摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-9页 |
第一章 绪论 | 第9-14页 |
·课题研究背景和意义 | 第9页 |
·红外与可见光图像融合的基础理论 | 第9-10页 |
·图像融合的概念 | 第9-10页 |
·融合算法的分类 | 第10页 |
·国内外研究现状 | 第10-12页 |
·本文研究内容及技术路线 | 第12-14页 |
第二章 样本采集及图像质量评价体系选择 | 第14-22页 |
·引言 | 第14页 |
·图像样本采集方法设计 | 第14-17页 |
·图像样本采集实验 | 第14-17页 |
·林木样本图像特点 | 第17页 |
·主观评价指标 | 第17页 |
·客观评价指标 | 第17-20页 |
·基于信息量的评价指标 | 第18页 |
·基于统计特性的评价指标 | 第18-20页 |
·基于信噪比的评价指标 | 第20页 |
·本章小结 | 第20-22页 |
第三章 像素级图像融合算法研究 | 第22-42页 |
·引言 | 第22页 |
·常见像素级图像融合算法 | 第22-33页 |
·像素级融合算法概论 | 第22-23页 |
·基于小波变换的图像融合算法 | 第23-27页 |
·基于Contourlet变换的图像融合算法 | 第27-33页 |
·基于Contourlet变换和PCNN的图像融合算法 | 第33-38页 |
·脉冲耦合神经网络(PCNN)模型 | 第34-35页 |
·融合规则制定 | 第35-38页 |
·融合结果及质量评价 | 第38-40页 |
·本章小结 | 第40-42页 |
第四章 特征级图像融合算法研究 | 第42-62页 |
·引言 | 第42-43页 |
·图像分割方法研究 | 第43-47页 |
·图像分割算法概述 | 第43页 |
·Live wire交互式图像分割算法 | 第43-46页 |
·林木图像分割结果评价 | 第46-47页 |
·基于模糊逻辑的特征级融合算法 | 第47-55页 |
·非下采样Contourlet变换 | 第47-48页 |
·基于模糊逻辑的低频域融合规则 | 第48-49页 |
·基于分割结果的高频域融合规则 | 第49-53页 |
·融合结果及质量评价 | 第53-55页 |
·融合系数优化算法研究 | 第55-60页 |
·Teaching Learning based Optimization参数优化算法 | 第55-57页 |
·TLBO在图像融合中的应用 | 第57页 |
·优化结果分析 | 第57-60页 |
·本章小结 | 第60-62页 |
第五章 融合图像在林木识别中的应用 | 第62-67页 |
·特征数据提取 | 第62-64页 |
·验证实验及结果分析 | 第64-66页 |
·林木目标识别 | 第64-65页 |
·林木胸径计算 | 第65-66页 |
·本章小结 | 第66-67页 |
第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
·总结 | 第67-68页 |
·展望 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-73页 |
个人简介 | 第73-75页 |
导师简介 | 第75-77页 |
获得成果目录 | 第77-78页 |
致谢 | 第78页 |