多波段图像融合算法研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·图像融合的研究背景及选题意义 | 第12页 |
| ·图像融合系统的研究热点和动态 | 第12-15页 |
| ·图像融合主要方法 | 第15-16页 |
| ·目前图像融合处理中存在的问题 | 第16页 |
| ·本论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 遥感图像增强算法研究 | 第18-27页 |
| ·图像增强算法 | 第19-22页 |
| ·灰度变换 | 第19-21页 |
| ·直方图均衡化 | 第21-22页 |
| ·Lee 图像增强算法 | 第22-25页 |
| ·图像增强结果评价 | 第25-26页 |
| ·本章小节 | 第26-27页 |
| 第三章 遥感图像椒盐及高斯噪声去除 | 第27-38页 |
| ·快速椒盐噪声去除算法 | 第27-29页 |
| ·椒盐噪声去除结果及评价 | 第29-32页 |
| ·高斯噪声去除算法 | 第32-35页 |
| ·奇异值分解 | 第32-33页 |
| ·K-SVD 训练字典 | 第33-35页 |
| ·高斯噪声去除结果评价 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 多波段图像特征级融合 | 第38-53页 |
| ·边缘特征提取 | 第38-44页 |
| ·Sobel 算子 | 第38-39页 |
| ·Canny 算子 | 第39-44页 |
| ·主成分分析(PCA)算法融合 | 第44-45页 |
| ·梯度金字塔融合 | 第45-49页 |
| ·高斯金字塔分解 | 第46页 |
| ·由高斯金字塔构建梯度金字塔 | 第46-47页 |
| ·由梯度金字塔重构图像 | 第47-49页 |
| ·融合结果评价 | 第49-51页 |
| ·信息熵 | 第49-50页 |
| ·平均梯度 | 第50页 |
| ·标准差 | 第50页 |
| ·边缘保持度 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于 GPU 的图像融合实现 | 第53-62页 |
| ·基于 GPU 的通用计算 | 第53-54页 |
| ·GPU 通用计算原理 | 第53-54页 |
| ·GPU 体系结构 | 第54页 |
| ·基于 GPU 的 CUDA 编程 | 第54-57页 |
| ·基于 CUDA 的多波段遥感图像融合 | 第57-61页 |
| ·实验平台 | 第57页 |
| ·基于 GPU 的融合算法实现 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
