| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·选题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·图像融合技术的发展状况 | 第11-13页 |
| ·论文的章节安排和研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 图像融合技术概述 | 第15-25页 |
| ·图像融合概述 | 第15-17页 |
| ·常用图像融合算法及其评价 | 第17-24页 |
| ·常用图像融合技术 | 第17-21页 |
| ·图像融合算法评价方法 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于变分法的梯度图像融合 | 第25-36页 |
| ·变分法概述 | 第25-29页 |
| ·变分法原理 | 第25-28页 |
| ·梯度下降流 | 第28-29页 |
| ·基于梯度场的图像融合 | 第29-35页 |
| ·多值图像的梯度融合 | 第29-30页 |
| ·梯度融合中的结构张量 | 第30-32页 |
| ·基于结构张量的加权梯度图像融合 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于结构张量的核回归模型 | 第36-57页 |
| ·几种核回归模型和核函数的基本性质 | 第36-38页 |
| ·核回归模型的建立 | 第36-37页 |
| ·核函数的基本性质 | 第37-38页 |
| ·经典核回归分析 | 第38-47页 |
| ·一维空间的核回归分析 | 第38-39页 |
| ·一维空间相关核回归方法 | 第39-42页 |
| ·二维空间的核回归分析 | 第42-44页 |
| ·等价回归核模型 | 第44-45页 |
| ·平滑矩阵的选取 | 第45-47页 |
| ·自适应控制核回归 | 第47-51页 |
| ·几种自适应核回归方法 | 第47-49页 |
| ·协方差矩阵的计算方法和作用 | 第49-51页 |
| ·基于结构张量的核回归算法 | 第51-56页 |
| ·结构张量的概念与性质 | 第52-54页 |
| ·一种基于结构张量的核函数回归算法 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于可控核回归和结构张量的加权梯度算法及其实验 | 第57-65页 |
| ·基于可控核回归和结构张量的梯度图像融合算法 | 第57-60页 |
| ·可控核回归在该算法中的应用 | 第57-59页 |
| ·加权结构张量在该算法中的应用 | 第59-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-64页 |
| ·参数 w 的影响分析 | 第60-61页 |
| ·实验结果对比与分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·主要研究工作 | 第65-66页 |
| ·未来工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |