基于小波变换人脸图像融合方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·图像融合背景 | 第11-12页 |
| ·图像融合现状 | 第12-13页 |
| ·图像融合的运用 | 第13-14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 2 小波变换理论 | 第16-32页 |
| ·基于小波分析和图像处理 | 第16-20页 |
| ·基于一维小波换算的图像分析 | 第17页 |
| ·小波换算的近似信号 | 第17-20页 |
| ·基于小波换算细节信号分析 | 第20-22页 |
| ·基于一维小波信号重建分析 | 第22页 |
| ·基于二维小波图像处理 | 第22-25页 |
| ·基于二维小波图像处理一般原理 | 第22-24页 |
| ·基于二维小波图像处理结果分析 | 第24-25页 |
| ·二维小波重组 | 第25页 |
| ·双正交小波基 | 第25-26页 |
| ·基于小波变换的图像特征分析 | 第26-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 图像融合的研究 | 第32-44页 |
| ·图像融合的一般过程 | 第32-33页 |
| ·宏观图像融合的一般方法 | 第33-36页 |
| ·像素级图像融合 | 第33-34页 |
| ·特征级图像融合 | 第34-36页 |
| ·决策级图像融合 | 第36-38页 |
| ·图像融合的几种算法及比较 | 第38-41页 |
| ·图像特征信息的主分量法 | 第38-39页 |
| ·拉普拉斯金字塔分解的图像融合 | 第39-40页 |
| ·IHS变换的图像融合 | 第40-41页 |
| ·基于高通滤波融合方法 | 第41页 |
| ·基于小波换算的图像融合 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 4 基于小波变换的图像融合算法 | 第44-55页 |
| ·小波域图像融合一般步骤 | 第44-45页 |
| ·小波域图像融合算法 | 第45-47页 |
| ·基于小波域金字塔算法 | 第47-49页 |
| ·基于小波域图像融合算子 | 第49-51页 |
| ·图像融合算法的评估 | 第51-54页 |
| ·主观评价 | 第51-52页 |
| ·客观评价 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 基于小波的可见光和远红外人脸图像仿真实验 | 第55-59页 |
| ·人脸图像融合仿真实验 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第64页 |
