| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10页 |
| 1.1.2 选题的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的结构框架 | 第13-14页 |
| 第2章 图像融合算法的基础理论 | 第14-27页 |
| 2.1 图像融合的应用 | 第14页 |
| 2.2 图像融合层次划分和通用框架 | 第14-15页 |
| 2.3 图像融合常见方法 | 第15-18页 |
| 2.3.1 空间域融合算法 | 第15-16页 |
| 2.3.2 变换域融合算法 | 第16-18页 |
| 2.4 图像融合常见性能评价 | 第18-20页 |
| 2.5 NSCT变换基础理论 | 第20-26页 |
| 2.5.1 Contourlet变换理论 | 第20-21页 |
| 2.5.2 NSCT变换理论 | 第21-25页 |
| 2.5.3 NSCT变换在图像处理中的应用框架 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 小波包和NSCT相结合的红外与可见光图像融合方法 | 第27-37页 |
| 3.1 问题的提出及改进思路 | 第27页 |
| 3.2 弱小红外目标检测 | 第27-30页 |
| 3.3 融合流程 | 第30-32页 |
| 3.4 算法改进前后的融合效果对比 | 第32-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于熵率分割和NSCT的多聚焦图像融合方法 | 第37-49页 |
| 4.1 问题的提出及改进思路 | 第37页 |
| 4.2 熵率超像素分割 | 第37-39页 |
| 4.3 基于熵率分割的低频子带融合规则 | 第39-40页 |
| 4.4 基于模最大值比较法的高频子带融合规则 | 第40-41页 |
| 4.5 算法改进前后的融合结果对比 | 第41-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及科研成果情况 | 第56-57页 |