| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 图像融合方法与多尺度变换的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 栈式稀疏自编码的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 尺度不变特征变换的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容与论文创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 常用图像融合方法及质量评价指标 | 第14-20页 |
| 2.1 基于NMSD的图像融合方法 | 第14-15页 |
| 2.2 基于MSD的图像融合方法 | 第15-18页 |
| 2.2.1 基于金字塔变换的图像融合方法 | 第15页 |
| 2.2.2 基于小波变换的图像融合方法 | 第15页 |
| 2.2.3 基于多尺度变换的图像融合方法 | 第15-18页 |
| 2.3 常用融合图像质量评价指标 | 第18-19页 |
| 2.3.1 常用的无参评价指标 | 第18-19页 |
| 2.3.2 常用的有参评价指标 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于NSCT和SSAE的红外与可见光图像融合方法 | 第20-41页 |
| 3.1 SSAE介绍 | 第20-23页 |
| 3.1.1 自编码 | 第20-22页 |
| 3.1.2 栈式稀疏自编码 | 第22-23页 |
| 3.2 基于SSAE的红外目标可信度指标 | 第23-25页 |
| 3.2.1 ReLu_tanh函数 | 第23-24页 |
| 3.2.2 基于OR的红外目标识别 | 第24-25页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第25页 |
| 3.3 基于OR的红外与可见光图像融合方法 | 第25-40页 |
| 3.3.1 基于红外目标可信度指标的低频子带系数融合规则 | 第26-27页 |
| 3.3.2 高频子带系数融合规则 | 第27页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第27-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于NSCT和SIFT的混合策略图像融合方法 | 第41-54页 |
| 4.1 SIFT介绍 | 第41-44页 |
| 4.1.1 SIFT特征描述子的求解 | 第41-44页 |
| 4.2 基于SIFT的待融合图像内容匹配度指标cmatch | 第44-46页 |
| 4.2.1 基于SIFT的待融合图像内容匹配度指标cmatch | 第44页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.3 基于cmatch的图像融合方法 | 第46-53页 |
| 4.3.1 基于cmatch的低频子带系数融合方法 | 第47-48页 |
| 4.3.2 高频融合方法 | 第48页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第48-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于SIST与SSAE的全子带水果图像融合方法 | 第54-61页 |
| 5.1 基于SIST与SSAE的图像融合方法 | 第54-55页 |
| 5.2 图像融合规则 | 第55-56页 |
| 5.2.1 SSAE的训练 | 第55页 |
| 5.2.2 低频子带系数融合规则 | 第55-56页 |
| 5.2.3 高频子带系数的融合规则 | 第56页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第56-60页 |
| 5.3.1 水果图像融合 | 第57-59页 |
| 5.3.2 算法时效性检测 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 1: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 附录 2: 作者在攻读硕士学位期间申请的专利 | 第69页 |
