基于稀疏表示的自适应图像融合方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·选题的背景和意义 | 第8页 |
| ·图像融合概述 | 第8-9页 |
| ·图像融合的研究现状及存在问题 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·存在问题 | 第10页 |
| ·本文研究内容及安排 | 第10-12页 |
| 第2章 图像配准 | 第12-20页 |
| ·图像配准 | 第12-14页 |
| ·图像配准原理 | 第12页 |
| ·图像配准变换模型 | 第12-14页 |
| ·图像配准方法 | 第14-18页 |
| ·基于灰度的图像配准 | 第14-16页 |
| ·基于特征的图像配准 | 第16-18页 |
| ·图像配准实验 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 图像融合的基础理论 | 第20-30页 |
| ·图像融合系统结构 | 第20页 |
| ·图像融合分类 | 第20-22页 |
| ·常见的图像融合方法 | 第22-29页 |
| ·基于空间域的图像融合方法 | 第23-25页 |
| ·基于变换域的图像融合方法 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 图像融合评价指标 | 第30-35页 |
| ·主观评价方法 | 第30-31页 |
| ·客观评价方法 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 图像稀疏表示理论及字典构造方法 | 第35-43页 |
| ·稀疏表示理论 | 第35-37页 |
| ·信号稀疏表示 | 第35页 |
| ·稀疏编码 | 第35-37页 |
| ·字典设计 | 第37-42页 |
| ·K-SVD 字典构造方法 | 第37-38页 |
| ·字典训练的算法实现 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第6章 基于稀疏表示的自适应图像融合方法 | 第43-56页 |
| ·稀疏表示用于图像融合 | 第43-44页 |
| ·基于稀疏表示的自适应图像融合方法 | 第44-46页 |
| ·具体融合策略 | 第44-45页 |
| ·恢复与重构 | 第45-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-55页 |
| ·无噪图像的融合结果及分析 | 第46-52页 |
| ·含噪图像的融合结果及分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第7章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56-57页 |
| ·未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士期间参与课题情况 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
