摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-15页 |
第一章 绪论 | 第15-35页 |
·多源图像融合技术的研究背景与研究内容 | 第15-21页 |
·多源图像融合技术的研究背景与研究意义 | 第15-17页 |
·多源图像融合技术的主要应用领域与研究内容 | 第17-21页 |
·多源图像融合技术的研究现状 | 第21-25页 |
·变换域法 | 第21-23页 |
·空域法 | 第23-25页 |
·其他方法 | 第25页 |
·多源图像融合方法的性能评价 | 第25-30页 |
·主观评价方式 | 第26页 |
·客观评价方式 | 第26-30页 |
·本文主要内容及结构安排 | 第30-35页 |
第二章 基于小波变换和自适应分块的多聚焦图像融合算法 | 第35-49页 |
·引言 | 第35-36页 |
·算法 | 第36-42页 |
·低频初始融合 | 第37-40页 |
·差分进化算法 | 第37-38页 |
·聚焦程度度量 | 第38-39页 |
·具体实现 | 第39-40页 |
·低频精确融合 | 第40-41页 |
·高频融合 | 第41-42页 |
·实验 | 第42-48页 |
·实验相关配置 | 第42-44页 |
·实验结果与分析 | 第44-48页 |
·更多实验结果 | 第48页 |
·本章小结 | 第48-49页 |
第三章 基于自适应稀疏表示的图像融合算法 | 第49-63页 |
·引言 | 第49-50页 |
·稀疏表示理论及其相关应用 | 第50-53页 |
·稀疏表示理论 | 第50-52页 |
·相关应用 | 第52-53页 |
·自适应稀疏表示模型 | 第53-55页 |
·融合算法 | 第55-56页 |
·实验 | 第56-62页 |
·实验设置 | 第57-58页 |
·实验结果与分析 | 第58-62页 |
·本章小结 | 第62-63页 |
第四章 结合多尺度变换和稀疏表示的图像融合框架 | 第63-87页 |
·引言 | 第63-64页 |
·融合框架 | 第64-67页 |
·具体实现 | 第64-67页 |
·优势 | 第67页 |
·实验 | 第67-85页 |
·实验图像和客观指标 | 第67-68页 |
·六种常用多尺度变换上的实验结果 | 第68-77页 |
·每种多尺度下的单独比较 | 第69-72页 |
·综合比较 | 第72-77页 |
·滑窗步长的影响 | 第77-81页 |
·与优秀空域方法的比较 | 第81-85页 |
·本章小结 | 第85-87页 |
第五章 基于稠密SIFT描述子的多聚焦图像融合算法 | 第87-107页 |
·引言 | 第87页 |
·稠密SIFT描述子应用于多聚焦图像融合 | 第87-89页 |
·算法 | 第89-96页 |
·初始分割 | 第91-93页 |
·决策图优化 | 第93-94页 |
·融合 | 第94页 |
·通用算法流程 | 第94-96页 |
·实验 | 第96-106页 |
·实验设置 | 第96-97页 |
·自由参数分析 | 第97-98页 |
·与其他方法的比较 | 第98-102页 |
·特征匹配的作用 | 第102-103页 |
·计算效率的比较 | 第103-104页 |
·更多结果 | 第104-106页 |
·本章小结 | 第106-107页 |
第六章 基于稠密SIFT描述子的多曝光图像融合算法 | 第107-127页 |
·引言 | 第107-109页 |
·稠密SIFT描述子应用于多曝光图像融合 | 第109-111页 |
·算法 | 第111-115页 |
·权值项构建 | 第111-113页 |
·局部对比度 | 第111-112页 |
·曝光质量 | 第112-113页 |
·空间一致性 | 第113页 |
·权值图估计 | 第113-114页 |
·权值图质量改善 | 第114页 |
·融合 | 第114-115页 |
·实验 | 第115-126页 |
·实验设置 | 第115-118页 |
·实验结果与讨论 | 第118-123页 |
·客观评价 | 第123-124页 |
·自由参数分析 | 第124-125页 |
·计算效率比较 | 第125-126页 |
·本章小结 | 第126-127页 |
第七章 总结与展望 | 第127-131页 |
·论文工作总结 | 第127-128页 |
·研究展望 | 第128-131页 |
参考文献 | 第131-143页 |
致谢 | 第143-145页 |
攻读博士学位期间发表的学术论文、申请的发明专利、参与的科研项目以及获得的奖励 | 第145-146页 |