| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 图目录 | 第12-14页 |
| 表目录 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第15-16页 |
| ·课题研究的历史与现状 | 第16-24页 |
| ·图像融合技术 | 第16-20页 |
| ·多光谱遥感图像融合技术 | 第20-22页 |
| ·多光谱遥感图像融合结果的质量评价 | 第22-24页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第24-27页 |
| 第二章 基于正交小波变换的多波段图像融合 | 第27-43页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·小波变换 | 第27-30页 |
| ·小波变换 | 第28-29页 |
| ·多分辨分析与Mallat算法 | 第29-30页 |
| ·图像的二维离散小波变换 | 第30-33页 |
| ·二维离散小波变换的类型 | 第30-31页 |
| ·图像的二维离散小波分解和重构 | 第31-32页 |
| ·图像在二维离散小波变换域的数据特征 | 第32-33页 |
| ·基于绝对值活跃度和区域相似度的图像融合算法 | 第33-36页 |
| ·绝对值活跃度(AVA)和区域相似度(RS) | 第33-34页 |
| ·AVA-RS算法描述 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-42页 |
| ·AVA和RS测度有效性验证 | 第36-37页 |
| ·AVA-RS算法有效性验证 | 第37-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于冗余小波变换的多波段图像融合 | 第43-56页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·图像的冗余小波变换 | 第43-46页 |
| ·“à trous”算法 | 第43-44页 |
| ·图像在冗余小波变换域的数据特征 | 第44-46页 |
| ·综合有向纹理特征(IOTF) | 第46-48页 |
| ·图像的纹理特征 | 第46页 |
| ·综合有向纹理特征 | 第46-48页 |
| ·基于冗余小波域IOTF重要中心系数的图像融合算法 | 第48-51页 |
| ·基于冗余小波变换的图像融合模型 | 第48-49页 |
| ·重要中心系数算法(SCC算法) | 第49页 |
| ·RWT-IOTF-SCC算法描述 | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于局部信息熵及其分布特性的多光谱和全色图像融合 | 第56-76页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·HIS图像融合模型 | 第56-61页 |
| ·HIS彩色系统 | 第56-57页 |
| ·HIS变换 | 第57-58页 |
| ·基于HIS变换的图像融合模型 | 第58-59页 |
| ·源图像中的噪声模型与处理方法 | 第59-61页 |
| ·域变换 | 第61-66页 |
| ·高斯-拉普拉斯塔型结构 | 第61-62页 |
| ·对比度塔型结构 | 第62-63页 |
| ·有向梯度塔型结构 | 第63-65页 |
| ·空间高、低频信息划分 | 第65-66页 |
| ·基于局部信息熵及其分布特性的MS与Pan图像融合 | 第66-68页 |
| ·局部信息熵及其分布特征值 | 第66-67页 |
| ·X-LIE-LIEDP算法描述 | 第67-68页 |
| ·实验结果与分析 | 第68-75页 |
| ·LIE和LIEDP测度有效性验证 | 第68-70页 |
| ·融合实验 | 第70-75页 |
| ·小结 | 第75-76页 |
| 第五章 基于局部空间模型的多光谱和全色图像融合 | 第76-91页 |
| ·引言 | 第76-77页 |
| ·局部空间模型 | 第77-80页 |
| ·空间退化/恢复模型 | 第77页 |
| ·局部空间退化/恢复模型 | 第77-78页 |
| ·MS和Pan图像融合问题中所涉及的LSRM | 第78-80页 |
| ·最小二乘法 | 第80页 |
| ·基于局部空间恢复模型的多光谱与全色图像融合 | 第80-84页 |
| ·求解空间退化图像的自适应算法 | 第81-82页 |
| ·LSRM-MPF算法描述 | 第82-84页 |
| ·实验结果与分析 | 第84-90页 |
| ·LSRM-MPF算法参数选取实验 | 第84-87页 |
| ·比较实验 | 第87-90页 |
| ·小结 | 第90-91页 |
| 第六章 基于三维迷向离散小波变换的多光谱和高光谱图像融合 | 第91-105页 |
| ·引言 | 第91-92页 |
| ·三维离散小波变换的类型 | 第92-94页 |
| ·三维迷向离散小波变换 | 第92-93页 |
| ·三维张量积离散小波变换 | 第93页 |
| ·多/高光谱图像在3D-IDWT域的数据特性 | 第93-94页 |
| ·基于3D-IDWT的多光谱和高光谱图像融合算法 | 第94-98页 |
| ·实验数据的创建 | 第95页 |
| ·3D-IDWT-MHF算法描述 | 第95-98页 |
| ·实验结果与分析 | 第98-103页 |
| ·RIBSR方法的有效性验证 | 第98-100页 |
| ·融合实验结果与分析 | 第100-103页 |
| ·小结 | 第103-105页 |
| 第七章 基于混合型三维离散小波变换的多光谱和高光谱图像融合 | 第105-116页 |
| ·引言 | 第105页 |
| ·适用于高光谱图像数据的三维离散小波变换 | 第105-107页 |
| ·高光谱图像数据的特点 | 第106-107页 |
| ·混合型三维离散小波变换 | 第107页 |
| ·高光谱图像在HSDWT域的数据特征 | 第107-109页 |
| ·基于HSDWT的多光谱和高光谱图像融合算法 | 第109-111页 |
| ·实验结果与分析 | 第111-115页 |
| ·融合结果综合质量评价 | 第111-113页 |
| ·空间及光谱信息质量分析 | 第113-115页 |
| ·小结 | 第115-116页 |
| 第八章 总结与展望 | 第116-119页 |
| ·总结 | 第116-117页 |
| ·展望 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-125页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
