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