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第一章 概述1

1.1 航天遥感的发展历程1

1.2 遥感影像的几何处理10

1.3 卫星遥感影像的融合处理11

1.3.1 遥感影像融合处理的意义11

1.3.2 增强光谱信息的图像融合技术13

1.3.3 增强几何信息的图像融合技术14

第二章 卫星遥感影像几何处理19

2.1 画幅式影像的几何处理19

2.1.1 画幅式影像严格成像模型19

2.1.2 画幅式影像严格几何纠正20

2.2 线阵CCD影像的几何处理22

2.2.1 线阵CCD影像严格成像模型22

2.2.2 线阵CCD影像严格几何纠正26

2.3 合成孔径雷达影像的几何处理33

2.3.1 SAR影像成像模型34

2.3.2 SAR影像几何精纠正36

2.4 通用成像模型38

2.4.1 直接线性变换成像模型与纠正38

2.4.2 多项式成像模型与纠正40

2.4.3 有理函数成像模型与纠正41

3.1.2 影像配准的方法47

3.1.1 影像配准的概念47

3.1 影像配准综述47

第三章 多源遥感影像高精度配准47

3.1.3 配准方法的评价49

3.2 基于小面元的影像高精度配准算法49

3.2.1 基本思想49

3.2.2 特征点提取51

3.2.3 影像自动匹配54

3.2.4 小三角形面元的微分纠正60

3.2.5 小面元纠正的精度分析61

3.2.6 大区域遥感影像的高精度配准66

4.1.1 结构模型68

4.1 图像数据融合概述68

第四章 增强图像光谱信息的数据融合68

4.1.2 发展现状和应用情况72

4.1.3 面临的主要问题73

4.2 增强图像光谱信息的数据融合技术概述74

4.2.1 代数运算融合方法75

4.2.2 基于空间变换的融合方法76

4.2.3 基于金字塔式分解和重建的融合方法81

4.2.4 融合算法的试验分析84

4.3 基于多尺度边缘增强的图像融合算法85

4.3.1 概述85

4.3.2 基于小波变换的图像边缘检测86

4.3.4 试验结果与分析89

4.3.3 基于多尺度边缘增强的融合算法89

4.4 复数小波变换在图像融合中的应用研究92

4.4.1 复数小波原理93

4.4.2 基于复数小波变换的图像融合算法99

4.4.3 试验结果与分析101

第五章 超分辨率图像重建原理103

5.1 基本概念103

5.1.1 图像尺寸、分辨率与超分辨率103

5.1.2 研究背景及意义107

5.1.3 发展历程和研究现状108

5.2.1 几何形变模型112

5.2 超分辨率图像重建的数据预处理112

5.2.2 不良帧剔除113

5.2.3 多帧图像运动参数估计115

5.3 超分辨率图像重建有待进一步研究的问题128

第六章 频率域超分辨率图像重建方法129

6.1 频率域超分辨率图像重建的理论基础129

6.2 频率域解混叠方法131

6.2.1 基本思想131

6.2.2 算法概述132

6.3 实验结果134

第七章 空间域超分辨率图像重建方法141

7.1 引言141

7.2 基于小波的超分辨率图像重建142

7.2.1 正交小波变换与多分辨率分析143

7.2.2 非均匀采样数据插值144

7.2.3 小波超分辨率图像重建146

7.3 基于Delauny三角网的超分辨率图像重建150

7.3.1 Delauny三角网的基础理论151

7.3.2 基于Delauny三角网的一般超分辨率插值重构算法153

7.3.3 基于Delauny三角网的改进动态超分辨率插值算法155

7.4 插值重建图像的复原处理159

7.4.1 插值重建图像的盲解卷积159

7.4.2 R-L算法简介160

7.4.3 基于R-L算法的迭代盲解卷积技术164

7.5 基于MAP的超分辨率图像重建169

7.5.1 单帧MAP超分辨率算法原理170

7.5.2 多帧MAP超分辨率算法171

7.6 基于凸集投影（POCS）的超分辨率图像重建175

7.6.1 凸集投影的理论和方法176

7.6.2 凸集投影方法的具体实施177

7.7 交错采样CCD影像的重建及质量评价180

7.7.1 交错采样CCD传感器成像原理与模型181

7.7.2 重建影像质量评价186

后记196

参考文献198