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基于多尺度变换的红外与可见光图像融合技术研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第14-20页
    1.1 课题研究背景及意义第14-15页
    1.2 图像融合研究现状第15-17页
        1.2.1 国外研究现状第15-16页
        1.2.2 国内研究现状第16-17页
    1.3 论文研究内容及章节安排第17-20页
第2章 红外与可见光图像融合相关理论第20-30页
    2.1 红外与可见光的图像特性第20-21页
        2.1.1 红外成像第20页
        2.1.2 可见光成像第20页
        2.1.3 红外图像与可见光图像的特性对比第20-21页
    2.2 图像融合的概念第21页
    2.3 图像预处理第21-22页
        2.3.1 图像去噪第21-22页
        2.3.2 图像增强第22页
        2.3.3 图像配准第22页
    2.4 图像融合的方法第22-26页
        2.4.1 图像融合层级第22-24页
        2.4.2 基于空间域的图像融合方法第24-25页
        2.4.3 基于多尺度变换的图像融合方法第25-26页
        2.4.4 其他类型的图像融合方法第26页
    2.5 图像融合质量评价第26-29页
        2.5.1 主观评价标准第27页
        2.5.2 客观评价标准第27-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第3章 基于多尺度变换的图像融合第30-62页
    3.1 拉普拉斯金字塔变换第30-32页
    3.2 小波变换第32-36页
    3.3 NSCT算法第36-41页
        3.3.1 Contourlet算法第36-39页
        3.3.2 NSCT变换第39-41页
    3.4 红外与可见光图像的多尺度变换的实验结果与分析第41-46页
    3.5 基于多尺度变换的红外与可见光图像融合的实验结果与分析第46-60页
        3.5.1 分解尺度的选取第47-55页
        3.5.2 融合规则的选取第55-60页
    3.6 本章小结第60-62页
第4章 基于显著性图与NSCT的图像融合算法第62-82页
    4.1 视觉显著性图第62-67页
        4.1.1 Frequency Tuned算法第62-63页
        4.1.2 L0 范数图像平滑第63-67页
    4.2 对比度受限的自适应直方图均衡化第67-70页
    4.3 基于显著性图与NSCT的图像融合第70-71页
    4.4 实验结果与分析第71-80页
    4.5 本章小结第80-82页
第5章 基于引导滤波的图像融合算法第82-90页
    5.1 引导滤波第82-83页
    5.2 基于引导滤波和显著性图的图像融合算法第83-84页
    5.3 实验结果与分析第84-89页
    5.4 本章小结第89-90页
第6章 总结与展望第90-92页
    6.1 总结第90-91页
    6.2 展望第91-92页
参考文献第92-98页
致谢第98-100页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第100页

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