| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 双模态红外图像融合的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.2 拟态仿生学研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 论文的主要内容及章节安排 | 第20-23页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 拟态变换理论基础 | 第23-33页 |
| 2.1 拟态章鱼的拟态过程分析 | 第23-26页 |
| 2.1.1 拟态章鱼简介 | 第23-25页 |
| 2.1.2 拟态章鱼的多拟态过程分析 | 第25-26页 |
| 2.2 拟态变换与拟态融合 | 第26-31页 |
| 2.2.1 拟态融合概念 | 第26-27页 |
| 2.2.2 拟态变换概念 | 第27-28页 |
| 2.2.3 拟态变换原理 | 第28页 |
| 2.2.4 多拟态过程与拟态融合的对应关系 | 第28-30页 |
| 2.2.5 变元组合方式分析 | 第30-31页 |
| 2.3 拟态变换框架下图像特征感知的重要性 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 拟态变换框架下的图像特征感知 | 第33-51页 |
| 3.1 图像特征提取 | 第34-41页 |
| 3.1.1 边缘特征 | 第34-36页 |
| 3.1.2 纹理特征 | 第36-39页 |
| 3.1.3 亮度特征 | 第39-41页 |
| 3.2 可能性理论在图像特征感知的应用 | 第41-45页 |
| 3.2.1 可能性理论在图像特征感知的优势 | 第41-42页 |
| 3.2.2 可能性分布合成的基本原理 | 第42-43页 |
| 3.2.3 可能性分布构造与合成的基本方法 | 第43-45页 |
| 3.3 基于可能性分布的图像特征感知 | 第45-49页 |
| 3.3.1 多类图像特征的可能性分布构造 | 第45-47页 |
| 3.3.2 多类图像特征的可能性分布合成 | 第47页 |
| 3.3.3 基于可能性分布合成的图像特征感知 | 第47-49页 |
| 3.4 实例分析 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 双模态红外图像融合的拟态变换原理 | 第51-69页 |
| 4.1 拟态变换原理与拟态融合 | 第51-52页 |
| 4.1.1 拟态变换在拟态融合过程中的意义 | 第51-52页 |
| 4.1.2 拟态变换原理在拟态变换中的价值 | 第52页 |
| 4.2 不同多类变元的融合效果分析 | 第52-60页 |
| 4.2.1 拟态变换中多类变元确定 | 第52-54页 |
| 4.2.2 多尺度分解变元组图像特征融合效果分析 | 第54-56页 |
| 4.2.3 融合规则变元组图像特征融合效果分析 | 第56-57页 |
| 4.2.4 融合结构变元组图像特征融合效果分析 | 第57-60页 |
| 4.3 双模态红外图像融合的拟态变换原理 | 第60-67页 |
| 4.3.1 拟态多类变元优化组合关系构建 | 第60-62页 |
| 4.3.2 构建拟态多类变元与图像特征的多级映射关系 | 第62-65页 |
| 4.3.3 多级值映射关系的函数化表示 | 第65-67页 |
| 4.3.4 面向双模态红外图像融合的拟态变换原理 | 第67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 基于拟态变换原理的图像融合方法 | 第69-80页 |
| 5.1 可变元素与矩阵理论结合的双模态红外图像拟态融合 | 第69-71页 |
| 5.2 实验结果与评价 | 第71-79页 |
| 5.2.1 实验结果 | 第71-73页 |
| 5.2.2 主观评价 | 第73-74页 |
| 5.2.3 客观评价 | 第74-79页 |
| 5.3 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-84页 |
| 6.1 本文的主要工作与创新点 | 第80-82页 |
| 6.2 下一步需要完成的工作 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |