| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究目的 | 第10页 |
| 1.2 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.3 课题来源及本人工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 物联网综述 | 第13-19页 |
| 2.1 物联网简介 | 第13页 |
| 2.2 物联网特点 | 第13-14页 |
| 2.3 物联网层次划分 | 第14-15页 |
| 2.3.1 感知层 | 第14-15页 |
| 2.3.2 网络层 | 第15页 |
| 2.3.3 应用层 | 第15页 |
| 2.4 物联网热点问题 | 第15-18页 |
| 2.4.1 节点感知技术 | 第16-17页 |
| 2.4.2 节点组网及通信网路技术 | 第17页 |
| 2.4.3 数据融合与智能技术 | 第17页 |
| 2.4.4 云计算技术 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 传感网下的数据融合技术 | 第19-33页 |
| 3.1 传感网与物联网的区别与联系 | 第19-20页 |
| 3.2 数据融合概念及作用 | 第20页 |
| 3.3 数据融合分类 | 第20-24页 |
| 3.3.1 按融合层次划分 | 第20-21页 |
| 3.3.2 按融合位置划分 | 第21-24页 |
| 3.3.3 按融合数据的时空关系划分 | 第24页 |
| 3.4 传感网分布式数据融合算法 | 第24-32页 |
| 3.4.1 视频传感网中基于图像相关性的融合算法 | 第25-28页 |
| 3.4.2 基于TEEN路由协议的分布式递阶卡尔曼滤波信息融合 | 第28-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于分簇结构的分布式小波图像融合算法 | 第33-50页 |
| 4.1 图像融合技术概述 | 第33页 |
| 4.2 图像融合分类及性能比较 | 第33-35页 |
| 4.3 基于分簇结构的分布式图像融合算法 | 第35-45页 |
| 4.3.1 融合算法概述 | 第35-36页 |
| 4.3.2 背景减除法 | 第36-37页 |
| 4.3.3 SURF特征提取及图像配准 | 第37-41页 |
| 4.3.4 小波图像融合 | 第41-45页 |
| 4.4 相关算法实现及结果 | 第45-49页 |
| 4.4.1 背景减除的实现 | 第46-47页 |
| 4.4.2 SURF算法及图像配准的实现 | 第47-48页 |
| 4.4.3 小波融合的实现 | 第48页 |
| 4.4.4 实验结论 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 分布式图像融合的网络仿真实现 | 第50-62页 |
| 5.1 OPNET建模 | 第50-51页 |
| 5.1.1 OPNET架构 | 第50-51页 |
| 5.1.2 OPNET仿真机制 | 第51页 |
| 5.2 基于分簇的DD路由协议及建模 | 第51-58页 |
| 5.2.1 基于分簇的DD路由协议 | 第52-53页 |
| 5.2.2 建模层次、状态分解 | 第53-55页 |
| 5.2.3 建模实现 | 第55-58页 |
| 5.3 图像信号源仿真实现 | 第58-61页 |
| 5.3.1 图像信号源特点 | 第58页 |
| 5.3.2 建模层次、状态分解 | 第58页 |
| 5.3.3 建模实现 | 第58-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 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64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |