| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 2 国产高分辨率卫星与数据预处理 | 第19-27页 |
| 2.1 高分辨率卫星数据介绍 | 第19-22页 |
| 2.1.1 中巴地球资源系列卫星 | 第19页 |
| 2.1.2 资源系列卫星 | 第19-20页 |
| 2.1.3 高分专项系列卫星 | 第20-22页 |
| 2.2 研究区数据情况 | 第22页 |
| 2.3 数据预处理 | 第22-25页 |
| 2.3.1 辐射定标 | 第22-23页 |
| 2.3.2 大气校正 | 第23-24页 |
| 2.3.3 几何校正 | 第24页 |
| 2.3.4 图像裁剪 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 影像融合基本理论与质量评价方法 | 第27-37页 |
| 3.1 影像融合概述 | 第27-34页 |
| 3.1.1 影像融合过程 | 第27页 |
| 3.1.2 影像融合层次 | 第27-29页 |
| 3.1.3 影像融合常用方法 | 第29-31页 |
| 3.1.4 影像融合规则 | 第31-34页 |
| 3.2 影像融合质量评价 | 第34-36页 |
| 3.2.1 主观评价方法 | 第34-35页 |
| 3.2.2 客观评价方法 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于深度学习的卷积神经网络影像盲修复 | 第37-55页 |
| 4.1 深度学习概述 | 第37-38页 |
| 4.2 深度复合卷积神经网络影像盲复原模型 | 第38-45页 |
| 4.2.1 深度卷积神经网络 | 第38-43页 |
| 4.2.2 影像盲复原模型 | 第43-45页 |
| 4.3 影像盲复原实验及结果分析 | 第45-54页 |
| 4.3.1 实验过程 | 第45-50页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 融合实验与结果分析 | 第55-63页 |
| 5.1 深度复合卷积神经网络影像融合模型 | 第55页 |
| 5.2 实验过程 | 第55-56页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第56-61页 |
| 5.3.1 基于深度复合卷积神经网络的影像融合结果 | 第56-59页 |
| 5.3.2 融合质量评价分析 | 第59-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 本文总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |