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多传感器图像融合方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-11页
    1.1 本课题研究背景及意义第9页
        1.1.1 图像融合的背景第9页
        1.1.2 图像融合的意义第9页
    1.2 图像融合技术的研究现状与应用第9-10页
    1.3 本文的主要工作和内容安排第10-11页
第二章 多源图像融合的基本理论第11-19页
    2.1 几种常用的传感器及其图像第11-12页
    2.2 多源图像融合的层次第12-14页
    2.3 多传感器图像融合流程第14-15页
    2.4 图像融合的预处理第15页
    2.5 图像融合方法概述第15-17页
        2.5.1 像素级常用融合算法第15-16页
        2.5.2 特征级常用融合算法第16页
        2.5.3 决策级常用融合算法第16-17页
    2.6 图像融合效果评价第17-18页
        2.6.1 主观定性评价法第17页
        2.6.2 客观定量评价法第17-18页
    2.7 本章小结第18-19页
第三章 图像融合的预处理技术第19-29页
    3.1 图像去噪第19-22页
        3.1.1 图像噪声第19页
        3.1.2 常用的图像去噪方法第19-20页
        3.1.3 几种图像去噪方法的计算机实验结果第20-22页
    3.2 图像校正第22-23页
        3.2.1 几何校正第23页
        3.2.2 正射校正第23页
    3.3 图像配准第23-28页
        3.3.1 图像配准的空间变换模型第23-25页
        3.3.2 基于Harris 角点特征的图像配准第25-28页
    3.4 本章小结第28-29页
第四章 基于小波变换的图像融合第29-37页
    4.1 小波变换理论第29-31页
        4.1.1 小波变换第29页
        4.1.2 Mallat 算法及图像的二维离散小波变换第29-31页
    4.2 传统的小波变换图像融合方法第31-32页
        4.2.1 融合算法框架第31-32页
        4.2.2 图像融合策略第32页
    4.3 基于小波变换与IHS 变换的图像融合第32-34页
        4.3.1 IHS 颜色空间第33页
        4.3.2 DWT-IHS 图像融合算法第33-34页
    4.4 基于小波变换与主成分分析(PCA 变换)的图像融合第34页
    4.5 实验结果及分析第34-36页
    4.6 本章小结第36-37页
第五章 基于Curvelet变换的图像融合第37-52页
    5.1 第二代Curvelet 变换第37-41页
        5.1.1 连续的Curvelet 变换第37-39页
        5.1.2 离散的Curvelet 变换第39-41页
    5.2 Curvelet 变换系数分析第41-44页
        5.2.1 结构分析第41-42页
        5.2.2 统计分析第42-43页
        5.2.3 特征分析第43-44页
    5.3 基于Curvelet 变换的图像融合第44-47页
        5.3.1 多传感器图像融合第44-45页
        5.3.2 红外图像与可见光图像融合第45-46页
        5.3.3 全色图像与多光谱图像融合第46页
        5.3.4 多聚焦图像融合第46-47页
    5.4 实验结果及分析第47-51页
        5.4.1 多传感器图像融合第47-49页
        5.4.2 红外图像与可见光图像的融合第49-50页
        5.4.3 全色图像与多光谱图像的融合第50-51页
        5.4.4 多聚焦图像的融合第51页
    5.5 本章小结第51-52页
第六章 改进的基于第二代Curvelet变换的图像融合第52-61页
    6.1 基于区域能量的Curvelet-PCA 图像融合第52-54页
    6.2 基于区域特征加权的Curvelet-IHS 图像融合第54-56页
    6.3 基于二代Curvelet 与Wavelet 变换的图像融合第56-60页
    6.5 本章小结第60-61页
第七章 总结与展望第61-63页
    7.1 总结第61页
    7.2 后续研究第61-62页
    7.3 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67-68页
详细摘要第68-72页

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