| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 图像融合研究背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文主要研究工作及章节安排 | 第18-21页 |
| 第二章 图像融合基本理论 | 第21-33页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 图像融合系统 | 第21-22页 |
| 2.3 像素级融合方法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 空间域融合方法 | 第22-25页 |
| 2.3.2 变换域融合算法 | 第25-27页 |
| 2.4 融合质量评价 | 第27-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于散焦深度估计和NSCT的多聚焦图像融合算法 | 第33-47页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 相关理论背景 | 第34-36页 |
| 3.2.1 散焦深度估计 | 第34-36页 |
| 3.2.2 NSCT | 第36页 |
| 3.3 基于散焦深度估计和NSCT的多聚焦图像融合算法 | 第36-41页 |
| 3.3.1 融合算法框架 | 第36-37页 |
| 3.3.2 区域划分 | 第37-39页 |
| 3.3.3 融合规则 | 第39-41页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于区域特性的红外与可见光图像融合算法 | 第47-71页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 相关理论背景 | 第48-51页 |
| 4.2.1 引导滤波 | 第48-50页 |
| 4.2.2 K-means聚类 | 第50-51页 |
| 4.3 基于区域特性的红外与可见光图像融合算法 | 第51-61页 |
| 4.3.1 基于区域特性的融合算法框架 | 第51-53页 |
| 4.3.2 提取红外目标 | 第53-58页 |
| 4.3.3 场景区域的划分 | 第58-60页 |
| 4.3.4 融合规则 | 第60-61页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第61-68页 |
| 4.4.1 目标提取算法的评价 | 第61-64页 |
| 4.4.2 融合结果与分析 | 第64-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第71-72页 |
| 5.2 研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |