图像信息多层次融合技术的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·图像信息融合技术的研究现状和存在的问题 | 第9-10页 |
| ·图像信息融合结果评价标准 | 第10-13页 |
| ·客观评价方法 | 第11-12页 |
| ·主观评价方法 | 第12-13页 |
| ·论文主要内容和章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于HIS和小波变换相结合的图像像素融合 | 第15-26页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·HIS变换方法 | 第16-19页 |
| ·HIS定义 | 第16页 |
| ·HIS在图像融合中的应用分析 | 第16-19页 |
| ·小波分析法 | 第19-22页 |
| ·小波分析的基本思想 | 第19-21页 |
| ·小波变换与HIS融合算法及分析 | 第21-22页 |
| ·实验结果及分析 | 第22-26页 |
| 第3章 BP神经网络的图像特征融合技术 | 第26-44页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·核主元分析技术 | 第27-32页 |
| ·主成分分析(PCA)的基本思想 | 第27-29页 |
| ·核主元分析(KPCA)技术 | 第29-32页 |
| ·BP神经网络方法 | 第32-34页 |
| ·实验及结果分析 | 第34-44页 |
| ·KPCA特征提取及识别 | 第34-38页 |
| ·BP网络结构的确定及训练 | 第38-42页 |
| ·融合过程及识别结果 | 第42-44页 |
| 第4章 基于模糊集合理论的图像决策级融合 | 第44-60页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·决策级融合算法 | 第45-47页 |
| ·贝叶斯推理法 | 第45-46页 |
| ·专家系统 | 第46页 |
| ·D-S证据理论方法 | 第46-47页 |
| ·模糊集合理论 | 第47-49页 |
| ·模糊集与隶属函数 | 第47-48页 |
| ·模糊关系与其合成 | 第48-49页 |
| ·模糊综合决策 | 第49-50页 |
| ·分类器设计 | 第50-53页 |
| ·最近邻法 | 第50-51页 |
| ·线性分类器 | 第51页 |
| ·Adaboost分类器 | 第51-53页 |
| ·实验及结果分析 | 第53-60页 |
| ·分类器识别过程 | 第53-54页 |
| ·模糊系统的构建 | 第54-57页 |
| ·结果及分析 | 第57-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·论文工作总结 | 第60-61页 |
| ·研究展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第67页 |
