| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第16-32页 |
| 1.1 课题来源 | 第16页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第16-18页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第18-26页 |
| 1.3.1 运动图像分析 | 第18-21页 |
| 1.3.2 运动图像融合 | 第21-26页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第26-28页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第28-32页 |
| 第二章 运动图像跨尺度分析方法研究 | 第32-54页 |
| 2.1 引言 | 第32-33页 |
| 2.2 运动图像跨尺度分析算法(MCTA)的提出 | 第33-44页 |
| 2.2.1 MCTA算法研究动机 | 第33-34页 |
| 2.2.2 MCTA算法描述 | 第34-44页 |
| 2.3 MCTA算法的实验结果与分析 | 第44-52页 |
| 2.3.1 客观评价指标及对比算法 | 第45-46页 |
| 2.3.2 MCTA算法实验结果与分析 | 第46-52页 |
| 2.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第三章 基于特征相似性的多传感器运动图像序列融合方法研究 | 第54-78页 |
| 3.1 引言 | 第54-55页 |
| 3.2 基于特征相似性的多传感器运动图像序列融合算法(FSIMF)的提出 | 第55-62页 |
| 3.2.1 FSIMF算法研究动机 | 第55-56页 |
| 3.2.2 FSIMF算法描述 | 第56-62页 |
| 3.3 FSIMF算法的实验结果与分析 | 第62-75页 |
| 3.3.1 客观评价指标及对比算法 | 第62-64页 |
| 3.3.2 FSIMF算法实验结果与分析 | 第64-75页 |
| 3.4 本章小结 | 第75-78页 |
| 第四章 基于三维shearlet变换的多传感器运动图像序列融合与降噪方法研究 | 第78-100页 |
| 4.1 引言 | 第78-79页 |
| 4.2 基于三维shearlet变换的多传感器运动图像序列融合与降噪算法的提出 | 第79-88页 |
| 4.2.1 SIFD算法研究动机 | 第79-80页 |
| 4.2.2 SIFD算法描述 | 第80-88页 |
| 4.3 SIFD算法的实验结果与分析 | 第88-98页 |
| 4.3.1 客观评价指标及对比算法 | 第88页 |
| 4.3.2 SIFD算法实验结果与分析 | 第88-98页 |
| 4.4 本章小结 | 第98-100页 |
| 第五章 基于特征的多曝光运动图像序列融合方法研究 | 第100-118页 |
| 5.1 引言 | 第100-101页 |
| 5.2 基于特征的多曝光运动图像序列融合算法(FMIF)的提出 | 第101-108页 |
| 5.2.1 FMIF算法研究动机 | 第101-102页 |
| 5.2.2 FMIF算法描述 | 第102-108页 |
| 5.3 FMIF算法的实验结果与分析 | 第108-116页 |
| 5.3.1 客观评价指标及对比算法 | 第108-109页 |
| 5.3.2 FMIF算法实验结果与分析 | 第109-116页 |
| 5.4 本章小结 | 第116-118页 |
| 第六章 多传感器运动图像的跨尺度分析与融合系统实现 | 第118-126页 |
| 6.1 引言 | 第118页 |
| 6.2 多传感器运动图像的跨尺度分析与融合系统总体架构 | 第118-120页 |
| 6.3 主要功能模块设计与实现 | 第120-124页 |
| 6.3.1 跨尺度分析模块 | 第120-121页 |
| 6.3.2 多传感器融合模块 | 第121-122页 |
| 6.3.3 融合与降噪模块 | 第122-123页 |
| 6.3.4 多曝光融合模块 | 第123-124页 |
| 6.4 本章小结 | 第124-126页 |
| 第七章 总结与展望 | 第126-130页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第126-128页 |
| 7.2 进一步的研究工作 | 第128-130页 |
| 参考文献 | 第130-148页 |
| 致谢 | 第148-150页 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 | 第150-151页 |
