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基于稀疏表示的像素级图像融合方法研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第10-32页
    1.1 研究的背景和意义第10-11页
    1.2 图像融合的层次第11-13页
    1.3 像素级图像融合算法的研究现状第13-23页
        1.3.1 空间域图像融合算法第13-14页
        1.3.2 变换域图像融合算法第14-17页
        1.3.3 基于稀疏表示的图像融合第17-23页
        1.3.4 基于稀疏表示的图像融合方法中的问题第23页
    1.4 图像融合效果的评价方法第23-27页
        1.4.1 主观视觉评价第24页
        1.4.2 客观质量评价第24-27页
    1.5 本文主要研究内容与组织结构第27-32页
        1.5.1 本文主要研究内容第27-28页
        1.5.2 本文组织结构第28-32页
2 基于可控核回归聚类与卡通纹理分解的多模态图像融合第32-50页
    2.1 基于稀疏的多模态图像融合方法存在的问题第33-34页
    2.2 基于像素点可控核回归聚类的字典获取方法第34-37页
        2.2.1 像素点聚类第35-36页
        2.2.2 字典获取第36-37页
    2.3 基于卡通纹理分解的图像融合框架第37-41页
        2.3.1 图像卡通纹理分解第37-39页
        2.3.2 融合方法与步骤第39-41页
    2.4 实验准备第41页
    2.5 融合结果分析第41-48页
        2.5.1 多模态医学图像融合第41-45页
        2.5.2 红外可见光图像融合第45-48页
    2.6 本章小结第48-50页
3 基于双字典学习的多分辨率图像融合方法研究第50-74页
    3.1 多分辨率双字典关联学习算法第51-53页
    3.2 多分辨率图像稀疏表示与稀疏系数融合框架第53-56页
        3.2.1 图像高频与低频部分分解第54-55页
        3.2.2 稀疏编码第55-56页
        3.2.3 系数融合第56页
    3.3 实验条件第56-58页
    3.4 实验结果与分析第58-69页
        3.4.1 字典学习第58-59页
        3.4.2 融合效果主观评价第59-63页
        3.4.3 融合时间第63-64页
        3.4.4 融合效果客观评价第64-68页
        3.4.5 对比实验第68-69页
    3.5 本章讨论第69-73页
    3.6 本章小节第73-74页
4 基于低秩稀疏分解的多模态多分辨率图像融合第74-96页
    4.1 基于低秩稀疏分解双字典关联学习方法第75-81页
        4.1.1 训练图像低秩稀疏分解及分块第75-77页
        4.1.2 低秩与稀疏部分字典学习第77-78页
        4.1.3 低秩与稀疏部分字典优化第78-81页
    4.2 稀疏编码及稀疏系数融合第81-83页
        4.2.1 待融合源图像低秩稀疏分解第82页
        4.2.2 低秩与稀疏部分稀疏编码第82页
        4.2.3 稀疏系数融合第82-83页
    4.3 实验条件第83-84页
    4.4 实验结果与分析第84-93页
        4.4.1 医学图像融合结果第84-87页
        4.4.2 红外可见光图像融合结果第87-90页
        4.4.3 实验结果进一步分析讨论第90-93页
    4.5 本章小结第93-96页
5 基于图像块几何分类的多聚焦图像融合方法第96-112页
    5.1 基于几何学分类的字典学习方法第96-102页
        5.1.1 基于几何形状的图像块分类方法第98-101页
        5.1.2 基于主成分分析的字典构建方法及融合模型第101-102页
    5.2 图像的稀疏表示与融合第102-103页
    5.3 实验条件第103页
    5.4 实验结果与分析第103-111页
    5.5 本章小结第111-112页
6 总结与展望第112-116页
    6.1 论文总结第112-113页
    6.2 研究展望第113-116页
致谢第116-118页
参考文献第118-130页
附录第130-131页
    A 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录第130页
    B 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目第130-131页

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