| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·红外与可见光图像融合研究现状 | 第11-14页 |
| ·图像配准发展现状 | 第11-12页 |
| ·图像融合研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 图像融合研究综述 | 第16-29页 |
| ·图像配准技术 | 第16-20页 |
| ·图像配准数学模型 | 第16-18页 |
| ·图像配准研究内容 | 第18-19页 |
| ·图像配准分类 | 第19-20页 |
| ·多传感器图像融合的层次 | 第20-23页 |
| ·像素级图像融合 | 第20-21页 |
| ·特征级图像融合 | 第21-22页 |
| ·决策级图像融合 | 第22-23页 |
| ·像素级图像融合的方法 | 第23-26页 |
| ·图像融合的评价标准 | 第26-28页 |
| ·主观评价标准 | 第26-27页 |
| ·客观评价标准 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于梯度互信息和 UDPSO 的图像配准算法 | 第29-44页 |
| ·梯度互信息 | 第29-33页 |
| ·归一化互信息 | 第29-32页 |
| ·梯度互信息 | 第32-33页 |
| ·均匀设计粒子群算法 UDPSO | 第33-39页 |
| ·粒子群算法 | 第33-35页 |
| ·均匀设计法 | 第35-36页 |
| ·UDPSO 算法设计 | 第36-38页 |
| ·UDPSO 算法流程 | 第38-39页 |
| ·基于梯度互信息和 UDPSO 的图像配准 | 第39-41页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于 NSCT 与独立分量变换的图像融合算法 | 第44-59页 |
| ·非下采样 Contourlet 变换 | 第44-49页 |
| ·NSCT-ICA 算法 | 第49-54页 |
| ·独立分量变换 | 第49-52页 |
| ·NSCT-ICA 算法设计 | 第52-54页 |
| ·图像融合规则 | 第54-55页 |
| ·自适应加权的高频系数融合规则 | 第54-55页 |
| ·区域能量的低频系数融合规则 | 第55页 |
| ·基于 NSCT-ICA 的图像融合算法 | 第55-56页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·论文的工作内容及创新 | 第59-60页 |
| ·论文的不足及展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第65-66页 |