| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 图像融合简介 | 第12-16页 |
| 1.3.1 图像融合层次 | 第12-14页 |
| 1.3.2 传统图像融合方法 | 第14-16页 |
| 1.3.3 图像融合存在的问题 | 第16页 |
| 1.4 图像融合的评价标准 | 第16-20页 |
| 1.4.1 主观评价标准 | 第17页 |
| 1.4.2 客观评价标准 | 第17-20页 |
| 1.5 本文主要内容 | 第20-22页 |
| 2 剪切波变换理论基础 | 第22-30页 |
| 2.1 剪切波变换 | 第23-24页 |
| 2.2 离散剪切波变换 | 第24-28页 |
| 2.2.1 频域实现 | 第25-27页 |
| 2.2.2 时域实现 | 第27-28页 |
| 2.3 非下采样剪切波变换 | 第28-29页 |
| 2.4 非下采样剪切波的优良特性 | 第29-30页 |
| 3 基于SR-GF的多聚焦图像融合算法的研究 | 第30-42页 |
| 3.1 多聚焦图像 | 第30-32页 |
| 3.1.1 多聚焦图像融合 | 第30-31页 |
| 3.1.2 多聚焦图像成像原理 | 第31-32页 |
| 3.2 引导滤波的理论基础 | 第32-34页 |
| 3.3 稀疏表示理论基础 | 第34-38页 |
| 3.3.1 稀疏表示 | 第35-36页 |
| 3.3.2 字典构造算法 | 第36-37页 |
| 3.3.3 基于稀疏表示的融合算法的优缺点 | 第37-38页 |
| 3.4 SR-GF融合算法 | 第38-39页 |
| 3.5 实验结果与对比分析 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于NSST的SR-GF图像融合算法 | 第42-53页 |
| 4.1 基于NSST的SR-GF的图像融合算法 | 第42-48页 |
| 4.1.1 基于引导滤波的融合规则 | 第42-46页 |
| 4.1.2 基于稀疏表示的图像融合规则 | 第46页 |
| 4.1.3 传统的基于多尺度图像融合算法的优缺点 | 第46-47页 |
| 4.1.4 NSST-SR-GF算法原理 | 第47-48页 |
| 4.2 实验结果与对比分析 | 第48-52页 |
| 4.2.1 关于字典尺度最优的对比试验及分析 | 第48-50页 |
| 4.2.3 关于NSST-SR-GF算法的对比试验 | 第50-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于NSST-SR-RD图像融合算法 | 第53-62页 |
| 5.1 医学图像特点 | 第53-54页 |
| 5.2 NSST-SR-RD算法 | 第54-56页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第56-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 6 结论 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-71页 |
| 学位论文数据集 | 第71页 |