| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·论文的研究背景 | 第7页 |
| ·图像融合技术研究现状 | 第7-9页 |
| ·本论文研究目标 | 第9-10页 |
| ·本章小结 | 第10-11页 |
| 第二章 小波变换理论 | 第11-23页 |
| ·概述 | 第11-12页 |
| ·小波变换理论基础 | 第12-14页 |
| ·基本小波的定义 | 第12-13页 |
| ·Mallat算法 | 第13-14页 |
| ·连续小波变换和离散小波变换 | 第14-21页 |
| ·连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT) | 第14-15页 |
| ·离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT) | 第15页 |
| ·二进离散小波变换(DDWT) | 第15-19页 |
| ·一维二进离散小波变换(1D DDWT) | 第15-17页 |
| ·二维二进离散小波变换(2D DDWT) | 第17-19页 |
| ·提升小波变换 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于双树状离散小波变换的图像融合算法 | 第23-37页 |
| ·改进的CANNY算子边缘检测 | 第23-28页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·Canny边缘检测算法 | 第23-25页 |
| ·结合视觉的边缘检测算法 | 第25-27页 |
| ·亮度掩盖 | 第25-26页 |
| ·空间复杂度掩盖 | 第26-27页 |
| ·改进的Canny边缘检测算子 | 第27页 |
| ·Canny算法与本文改进算法实验结果比较 | 第27-28页 |
| ·双树状离散小波分解 | 第28-33页 |
| ·双树状离散小波(DT DWT) | 第28-29页 |
| ·一维双树状离散小波变换(1-D DT DWT) | 第29-30页 |
| ·二维双树状离散小波变换(2-D DT DWT) | 第30-32页 |
| ·二维双树状离散小波滤波器的设计 | 第32-33页 |
| ·融合方法及实验结果 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 融合图像的评价分析 | 第37-49页 |
| ·评价融合图像质量的参数介绍 | 第37-40页 |
| ·均方根误差RMSE(Root Mean Square Error) | 第37页 |
| ·熵EN(Entropy) | 第37-38页 |
| ·交叉熵CEN(Cross Entropy) | 第38页 |
| ·互信息MI(Mutual Information) | 第38-39页 |
| ·图像质量因子 | 第39-40页 |
| ·融合结果对比 | 第40-48页 |
| ·本文方法与常用融合方法结果对比 | 第40-44页 |
| ·本文方法与其它融合方法结果对比 | 第44-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 结束语 | 第49-51页 |
| ·本文小结 | 第49页 |
| ·问题与展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第54页 |
