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第1章 卫星遥感图像处理相关理论及方法概述1

1.1 研究背景1

1.1.1 研究意义1

1.1.2 国内外气象卫星及其特点3

1.2 卫星遥感图像处理相关技术7

1.2.1 卫星遥感图像文件格式7

1.2.2 红外遥感图像介绍7

1.2.3 Trie树数据结构9

1.3 卫星遥感图像处理技术的国内外研究进展10

1.3.1 卫星遥感图像边缘检测与提取研究进展10

1.3.2 卫星遥感图像校正技术研究进展13

1.3.3 卫星遥感图像配准技术研究进展15

1.3.4 卫星遥感图像融合技术研究进展18

参考文献19

第2章 卫星遥感图像边缘检测与提取27

2.1 基于Level Sets静止卫星遥感图像海岸线检测算法设计27

2.1.1 基于边界能量的水平集方法27

2.1.2 基于区域能量的水平集方法28

2.1.3 基于先验知识的水平集方法31

2.1.4 基于先验知识的可扩展区域能量模型32

2.2 静止气象卫星遥感图像海岸线检测37

2.2.1 海岸线检测目标37

2.2.2 海岸线检测流程37

2.2.3 红外卫星数据导入导出38

2.2.4 地标模板生成40

2.2.5 边缘检测系统40

2.3 海陆边缘检测47

2.3.1 传统的边缘检测算法在遥感图像的应用现状47

2.3.2 基于动态阈值和水平集的海陆边缘检测48

2.4 基于改进LOG和Canny算子的遥感图像边缘检测51

2.4.1 LOG算子51

2.4.2 Canny算子52

2.4.3 LOG和Canny算子抗噪性能对比53

2.4.4 改进的LOG算法54

2.4.5 改进的Canny算法55

参考文献60

第3章 遥感图像地标匹配关键技术62

3.1 海陆边界模板生成62

3.1.1 海陆边界模板的定义62

3.1.2 海陆边界模板生成的基本步骤63

3.1.3 实验结果分析70

3.2 地面控制点与地标生成71

3.2.1 Voronoi图理论72

3.2.2 角点检测算法73

3.2.3 地面控制点与地标生成算法75

3.3 针对地标匹配的云检测80

3.3.1 云检测的理论基础81

3.3.2 基于直方图特点的动态阈值云检测81

3.3.3 针对地标匹配的云检测83

参考文献86

第4章 红外图像自动匹配与校正88

4.1 图像匹配88

4.1.1 图像匹配介绍88

4.1.2 图像匹配算法研究89

4.2 图像校正93

4.2.1 图像校正介绍93

4.2.2 图像校正算法研究94

4.3 卫星遥感红外图像自动匹配与校正96

4.3.1 卫星遥感数据处理96

4.3.2 海陆分界模板处理97

4.3.3 卫星遥感图像地标匹配99

4.3.4 卫星红外遥感图像校正102

4.3.5 卫星红外图像批量匹配与校正103

4.4 卫星红外图像自动匹配与校正系统分析与评价105

4.4.1 海陆分界模板分析与评价105

4.4.2 图像匹配效果分析与评价106

4.4.3 图像校正效果分析与评价107

参考文献108

第5章 卫星遥感图像配准与融合110

5.1 基于FMT的遥感图像配准方法110

5.1.1 图像配准概述110

5.1.2 基于FMT的配准方法原理117

5.1.3 改进的基于FMT的配准方法119

5.1.4 基于边缘的FMT配准方法122

5.2 基于特征点的遥感图像配准方法125

5.2.1 基于SIFT的配准方法125

5.2.2 SURF配准算法129

5.2.3 Harris配准算法131

5.2.4 改进的基于SIFT的配准算法133

5.2.5 基于全局几何约束的筛选法则136

5.2.6 其他配准方法143

5.3 基于伪颜色矢量和小波分解的遥感图像融合方法147

5.3.1 遥感图像融合概述147

5.3.2 多通道遥感图像融合处理技术149

5.3.3 基于小波分解的图像融合方法153

参考文献163