| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第12-13页 |
| ·无源毫米波成像技术的发展现状 | 第13-15页 |
| ·图像融合技术的发展现状 | 第15-17页 |
| ·本文主要工作及章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 多源图像融合基础理论 | 第19-29页 |
| ·无源毫米波成像技术基础 | 第19-22页 |
| ·普朗克黑体辐射定律 | 第19-21页 |
| ·无源毫米波成像图像的特点 | 第21-22页 |
| ·多源图像融合技术基础理论 | 第22-28页 |
| ·图像融合技术概述 | 第22-23页 |
| ·图像融合的层次划分 | 第23-24页 |
| ·图像融合的常用方法 | 第24-26页 |
| ·基于空间域的处理方法 | 第24-25页 |
| ·基于变换域的处理方法 | 第25-26页 |
| ·图像融合的评价准则 | 第26-28页 |
| ·图像融合主观评价准则 | 第27页 |
| ·图像融合客观评价准则 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 毫米波成像错位校正算法研究 | 第29-44页 |
| ·毫米波成像中图像行间错位的形成原因分析 | 第29-30页 |
| ·算法理论与建模 | 第30-33页 |
| ·连续场景的相关性 | 第30-32页 |
| ·无源毫米波图像错位的数学模型分析 | 第32-33页 |
| ·图像配准基础 | 第32页 |
| ·行间错位问题的建模 | 第32-33页 |
| ·相位差降噪方法研究及拟合区间选取 | 第33-37页 |
| ·低频可拟合特性分析 | 第33-35页 |
| ·相位差降噪——正余弦滤波方法研究 | 第35-36页 |
| ·拟合区间自适应选取 | 第36-37页 |
| ·毫米波成像行间错位校正算法流程 | 第37页 |
| ·算法仿真实验及结果分析 | 第37-43页 |
| ·光学模拟图像错位校正实验 | 第38-41页 |
| ·光学模拟图像错位校正结果 | 第38-39页 |
| ·SP-DEC 算法抗噪声性能研究 | 第39-41页 |
| ·实测无源毫米波错位图像校正实验 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于二代曲波与 PCNN 的半特征级图像融合算法研究 | 第44-66页 |
| ·脉冲耦合神经网络简述 | 第44-51页 |
| ·传统 PCNN 定义 | 第44-45页 |
| ·数字图像处理中的 PCNN | 第45-51页 |
| ·数字图像处理中 PCNN 的模型 | 第45-47页 |
| ·PCNN 的性质分析 | 第47-51页 |
| ·图像的区域分割 | 第51-53页 |
| ·区域生长法 | 第51-52页 |
| ·形态学图像处理 | 第52-53页 |
| ·图像的多尺度几何分解研究——二代 Curvelet 变换 | 第53-57页 |
| ·连续 Curvelet 变换 | 第54-55页 |
| ·离散 Curvelet 变换 | 第55-57页 |
| ·基于二代 Curvelet 与 PCNN 的半特征级图像融合算法研究 | 第57-61页 |
| ·粗尺度融合策略 | 第59页 |
| ·细尺度融合策略 | 第59-61页 |
| ·PCNN 的模型改进 | 第59-60页 |
| ·细尺度融合系数的选取 | 第60-61页 |
| ·算法仿真实验及效果评价 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文工作总结 | 第66-67页 |
| ·工作展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第72-73页 |
