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基于多尺度分解的多传感器图像融合算法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-27页
   ·课题背景和研究意义第11-12页
   ·图像融合技术的发展与研究现状第12-14页
   ·图像融合的分类第14-21页
     ·按融合层次分类第14-16页
     ·按融合方法分类第16-21页
     ·按图像源分类第21页
   ·图像融合的研究方向及存在的问题第21-23页
   ·本文的主要研究工作第23-27页
     ·本文的主要内容安排第23-24页
     ·本文的研究成果第24-27页
第二章 图像成像特性和图像融合性能评价第27-41页
   ·引言第27页
   ·图像成像特性分析第27-33页
     ·多聚焦可见光图像成像特性第27-29页
     ·红外图像成像特性第29-30页
     ·SAR 图像成像特性第30-31页
     ·遥感传感器及其成像特性第31-33页
   ·图像融合性能评价第33-39页
     ·图像质量的主观评价第34-35页
     ·融合图像质量的客观评价第35-39页
   ·本章小结第39-41页
第三章 基于冗余小波变换的多聚焦图像融合第41-61页
   ·引言第41页
   ·小波变换基本理论第41-45页
     ·小波变换的概念第41-42页
     ·多分辨分析与Mallat 算法第42-44页
     ·图像的二维离散小波变换第44-45页
   ·图像的冗余小波变换第45-46页
     ·àtrous 算法第45页
     ·图像在冗余小波变换域的数据特征第45-46页
   ·基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合第46-52页
     ·基于冗余小波变换的图像融合框架第46-47页
     ·基于区域向量范数及局部对比度的多聚焦图像融合算法第47-50页
     ·实验结果与分析第50-52页
   ·基于冗余小波变换的彩色多聚焦图像融合第52-58页
     ·RGB 空间与IHS 空间的变换第53-55页
     ·基于IHS 颜色空间和冗余小波变换的彩色多聚焦图像融合算法第55-56页
     ·实验结果与分析第56-58页
   ·本章小结第58-61页
第四章 基于无下采样Contourlet 变换的红外与可见光图像融合第61-85页
   ·引言第61-62页
   ·无下采样Contourlet 变换基本理论第62-69页
     ·无下采样Contourlet 变换的结构第62-66页
     ·无下采样Contourlet 变换中滤波器组的设计第66-68页
     ·无下采样Contourlet 变换系数分析第68-69页
   ·基于窗口选择的NSCT 域红外与可见光图像融合第69-74页
     ·基于NSCT 的图像融合框架第70页
     ·基于成像特性的NSCT 域红外与可见光图像融合算法第70-72页
     ·实验结果与分析第72-74页
   ·基于区域分割和NSCT 的红外与可见光图像融合第74-83页
     ·区域分割与关联分析第75-77页
     ·基于区域分割和NSCT 的红外与可见光融合算法第77-79页
     ·实验结果与分析第79-83页
   ·本章小结第83-85页
第五章 基于区域特性的遥感图像融合第85-111页
   ·引言第85-86页
   ·常用的遥感图像融合算法第86-91页
     ·基于IHS 变换的融合算法第86-87页
     ·基于PCA 变换的融合算法第87-89页
     ·基于IHS 变换和多尺度分解的融合算法第89-91页
   ·融合图像光谱与空间特性分析第91-93页
     ·融合图像光谱失真分析第91-92页
     ·融合图像光谱与空间特性之间的关系分析第92-93页
   ·基于区域相关度的NSCT 域多光谱与全色图像融合第93-103页
     ·多光谱图像分割与分析第94-95页
     ·基于区域相关度的多光谱与全色图像融合算法第95-97页
     ·实验结果与分析第97-103页
   ·基于区域特性的NSCT 域SAR 与全色图像融合第103-109页
     ·SAR 图像降斑与分割第104-105页
     ·基于区域特性的SAR 与全色图像融合算法第105-107页
     ·实验结果与分析第107-109页
   ·本章小结第109-111页
第六章 总结与展望第111-115页
   ·论文工作总结第111-112页
   ·论文研究展望第112-115页
致谢第115-117页
参考文献第117-127页
作者攻读博士学位期间的研究成果第127-129页

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