| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究的背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文研究内容和创新点 | 第15-17页 |
| ·本文的研究内容 | 第15页 |
| ·本文的创新点 | 第15-17页 |
| 第二章 图像融合优化方案分析 | 第17-21页 |
| ·目前图像融合中存在的问题 | 第17-18页 |
| ·图像融合优化方案 | 第18-21页 |
| 第三章 基于小波变换的图像融合优化算法 | 第21-35页 |
| ·概述 | 第21页 |
| ·图像分类 | 第21-25页 |
| ·小波基选择 | 第25-31页 |
| ·小波基的性能指标 | 第26-29页 |
| ·小波基选择规则 | 第29-31页 |
| ·融合规则的选取 | 第31-32页 |
| ·优化方法的实现与效果 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于目标提取的红外与可见光图像融合优化算法 | 第35-47页 |
| ·概述 | 第35-36页 |
| ·基于区域生长的目标提取红外与可见光图像融合优化算法 | 第36-40页 |
| ·基于区域生长的图像分割 | 第36-38页 |
| ·基于区域生长的目标提取优化算法实现效果 | 第38-40页 |
| ·基于灰度阈值分割的目标提取红外与可见光图像融合优化算法 | 第40-46页 |
| ·基于迭代阈值分割的目标提取红外与可见光图像融合优化算法 | 第40-43页 |
| ·基于二维最大熵分割的目标提取红外与可见光图像融合优化算法. | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于 CURVELET 变换的图像融合算法 | 第47-57页 |
| ·概述 | 第47-49页 |
| ·CURVELET 变换 | 第49-52页 |
| ·连续Curvelet 变换 | 第49-50页 |
| ·离散Curvelet 变换 | 第50-52页 |
| ·基于CURVELET变换的图像融合算法 | 第52-56页 |
| ·具体实现 | 第52-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 融合效果评价 | 第57-67页 |
| ·概述 | 第57-58页 |
| ·单因素评价指标 | 第58-61页 |
| ·综合评价指标 | 第61-66页 |
| ·基于choquet模糊积分的图像融合效果评价 | 第62-63页 |
| ·基于神经网络的图像融合效果综合评价 | 第63-65页 |
| ·融合效果综合评价实验与分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第七章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·论文工作总结 | 第67-68页 |
| ·研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 在学期间的研究成果及发表的论文 | 第73页 |
