面向空间目标识别的红外与可见光图像融合算法及仿真研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·空间目标识别的研究现状 | 第13-15页 |
| ·多源图像融合的研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文的主要内容与章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 图像融合技术与融合效果评价 | 第18-28页 |
| ·多源图像融合概述 | 第18-21页 |
| ·源图像预处理技术 | 第21-24页 |
| ·直方图均衡化 | 第21-22页 |
| ·灰度线性变换 | 第22-24页 |
| ·中值滤波 | 第24页 |
| ·图像融合效果评价 | 第24-27页 |
| ·融合图像的主观评价 | 第25页 |
| ·融合图像的客观评价 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 红外与可见光图像的可融合性分析 | 第28-36页 |
| ·红外与可见光图像可融合性分析的必要性 | 第28-29页 |
| ·成像传感器有效判断模型 | 第29-31页 |
| ·红外图像的有效判断模型 | 第29-30页 |
| ·可见光图像的有效判断模型 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-35页 |
| ·实验方案设计 | 第31-32页 |
| ·可融合性分析实验 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于稀疏表示的红外与可见光图像融合算法 | 第36-51页 |
| ·稀疏表示理论 | 第36-42页 |
| ·信号在超完备冗余字典中的稀疏表示 | 第36-37页 |
| ·超完备字典 | 第37-41页 |
| ·OMP 算法 | 第41-42页 |
| ·基于稀疏表示的红外与可见光图像融合算法 | 第42-45页 |
| ·源图像的稀疏分解 | 第43-44页 |
| ·融合规则 | 第44-45页 |
| ·融合图像重构 | 第45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-50页 |
| ·本文算法与传统算法的比较实验 | 第45-48页 |
| ·本文算法在多种超完备冗余字典上的比较实验 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 空间目标融合识别方法 | 第51-64页 |
| ·空间目标融合识别方法概述 | 第51-52页 |
| ·空间目标特征提取 | 第52-58页 |
| ·形状不变矩 | 第53-54页 |
| ·角点特征 | 第54-57页 |
| ·归一化的转动惯量 | 第57-58页 |
| ·基于红外与可见光图像融合空间目标识别算法 | 第58-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 半实物仿真演示系统 | 第64-73页 |
| ·半实物仿真演示系统方案概述 | 第64-65页 |
| ·半实物仿真演示系统方案 | 第65-72页 |
| ·星空背景 | 第65-66页 |
| ·目标模拟器 | 第66页 |
| ·红外成像系统方案 | 第66-67页 |
| ·CCD 可见光成像系统方案 | 第67-70页 |
| ·PT 数控转台 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第七章 结束语 | 第73-76页 |
| ·主要工作与创新点 | 第73-74页 |
| ·问题与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第83页 |
