基于信息融合的图像理解方法研究

第一章 绪论	第1-22页
·研究背景	第16-18页
·图像理解的层次结构	第16-17页
·图像理解中知识的表示与推理	第17-18页
·研究内容	第18-20页
·图像理解中的难点问题	第18-19页
·基于信息融合的图像理解	第19-20页
·论文主要工作及章节安排	第20-22页
第二章 图像理解概述及其主要问题	第22-32页
·图像理解概述	第22-24页
·图像理解的研究内容	第24-31页
·图像理解中的信息获取	第24-25页
·图像理解中的表示方法	第25-29页
·图像理解中的目标识别	第29-31页
·本章小结	第31-32页
第三章 信息融合理论	第32-54页
·信息融合定义和基本原理	第33-35页
·信息融合的定义	第33-35页
·信息融合的基本原理	第35页
·信息融合模型	第35-39页
·JDL模型	第36-38页
·简单功能模型	第38-39页
·信息融合的体系结构	第39-43页
·集中式融合	第40-41页
·分布式融合	第41-42页
·混合式融合	第42-43页
·信息融合的层次结构	第43-46页
·数据层融合	第43页
·特征层融合	第43-45页
·决策层融合	第45-46页
·三种层次结构之间的比较	第46页
·信息融合算法	第46-50页
·物理模型类识别算法	第47页
·基于特征的推理技术	第47-49页
·认知模型类识别算法	第49-50页
·信息融合的研究现状和发展趋势	第50-53页
·信息融合的研究现状	第50-52页
·信息融合的发展趋势	第52-53页
·本章小结	第53-54页
第四章 基于信息融合的图像信息获取方法	第54-76页
·图像融合概述	第54-59页
·图像融合定义	第54-56页
·图像融合的应用领域	第56-58页
·图像融合研究进展和发展方向	第58-59页
·像素层图像融合算法	第59-64页
·像素级加权平均法	第60-61页
·多分辨率方法之金字塔分解	第61-63页
·多分辨率方法之小波变换方法	第63-64页
·图像融合的评价标准	第64-70页
·图像融合质量的主观评价方法	第65页
·图像融合质量的客观评价方法	第65-67页
·结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法	第67-68页
·实验结果	第68-70页
·色彩融合	第70-75页
·色彩融合概述	第70-71页
·基于空间变换的色彩融合	第71-75页
·本章小结	第75-76页
第五章 基于D-S证据理论的融合特征提取方法	第76-92页
·D-S证据理论的概念及其主要问题	第77-83页
·D-S证据理论中的基本概念	第77-80页
·D-S证据理论的特点和存在问题	第80-83页
·基于融合的图像分割	第83-86页
·图像的模糊聚类分割	第83-84页
·丛于模糊隶属度的基本概率赋值	第84-85页
·基于D-S证据理论的图像融合分割	第85-86页
·基于融合的边缘提取	第86-91页
·ANOVA边缘检测方法	第87-89页
·基于ANOVA方法的D-S证据理论融合算法	第89-90页
·实验结果及其分析	第90-91页
·本章小结	第91-92页
第六章 基于决策层融合的目标识别方法	第92-110页
·目标识别中不确定信息的处理	第92-97页
·图像理解系统中不确定信息的处理	第92-93页
·目标识别中的信息融合技术	第93-94页
·基于数据的不确定性处理方法	第94-97页
·一种基于D-S证据理论的多类目标的层次识别方法	第97-105页
·D-S证据理论与数据相似度的联系	第97-100页
·基于D-S证据理论的多类目标的层次识别方法	第100-102页
·实验结果及分析	第102-105页
·基于决策层融合的目标识别方法	第105-109页
·决策层融合在生物特征识别中的应用	第106-108页
·决策层融合在形状识别中的应用	第108-109页
·本章小结	第109-110页
第七章 总结和展望	第110-112页
·总结	第110页
·展望	第110-112页
参考文献	第112-118页
攻读博士学位期间发表论文及参加科研情况	第118-119页