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基于非采样Contourlet变换的图像融合

摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第1章 绪论第14-36页
   ·课题研究背景及意义第14-16页
   ·图像融合的发展与应用第16-19页
     ·基础理论框架研究第16-17页
     ·技术应用研究第17-19页
   ·图像融合的级别第19-22页
     ·像素级图像融合第19-20页
     ·特征级图像融合第20-21页
     ·决策级图像融合第21-22页
   ·像素级图像融合算法分类第22-28页
     ·空间域的图像融合算法第22-24页
     ·变换域的图像融合算法第24-28页
   ·图像融合评价体系第28-33页
     ·主观视觉评价第28-29页
     ·客观质量评价第29-33页
   ·论文组织结构第33-36页
第2章 非采样 Contourlet 变换理论第36-54页
   ·引言第36页
   ·Contourlet 变换理论第36-37页
   ·非采样 Contourlet 变换理论第37-49页
     ·非采样 Contourlet 变换的结构第38-39页
     ·非采样塔形滤波器组结构第39-41页
     ·非采样方向滤波器组结构第41-44页
     ·NSCT 中非采样滤波器组设计原理第44-49页
   ·非采样 Contourlet 变换的图像处理第49-51页
     ·NSCT 对图像的分解与重构第49-50页
     ·NSCT 用于图像融合第50-51页
   ·本章小结第51-54页
第3章 基于 NSCT 的红外和可见光图像融合第54-74页
   ·引言第54-55页
   ·红外和可见光图像融合第55-57页
     ·红外和可见光传感器的成像特性第55-56页
     ·红外和可见光图像融合第56-57页
   ·图像的区域分割和区域联合第57-62页
     ·基于 OTSU 的图像区域分割第57-61页
     ·图像的联合区域表示第61-62页
   ·基于区域和 NSCT 的红外和可见光图像融合第62-73页
     ·融合步骤和融合规则第62-67页
     ·融合效果和质量评价第67-73页
   ·本章小结第73-74页
第4章 基于非负矩阵分解的图像融合第74-96页
   ·引言第74-75页
   ·非负矩阵分解理论第75-79页
     ·非负矩阵分解概述第75页
     ·非负矩阵分解算法第75-78页
     ·改进非负矩阵分解第78-79页
   ·投影梯度非负矩阵分解第79-84页
     ·非负矩阵分解存在的问题第79-80页
     ·投影梯度非负矩阵分解算法第80-84页
   ·采用投影梯度非负矩阵分解的图像融合第84-93页
     ·NMF 应用于图像融合的可行性第84页
     ·采用 PGNMF 的图像融合方法第84-88页
     ·融合结果和质量评价第88-93页
   ·本章小结第93-96页
第5章 基于粒子群优化算法的多聚焦图像融合第96-126页
   ·引言第96-97页
   ·粒子群优化算法第97-103页
     ·粒子群优化算法的基本理论第97-102页
     ·标准 PSO 算法存在的问题及改进方法第102-103页
   ·克隆选择的免疫粒子群优化算法第103-112页
     ·人工免疫的克隆选择算法第103-105页
     ·克隆选择的免疫粒子群优化算法第105-112页
   ·采用克隆选择的免疫粒子群优化算法的多聚焦图像融合第112-124页
     ·PSO 在图像融合中应用的可行性第112-113页
     ·采用 ICSPSO 的多聚焦图像融合方法第113-117页
     ·融合结果和质量评价第117-124页
   ·本章小结第124-126页
第6章 压缩感知理论在图像融合中的应用研究第126-144页
   ·引言第126-127页
   ·压缩感知理论第127-133页
     ·压缩感知概述第127-128页
     ·压缩感知的基础理论第128-133页
   ·压缩感知在图像融合中的应用第133-142页
     ·压缩感知的图像采集和重构第133-136页
     ·压缩感知的图像融合第136-142页
   ·本章小结第142-144页
第7章 总结与展望第144-154页
   ·论文的主要工作和结论第144-150页
   ·论文的创新点第150-151页
   ·论文的不足之处及展望第151-154页
参考文献第154-170页
在学期间学术成果情况第170-172页
指导教师及作者简介第172-174页
致谢第174-175页

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