| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-23页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8页 |
| ·多光谱与全色图像融合研究现状综述 | 第8-21页 |
| ·图像融合的基本原理和结构 | 第8-10页 |
| ·多光谱与全色图像融合特点 | 第10-11页 |
| ·多光谱与全色图像的融合方法 | 第11-16页 |
| ·多光谱与全色图像融合的性能评价 | 第16-21页 |
| ·本文主要研究内容及方法 | 第21-22页 |
| ·论文的章节安排 | 第22-23页 |
| 第2章 图像融合预处理 | 第23-40页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·图像配准理论与算法综述 | 第23-29页 |
| ·基于灰度信息的匹配算法 | 第24-26页 |
| ·基于特征的匹配算法 | 第26-28页 |
| ·基于变换域的匹配算法 | 第28-29页 |
| ·基于空间投影的MALLAT 小波域遥感图像配准算法 | 第29-39页 |
| ·Mallat 小波变换 | 第29-32页 |
| ·空间投影匹配 | 第32-33页 |
| ·配准算法的实现 | 第33-35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于àTROUS-CURVELET 变换的多光谱与全色图像融 | 第40-58页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·小波多分辨率分析理论 | 第41-44页 |
| ·多分辨率分析定义 | 第41-43页 |
| ·àtrous 小波变换 | 第43-44页 |
| ·CURVELET 变换理论 | 第44-49页 |
| ·连续Curvelet 变换 | 第45-46页 |
| ·离散Curvelet 变换 | 第46-48页 |
| ·Curvelet 变换实现方法及系数分析 | 第48-49页 |
| ·基于àTROUS-CURVELET 变换的融合算法 | 第49-57页 |
| ·àtrous-Curvelet 变换的构造原理 | 第49-51页 |
| ·融合算法的实现 | 第51-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于模糊推理的NSCT 域多光谱与全色图像融合 | 第58-75页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·非下采样CONTOURLET 变换理论 | 第58-63页 |
| ·Contourlet 变换 | 第59-60页 |
| ·非下采样Contourlet 变换(NSCT) | 第60-63页 |
| ·模糊理论在图像融合中的应用 | 第63-66页 |
| ·图像模糊融合的基本原理 | 第64-65页 |
| ·“If 一then”推理规则 | 第65-66页 |
| ·基于模糊推理的NSCT 域融合算法 | 第66-74页 |
| ·融合过程及步骤 | 第66-68页 |
| ·融合规则原理 | 第68-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 基于双通道自适应PCNN 的多光谱与全色图像融合 | 第75-90页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·脉冲耦合神经网络(PCNN) | 第75-79页 |
| ·PCNN 基本模型 | 第76-77页 |
| ·PCNN 模型工作原理 | 第77-79页 |
| ·LΑΒ彩色空间传递 | 第79-81页 |
| ·基于双通道自适应PCNN 的融合算法 | 第81-89页 |
| ·改进的PCNN 模型 | 第81-83页 |
| ·融合算法实现过程 | 第83-85页 |
| ·实验结果与分析 | 第85-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第6章 全文总结 | 第90-93页 |
| ·全文主要内容和结论 | 第90-91页 |
| ·存在的不足及展望 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-102页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 | 第102-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 摘要 | 第104-106页 |
| ABSTRACT | 第106-108页 |
