| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第10页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第10-12页 |
| 2 图像融合的基本理论 | 第12-24页 |
| 2.1 红外图像基本特征 | 第12-13页 |
| 2.2 可见光图像基本特征 | 第13-14页 |
| 2.3 图像融合 | 第14-23页 |
| 2.3.1 图像融合的概念 | 第14页 |
| 2.3.2 图像融合的分类 | 第14-15页 |
| 2.3.3 图像融合的流程 | 第15-16页 |
| 2.3.4 图像配准 | 第16-17页 |
| 2.3.5 图像增强 | 第17-19页 |
| 2.3.6 融合规则 | 第19-21页 |
| 2.3.7 图像融合效果质量评价 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 图像融合算法研究 | 第24-48页 |
| 3.1 空间域方法 | 第24-29页 |
| 3.1.1 像素灰度取最大法 | 第24页 |
| 3.1.2 像素灰度取最小法 | 第24页 |
| 3.1.3 加权平均算法 | 第24-25页 |
| 3.1.4 仿真实验结果与分析 | 第25-29页 |
| 3.2 变换域方法 | 第29-37页 |
| 3.2.1 IHS变换算法 | 第29-31页 |
| 3.2.2 主成分分析PCA融合算法 | 第31-33页 |
| 3.2.3 仿真实验结果与分析 | 第33-37页 |
| 3.3 多尺度分解方法 | 第37-46页 |
| 3.3.1 小波变换算法 | 第37-40页 |
| 3.3.2 Contourlet变换算法 | 第40-43页 |
| 3.3.3 仿真实验结果与分析 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 4 改进的图像融合算法 | 第48-58页 |
| 4.1 基于IHS变换和小波变换的图像融合算法 | 第48-52页 |
| 4.1.1 算法步骤 | 第48-49页 |
| 4.1.2 高低频部分的融合规则 | 第49-51页 |
| 4.1.3 仿真实验结果与分析 | 第51-52页 |
| 4.2 基于IHS和Contourtlet变换的图像融合算法 | 第52-55页 |
| 4.2.1 算法步骤 | 第53页 |
| 4.2.2 仿真实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 4.3 实验结果比较和分析 | 第55-57页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第55-57页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 图像融合在变电站电力设备监测系统中的应用 | 第58-64页 |
| 5.1 应用背景 | 第58页 |
| 5.2 需求分析 | 第58-59页 |
| 5.3 变电站故障监测系统设计 | 第59-60页 |
| 5.4 系统软件部分的实现 | 第60-62页 |
| 5.4.1 功能模块设计 | 第60页 |
| 5.4.2 系统各个模块的具体功能 | 第60-61页 |
| 5.4.3 系统的开发环境 | 第61页 |
| 5.4.4 系统的实现展示 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第64页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 在校学习期间发表的专利 | 第72页 |