前言
章 绪论
1.1 异源图像匹配概念
1.1.1 图像匹配问题描述
1.1.2 异源图像匹配相关概念
1.1.3 异源图像匹配关键问题
1.2 图像匹配发展及异源图像匹配研究现状
1.2.1 基于特征的图像匹配
1.2.2 基于模板的图像匹配
1.2.3 异源图像匹配研究现状
1.3 异源图像匹配应用领域
1.3.1 基于异源图像匹配的精确制导
1.3.2 基于异源图像匹配的视觉导航
1.3.3 基于异源图像匹配的其他应用
第2章 数字图像处理基础
2.1 引言
2.2 图像传感器
2.2.1 图像传感器基本概念
2.2.2 传感器类型比较
2.3 采样与量化
2.3.1 采样与量化基本概念
2.3.2 数字图像表示
2.3.3 空间与灰度分辨率
2.3.4 图像插值
2.4 数字图像中的基本数学操作
2.4.1 向量与矩阵操作
2.4.2 线性与非线性操作
2.4.3 算术操作
2.4.4 集合与逻辑操作
2.4.5 图像变换
2.5 空域数字图像处理
2.5.1 图像灰度变换
2.5.2 直方图处理
2.5.3 空间域滤波
2.5.4 图像梯度与方向
2.6 频域数字图像处理
2.6.1 基本概念介绍
2.6.2 一维傅里叶变换
2.6.3 二维傅里叶变换
2.6.4 二维离散傅里叶变换及其性质
2.6.5 频率域图像滤波
2.6.6 快速傅里叶变换
第3章 相似性和差别性测量准则
3.1 引言
3.2 图像匹配中常用的差别性测量准则
3.2.1 Lp范数
3.2.2 余弦和测量准则
3.2.3 灰度比差值
3.2.4 汉明距离
3.2.5 标准化L2范数
3.2.6 联合商值
3.3 图像匹配中常用的相似性测量准则
3.3.1 直接相关
3.3.2 去均值相关
3.3.3 方差归一化互相关
3.3.4 标准化互相关
3.3.5 联合概率分布能量
3.3.6 互信息
3.4 异源图像匹配测量准则性能分析
3.4.1 测试图像噪声模型
3.4.2 测量准则对图像噪声的适应性
3.4.3 图像灰度畸变模型
3.4.4 测量准则对灰度畸变的适应性
第4章 图像特征提取
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角点特征提取
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 本征图像提取
4.4.1 基于梯度的本征图像提取
4.4.2 基于相位场的本征图像提取
4.4.3 基于相位一致性的本征图像提取
4.4.4 本征图像提取算法比较分析
第5章 图像匹配快速搜索
5.1 引言
5.2 图像匹配变换空间
5.2.1 平移变换空间
5.2.2 等距变换搜索空间
5.2.3 相似搜索空间
5.2.4 仿射搜索空间
5.2.5 单应搜索空间
5.2.6 变换空间分解
5.3 图像匹配快速搜索原理
5.3.1 图像金字塔
5.3.2 积分图像原理
5.3.3 基于FFT的模板匹配算法
5.3.4 基于正交分解的模板匹配算法
5.3.5 算法复杂性分析
5.4 图像匹配快速搜索实现
5.4.1 常用计算平台的分级存储系统
5.4.2 数据快速存取原则
5.4.3 并行图像处理
第6章 基于结构张量的异源图像匹配
6.1 引言
6.2 结构张量提取
6.2.1 张量计算
6.2.2 张量投票
6.2.3 多尺度张量融合
6.3 结构张量分析
6.4 结构张量匹配
6.4.1 结构张量差别性和相似性测量准则
6.4.2 基于FFT的结构张量快速匹配算法
6.4.3 匹配中的掩模问题
6.5 结构张量匹配性能测试
6.5.1 异源图像匹配测试
6.5.2 计算性能测试
6.5.3 匹配精度测试
第7章 结束语
参考文献

全书分为七章。第一章介绍了异源图像匹配相关概念，异源图像匹配研究现状和异源图像匹配应用领域，并对异源图像匹配面临的技术难题进行了详细分析。为了让读者更好的理解后续章节内容，本书第二章对数字图像处理基础中的图像传感器、采样和量化，数字图像处理中的基本数学操