基于灰度信息的图像合成研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·选题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·基于灰度的图像配准技术发展 | 第8-9页 |
| ·图像融合技术发展 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容与创新 | 第10-11页 |
| 第二章 图像预处理 | 第11-16页 |
| ·图像光线调节 | 第11-13页 |
| ·通过灰度变换调节光线 | 第11页 |
| ·通过直方图修改技术调节光线 | 第11-12页 |
| ·通过图像光强的对数变换和Gamma变换调节光线 | 第12-13页 |
| ·图像噪音抑制 | 第13-14页 |
| ·均值滤波器 | 第13页 |
| ·自适应维纳滤波器 | 第13页 |
| ·中值滤波器 | 第13-14页 |
| ·数学形态学噪声滤除器 | 第14页 |
| ·小波去噪滤波器 | 第14页 |
| ·图像几何畸变校正 | 第14-16页 |
| 第三章 基于灰度信息的图像配准技术 | 第16-44页 |
| ·图像配准的理论基础 | 第16-20页 |
| ·几何变换 | 第16-17页 |
| ·插值模型 | 第17-19页 |
| ·相似性测度 | 第19页 |
| ·优化算法 | 第19-20页 |
| ·图像配准的主要方法 | 第20-22页 |
| ·基于特征的图像配准方法 | 第20-21页 |
| ·基于灰度信息的图像配准方法 | 第21-22页 |
| ·基于最大互信息的图像配准 | 第22-36页 |
| ·互信息理论 | 第22-26页 |
| ·优化搜索算法 | 第26-31页 |
| ·基于最大互信息的图像配准步骤 | 第31-33页 |
| ·配准试验与结果分析 | 第33-36页 |
| ·改进的基于蜜蜂进化型遗传算法的配准 | 第36-42页 |
| ·蜜蜂进化型遗传算法 | 第37-41页 |
| ·改进的配准算法实验及结果分析 | 第41-42页 |
| ·图像配准评价 | 第42-44页 |
| 第四章 图像融合算法 | 第44-51页 |
| ·图像融合层次划分 | 第44-46页 |
| ·像素级图像融合 | 第44-45页 |
| ·特征级图像融合 | 第45页 |
| ·决策级图像融合 | 第45-46页 |
| ·像素级图像融合 | 第46-48页 |
| ·像素级图像融合原理 | 第46页 |
| ·像素级图像融合方法 | 第46-48页 |
| ·图像融合评价 | 第48-51页 |
| ·主观评价法 | 第48页 |
| ·客观评价法 | 第48-49页 |
| ·基于图像统计信息的评价法 | 第49-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·全文总结 | 第51页 |
| ·研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第57页 |
