| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-37页 |
| ·本课题的研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·多源图像融合技术及其研究动态 | 第13-32页 |
| ·图像融合的概念 | 第13-14页 |
| ·图像融合的应用 | 第14-15页 |
| ·图像传感器 | 第15-17页 |
| ·图像融合层次 | 第17-19页 |
| ·像素级图像融合方法及其研究现状 | 第19-28页 |
| ·图像融合的评价标准 | 第28-30页 |
| ·现有图像融合技术中仍存在的问题 | 第30-32页 |
| ·主要工作与研究成果 | 第32-35页 |
| ·论文安排 | 第35-37页 |
| 第二章 一种基于像素分类与人类视觉系统的图像去噪方法 | 第37-50页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·现有小波域图像降噪方法分析 | 第37-40页 |
| ·一种基于人类视觉系统的自适应小波图像去噪算法 | 第40-48页 |
| ·含噪图像的像素分类研究 | 第40-42页 |
| ·自适应小波图像去噪算法 | 第42-45页 |
| ·仿真实验及性能评价 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 第三章 一种有利于图像压缩的小波降噪方法 | 第50-65页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·小波域多阈值图像去噪 | 第50-63页 |
| ·一种用于小波图像去噪的系数检验方法 | 第50-52页 |
| ·多阈值迭代的小波图像降噪算法步骤 | 第52-55页 |
| ·实验仿真与性能评价 | 第55-63页 |
| ·小结 | 第63-65页 |
| 第四章 基于小波变换的不同聚焦图像融合研究 | 第65-80页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·基于小波变换的多聚焦图像融合方法 | 第65-79页 |
| ·基于多分辨率分析的图像融合概述 | 第65-66页 |
| ·基于局部梯度融合规则的尺度系数融合研究 | 第66-73页 |
| ·基于局部梯度融合规则的小波系数融合研究 | 第73-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 第五章 基于图像块分割的多聚焦图像融合 | 第80-108页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·基于离散余弦变换的多聚焦图像融合方法 | 第81-90页 |
| ·离散余弦变换及其性质 | 第81-82页 |
| ·基于DCT变换的多聚焦图像融合算法 | 第82-85页 |
| ·结合离散余弦变换与小波变换的图像融合方法 | 第85-87页 |
| ·实验仿真与性能评价 | 第87-90页 |
| ·基于支持向量机的自适应图像块分割多聚焦图像融合 | 第90-101页 |
| ·支持向量机原理 | 第90-94页 |
| ·特征选择 | 第94-95页 |
| ·算法步骤 | 第95-97页 |
| ·实验仿真与性能评价 | 第97-101页 |
| ·结合多分辨率与图像块分割的多聚焦图像融合 | 第101-107页 |
| ·算法原理及步骤 | 第101-103页 |
| ·仿真实验与性能评价 | 第103-107页 |
| ·小结 | 第107-108页 |
| 第六章 多光谱与全色遥感影像融合研究 | 第108-141页 |
| ·引言 | 第108-110页 |
| ·DCT域遥感影像融合 | 第110-123页 |
| ·DCT域遥感影像融合中的光谱保持研究 | 第110-113页 |
| ·DCT域遥感影像融合算法步骤 | 第113-114页 |
| ·实验仿真与性能分析 | 第114-123页 |
| ·一种基于HSV颜色空间的遥感影像融合算法 | 第123-132页 |
| ·HSV颜色空间 | 第123-125页 |
| ·绿色区域光谱保持型遥感影像融合算法 | 第125-128页 |
| ·计算机仿真与性能评价 | 第128-132页 |
| ·基于抽样小波变换的高空间分辨率遥感影像融合算法 | 第132-140页 |
| ·现有基于多分辨率分析的遥感影像融合算法分析 | 第132-133页 |
| ·高空间分辨率遥感影像融合算法 | 第133-135页 |
| ·计算机仿真实验与性能评价 | 第135-140页 |
| ·小结 | 第140-141页 |
| 第七章 结论和展望 | 第141-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
| 参考文献 | 第145-158页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第158页 |