| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·遥感图像及成像特点 | 第9-14页 |
| ·遥感图像 | 第9-14页 |
| ·图像融合 | 第14-15页 |
| ·图像融合目的及应用 | 第15-16页 |
| ·图像融合在森林资源调查中的应用 | 第15页 |
| ·图像融合在石油勘探中的应用 | 第15-16页 |
| ·图像融合在舰船检测中的应用 | 第16页 |
| ·本文主要工作和内容安排 | 第16-18页 |
| ·像素级融合 | 第16页 |
| ·特征级融合-Dempster-Shafer 证据理论 | 第16-17页 |
| ·目标检测算法 | 第17页 |
| ·基于Dempster-Shafer 证据理论的目标检测算法 | 第17-18页 |
| 第二章 图像融合 | 第18-33页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·图像配准 | 第19-21页 |
| ·图像配准的定义 | 第19页 |
| ·图像配准原理 | 第19-21页 |
| ·图像融合概述 | 第21-22页 |
| ·像素级融合算法 | 第22-31页 |
| ·小波变换融合法 | 第22-25页 |
| ·线性加权法融合法 | 第25-26页 |
| ·高通滤波融合法 | 第26-28页 |
| ·基于HIS 变换的融合法 | 第28-30页 |
| ·PCA 融合法 | 第30-31页 |
| ·融合算法结果比较分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 特征级融合-DS 证据理论 | 第33-40页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·证据理论系统概述 | 第33-34页 |
| ·经典的证据理论 | 第34-36页 |
| ·证据理论的主要特点 | 第34页 |
| ·基本概念 | 第34-36页 |
| ·Dempster 合成规则 | 第36页 |
| ·DS 证据理论应用 | 第36-38页 |
| ·ZADEH 悖论 | 第38页 |
| ·DEMPSTER-SHAFER 证据理论的修正方法 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 目标检测算法 | 第40-49页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·目标在不同传感器中的特性分析 | 第40-41页 |
| ·可见光图像中舰船目标特性分析 | 第40-41页 |
| ·SAR 图像中舰船目标特性分析 | 第41页 |
| ·可见光图像上的舰船检测 | 第41-43页 |
| ·算法思想以及具体流程 | 第41-42页 |
| ·实验举例 | 第42-43页 |
| ·SAR 图像上的舰船检测-船体检测法 | 第43-47页 |
| ·分布模型讨论 | 第43-45页 |
| ·两种常用的基于CFAR 的舰船检测算法 | 第45-47页 |
| ·SAR 图像上的舰船检测-尾迹检测法 | 第47-48页 |
| ·基于RADON 变换的算法 | 第47-48页 |
| ·基于扫描的算法 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于融合的目标检测研究及系统框架实现 | 第49-62页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·基于目标融合检测的框架设计 | 第49-51页 |
| ·融合图像的选取 | 第49-50页 |
| ·融合算法的选取 | 第50页 |
| ·基于融合检测的框架 | 第50-51页 |
| ·单源上的目标识别 | 第51-53页 |
| ·可见光图像上的舰船检测 | 第51-52页 |
| ·SAR 图像上的舰船检测 | 第52-53页 |
| ·信息综合 | 第53-54页 |
| ·DS 推论融合 | 第54-55页 |
| ·修正的DS 融合 | 第55-56页 |
| ·基于权值更新的DS 融合 | 第56-59页 |
| ·实验结果比较 | 第59页 |
| ·系统界面 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结束语 | 第62-63页 |
| ·论文工作总结 | 第62页 |
| ·未来工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
