多曝光彩色图像融合技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-13页 |
| ·图像融合的概念 | 第9页 |
| ·图像融合的目的及意义 | 第9页 |
| ·图像融合的层次及分类 | 第9-11页 |
| ·图像融合的层次 | 第9-10页 |
| ·图像融合的分类 | 第10-11页 |
| ·图像融合的发展及应用 | 第11页 |
| ·彩色图像融合的意义 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12页 |
| ·论文的结构 | 第12-13页 |
| 第二章 图像融合的方法 | 第13-16页 |
| ·像素级图像融合 | 第13-15页 |
| ·特征级图像融合 | 第15页 |
| ·决策级图像融合 | 第15-16页 |
| 第三章 多曝光彩色图像的融合方法 | 第16-34页 |
| ·彩色图像的融合方法 | 第16-23页 |
| ·以往的彩色图像融合的原理及方法 | 第16页 |
| ·基于伪彩色的图像融合算法 | 第16-19页 |
| ·基于高斯-拉普拉斯塔形分解的图像融合方法 | 第19-23页 |
| ·基于信息熵的多曝光彩色图像融合方法 | 第23-34页 |
| ·彩色空间的选择 | 第23-29页 |
| ·RGB彩色空间 | 第23-24页 |
| ·CMY和CMYK彩色空间 | 第24-25页 |
| ·HSI彩色空间 | 第25-27页 |
| ·Lab彩色空间 | 第27-29页 |
| ·彩色图像的量化 | 第29页 |
| ·彩色图像信息熵在图像融合中的应用 | 第29-31页 |
| ·信息熵理论简介 | 第29-30页 |
| ·图像信息熵 | 第30-31页 |
| ·彩色图像信息熵 | 第31页 |
| ·多曝光彩色图像的融合方法 | 第31-34页 |
| 第四章 融合方法性能评价 | 第34-40页 |
| ·融合评价方法 | 第34-38页 |
| ·基于信息量的评价 | 第34-35页 |
| ·基于统计特性的评价 | 第35-37页 |
| ·基于信噪比的评价 | 第37页 |
| ·基于梯度值的评价 | 第37-38页 |
| ·基于光谱信息的评价 | 第38页 |
| ·用熵,信噪比,平均梯度进行融合效果评价 | 第38-40页 |
| 第五章 遗传算法优化参数 | 第40-47页 |
| ·遗传算法 | 第40-45页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第40-41页 |
| ·遗传算法的原理 | 第41-44页 |
| ·遗传算法的目的 | 第41-42页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第42页 |
| ·遗传算法的步骤和意义 | 第42-44页 |
| ·遗传算法的应用 | 第44-45页 |
| ·遗传算法的特点 | 第44-45页 |
| ·遗传算法的应用关键 | 第45页 |
| ·遗传算法优化多曝光彩色图像融合中的参数 | 第45-47页 |
| 第六章 实验结果 | 第47-50页 |
| ·融合方法结果比较 | 第47-48页 |
| ·本文实验结果 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第54页 |
