基于分块稀疏表示的多传感器图像融合研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 图像融合 | 第11-14页 |
| 1.2.2 稀疏表示 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第15页 |
| 1.4 论文结构框架 | 第15-17页 |
| 第2章 稀疏表示理论 | 第17-24页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 稀疏表示模型 | 第18-19页 |
| 2.3 稀疏表示求解 | 第19-20页 |
| 2.3.1 贪婪算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 凸优化算法 | 第20页 |
| 2.3.3 其他算法 | 第20页 |
| 2.4 字典的构造方法 | 第20-23页 |
| 2.4.1 数学解析方法 | 第21页 |
| 2.4.2 样本学习方法 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 稀疏求解中OMP算法的优化 | 第24-30页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 OMP算法概述 | 第25-26页 |
| 3.3 OMP算法优化 | 第26-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于联合稀疏子空间的图像融合 | 第30-47页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 基于单个稀疏子空间的图像融合模型 | 第30-34页 |
| 4.2.1 单个稀疏子空间的融合框架 | 第30-33页 |
| 4.2.2 融合规则 | 第33-34页 |
| 4.3 联合稀疏子空间的图像融合模型 | 第34-37页 |
| 4.3.1 联合稀疏子空间融合框架 | 第35-37页 |
| 4.3.2 无偏加权平均融合规则 | 第37页 |
| 4.4 图像融合评价方法 | 第37-40页 |
| 4.4.1 主观评价方法 | 第38页 |
| 4.4.2 客观评价方法 | 第38-40页 |
| 4.5 实验部分 | 第40-46页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第40页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第40-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 论文总结 | 第47页 |
| 5.2 工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
