变换域中的多源图像融合方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第8-10页 |
| ·图像融合技术的发展与现状 | 第10-15页 |
| ·发展历程 | 第10-13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容及创新点 | 第15-18页 |
| 第二章 多源图像融合理论与技术分析 | 第18-38页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·多源图像融合理论 | 第18-25页 |
| ·图像融合的层次结构 | 第18-22页 |
| ·图像融合方法分类 | 第22-25页 |
| ·融合效果评价方法 | 第25-30页 |
| ·主客观评价指标 | 第25-29页 |
| ·评价指标选取原则 | 第29-30页 |
| ·变换域图像融合技术 | 第30-34页 |
| ·多分辨率分析方法 | 第30-32页 |
| ·多分辨率图像融合 | 第32-34页 |
| ·基于“X-let”的变换域图像融合 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于区域特征的变换域多聚焦图像融合 | 第38-60页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·多聚焦图像融合 | 第38-41页 |
| ·多聚焦图像成像特点 | 第38-39页 |
| ·多聚焦图像融合原理 | 第39-41页 |
| ·变换域图像分解方法 | 第41-49页 |
| ·多尺度分解 | 第41-42页 |
| ·非下采样Contourlet 变换 | 第42-45页 |
| ·非下采样Contourlet 变换的图像分解 | 第45-49页 |
| ·基于区域特征的NSCT 变换域图像融合 | 第49-55页 |
| ·图像融合的基本规则 | 第49-51页 |
| ·区域特征及其接近度 | 第51-52页 |
| ·多聚焦图像融合过程 | 第52-55页 |
| ·实验与结果分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-60页 |
| 第四章 基于PCNN 的变换域多源图像融合 | 第60-82页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·PCNN 在图像融合中的应用 | 第61-65页 |
| ·脉冲耦合神经网络 | 第61-63页 |
| ·基于PCNN 的多聚焦图像融合 | 第63-65页 |
| ·多传感器图像融合 | 第65-68页 |
| ·多传感器图像融合种类 | 第65-67页 |
| ·红外与可见光图像融合 | 第67-68页 |
| ·基于PCNN 的红外与可见光图像融合 | 第68-75页 |
| ·脉冲耦合神经网络的改进 | 第68-70页 |
| ·红外图像分割实验 | 第70-73页 |
| ·红外与可见光图像融合过程 | 第73-75页 |
| ·实验与结果分析 | 第75-79页 |
| ·本章小结 | 第79-82页 |
| 第五章 多源图像融合的多目标优化问题研究 | 第82-100页 |
| ·引言 | 第82页 |
| ·多目标优化算法 | 第82-90页 |
| ·多目标优化问题 | 第82-83页 |
| ·自适应差分进化算法 | 第83-86页 |
| ·仿真实验 | 第86-90页 |
| ·图像融合多目标优化 | 第90-94页 |
| ·多目标图像融合系统 | 第90-92页 |
| ·多目标图像融合模型 | 第92-93页 |
| ·优化目标的选择 | 第93-94页 |
| ·实验与结果分析 | 第94-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 第六章 总结与展望 | 第100-102页 |
| ·研究工作总结 | 第100-101页 |
| ·未来研究展望 | 第101-102页 |
| 致谢 | 第102-104页 |
| 参考文献 | 第104-114页 |
| 附录：作者攻读博士学位期间的科研成果 | 第114-115页 |
