 一維傅裡葉變換
2.6.3 二維傅裡葉變換
2.6.4 二維離散傅裡葉變換及其性質
2.6.5 頻率域圖像濾波
2.6.6 快速傅裡葉變換
第3章 相似性和差別性測量準則
3.1 引言
3.2 圖像匹配中常用的差別性測量準則
3.2.1 Lp範數
3.2.2 餘弦和測量準則
3.2.3 灰度比差值
3.2.4 漢明距離
3.2.5 標準化L2範數
3.2.6 聯合商值
3.3 圖像匹配中常用的相似性測量準則
3.3.1 直接相關
3.3.2 去均值相關
3.3.3 方差歸一化互相關
3.3.4 標準化互相關
3.3.5 聯合概率分布能量
3.3.6 互信息
3.4 異源圖像匹配測量準則性能分析
3.4.1 測試圖像噪聲模型
3.4.2 測量準則對圖像噪聲的適應性
3.4.3 圖像灰度畸變模型
3.4.4 測量準則對灰度畸變的適應性
第4章 圖像特征提取
4.1 引言
4.2 局部特征提取
4.2.1 SIFT特征提取
4.2.2 SURF特征提取
4.2.3 FAST角點特征提取
4.3 局部特征描述
4.3.1 SIFT特征描述
4.3.2 SURF特征描述
4.3.3 BRIEF特征描述
4.4 本征圖像提取
4.4.1 基於梯度的本征圖像提取
4.4.2 基於相位場的本征圖像提取
4.4.3 基於相位一致性的本征圖像提取
4.4.4 本征圖像提取算法比較分析
第5章 圖像匹配快速搜索
5.1 引言
5.2 圖像匹配變換空間
5.2.1 平移變換空間
5.2.2 等距變換搜索空間
5.2.3 相似搜索空間
5.2.4 仿射搜索空間
5.2.5 單應搜索空間
5.2.6 變換空間分解
5.3 圖像匹配快速搜索原理
5.3.1 圖像金字塔
5.3.2 積分圖像原理
5.3.3 基於FFT的模板匹配算法
5.3.4 基於正交分解的模板匹配算法
5.3.5 算法復雜性分析
5.4 圖像匹配快速搜索實現
5.4.1 常用計算平臺的分級存儲繫統
5.4.2 數據快速存取原則
5.4.3 並行圖像處理
第6章 基於結構張量的異源圖像匹配
6.1 引言
6.2 結構張量提取
6.2.1 張量計算
6.2.2 張量投票
6.2.3 多尺度張量融合
6.3 結構張量分析
6.4 結構張量匹配
6.4.1 結構張量差別性和相似性測量準則
6.4.2 基於FFT的結構張量快速匹配算法
6.4.3 匹配中的掩模問題
6.5 結構張量匹配性能測試
6.5.1 異源圖像匹配測試
6.5.2 計算性能測試
6.5.3 匹配精度測試
第7章 結束語
參考文獻
內容簡介
《異源圖像匹配關鍵技術》對異源圖像匹配中的特征提取、相似性測量、幾何變換空間搜索等關鍵技術問題進行了詳細的描述，並對相關研究方法進行了較全面的介紹和比較分析，對異源圖像匹配中的非線性灰度畸變嚴重圖像噪聲，匹配實時性要求等難點問題進行了深入分析。針對這些難題，並結合作者所在課題組多年的科研實踐，提出了一種基於結構張量的異源圖像匹配方法，能有效提升異源圖像匹配的適應性、可靠性和實時性。《異源圖像匹配關鍵技術》對該方法進行了較全面的比較與測試，並對測試結果進行了詳細的分析。
