图像融合算法研究及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·图像融合研究背景和意义 | 第10页 |
| ·图像融合的基本原理 | 第10-14页 |
| ·图像融合的概念 | 第10-11页 |
| ·图像融合的层次结构 | 第11-13页 |
| ·图像融合的基本流程 | 第13-14页 |
| ·图像融合的国内外发展现状以及应用 | 第14-15页 |
| ·图像融合当前存在的问题 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 2 图像融合预处理 | 第18-24页 |
| ·图像融合预处理概述 | 第18页 |
| ·图像的滤波 | 第18页 |
| ·图相配准 | 第18-21页 |
| ·图像配准的定义和原理 | 第19页 |
| ·图像配准的基本要素及步骤 | 第19-20页 |
| ·图像配准的空间变换方法 | 第20-21页 |
| ·图像配准的常用方法 | 第21-22页 |
| ·基于灰度信息的图像配准算法 | 第21页 |
| ·基于特征的图像配准算法 | 第21-22页 |
| ·变换域的图像配准算法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 3 图像融合效果的评判标准 | 第24-32页 |
| ·图像融合效果的主观评定法 | 第24页 |
| ·图像融合效果的客观评定法 | 第24-28页 |
| ·基于图像本身统计特性的评价指标 | 第25-26页 |
| ·基于融合图像和标准图像之间关系的评价指标 | 第26-28页 |
| ·基于融合图像与源图像之间关系的评价指标 | 第28页 |
| ·如何选择评价指标 | 第28-29页 |
| ·降噪 | 第29页 |
| ·提高图像信息量 | 第29页 |
| ·提高空间分辨率 | 第29页 |
| ·提高清晰度 | 第29页 |
| ·提高图像的光谱特性 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-32页 |
| 4 图像融合的典型方法与实验分析 | 第32-44页 |
| ·空间域方法 | 第32-33页 |
| ·像素灰度值取大法 | 第32页 |
| ·像素灰度值取小法 | 第32页 |
| ·加权平均法 | 第32-33页 |
| ·变换域方法 | 第33-38页 |
| ·基于 PCA 变换的图像融合方法 | 第33-35页 |
| ·基于 IHS 变换的图像融合方法 | 第35-38页 |
| ·一种改进的基于 IHS 变换的图像融合新方法 | 第38-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 5 基于多分辨率分析的图像融合方法 | 第44-68页 |
| ·多分辨率分析理论 | 第44-45页 |
| ·基于金字塔分解的图像融合方法 | 第45-51页 |
| ·高斯(Gaussian)金字塔 | 第46页 |
| ·拉普拉斯金字塔 | 第46-47页 |
| ·对比度金字塔 | 第47-48页 |
| ·梯度金字塔 | 第48-49页 |
| ·形态学金字塔 | 第49-51页 |
| ·金字塔融合方法实验结果与分析 | 第51-55页 |
| ·不同金字塔方法融合性能对比 | 第51-53页 |
| ·分解层数对融合性能的影响 | 第53-55页 |
| ·基于小波分解的图像融合方法 | 第55-62页 |
| ·小波分析基础理论 | 第55-56页 |
| ·二维小波变换以及 Mallat 算法 | 第56-58页 |
| ·基于小波分解的多源图像融合过程 | 第58-60页 |
| ·区域方差融合策略 | 第60页 |
| ·区域能量融合策略 | 第60-61页 |
| ·一种依据相关系数加权平均的融合策略 | 第61-62页 |
| ·小波分解融合方法实验结果与分析 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第74页 |
