| 第1章 绪 论 | 第1-22页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·数据融合技术研究历史与现状 | 第12-15页 |
| ·应用状况 | 第15-17页 |
| ·本文的工作 | 第17-20页 |
| ·本文的组织 | 第20-22页 |
| 第2章 数据融合问题模型 | 第22-46页 |
| ·基本概念 | 第22-24页 |
| ·数据融合定义 | 第22-23页 |
| ·数据融合的基本原理 | 第23-24页 |
| ·数据融合的功能模型 | 第24-27页 |
| ·数据融合结构分类 | 第27-30页 |
| ·数据融合方法 | 第30-37页 |
| ·直接对数据源操作的方法 | 第30-32页 |
| ·基于对象的统计特性和概率模型的方法 | 第32-35页 |
| ·基于规则推理的方法 | 第35-37页 |
| ·数据融合的关键问题和研究方向 | 第37-41页 |
| ·数据融合的性能评价 | 第41-45页 |
| ·数据融合系统的测试与评估 | 第43-44页 |
| ·建立评估上下文 | 第44页 |
| ·测试与评估原理 | 第44-45页 |
| ·测试与评估标准 | 第45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第3章 基于多小波的像素级数据融合方法 | 第46-84页 |
| ·引言 | 第46-48页 |
| ·像素级图像融合的主要研究内容 | 第48-56页 |
| ·像素级图像融合的主要方法 | 第49-54页 |
| ·基于IHS变换的图像融合 | 第49-51页 |
| ·基于主成分分析的图像融合 | 第51-53页 |
| ·基于乘法的图像融合 | 第53页 |
| ·基于Brovey变换法的图像融合 | 第53-54页 |
| ·基于小波变换的图像融合 | 第54页 |
| ·像素级图像融合的效果评价 | 第54-56页 |
| ·多小波基本理论 | 第56-67页 |
| ·离散多小波变换 | 第56-60页 |
| ·多小波的数学性质 | 第60-65页 |
| ·多小波的正交性和双正交性 | 第60-63页 |
| ·多小波的对称性 | 第63-65页 |
| ·多小波的消失矩和逼近阶 | 第65页 |
| ·多小波的分解与重构 | 第65-66页 |
| ·多小波变换的预处理 | 第66-67页 |
| ·多小波变换的边界处理 | 第67页 |
| ·基于多小波收缩与子带增强(MSSE)的图像去噪方法 | 第67-74页 |
| ·基于多小波的图像去噪 | 第68-70页 |
| ·子带增强 | 第70-71页 |
| ·MSSE方法 | 第71-74页 |
| ·基于多小波的双光谱数据融合 | 第74-82页 |
| ·基于多小波的双光谱图像处理 | 第75-77页 |
| ·新的适应双光谱图像特点的融合规则 | 第77-78页 |
| ·实验结果 | 第78-82页 |
| ·小结 | 第82-84页 |
| 第4章 双光谱数据融合应用系统 | 第84-98页 |
| ·引言 | 第84-85页 |
| ·Reference Frameworks 5(RF5) | 第85-89页 |
| ·RF5 简介 | 第85-86页 |
| ·RF5 中的数据处理元素 | 第86-87页 |
| ·RF5 中的数据通信元素 | 第87-89页 |
| ·双光谱数据融合应用系统 | 第89-91页 |
| ·数据融合应用系统软件框架 | 第91-96页 |
| ·基于RF5 的软件实现 | 第91-94页 |
| ·实验结果与讨论 | 第94-96页 |
| ·小结 | 第96-98页 |
| 第5章 基于证据理论的决策级数据融合方法 | 第98-120页 |
| ·引言 | 第98-99页 |
| ·D-S证据理论 | 第99-100页 |
| ·证据函数 | 第100-103页 |
| ·概率分配函数 | 第100-101页 |
| ·信任函数 | 第101-102页 |
| ·似然函数 | 第102页 |
| ·信任区间[bel(A), pls(A)] | 第102-103页 |
| ·证据组合 | 第103-105页 |
| ·证据冲突 | 第105-107页 |
| ·证据冲突解决方案 | 第107-110页 |
| ·Yager合成规则 | 第107-108页 |
| ·均值合成规则 | 第108-109页 |
| ·Dubois-Prade合成规则 | 第109-110页 |
| ·非规范化合成规则 | 第110页 |
| ·新的证据调整的证据组合 | 第110-113页 |
| ·D-S证据推理在多传感器数据融合中的基本应用过程 | 第113-114页 |
| ·空中目标识别系统 | 第114-119页 |
| ·概率分配函数 | 第114-116页 |
| ·概率分配函数调整 | 第116页 |
| ·合成m_(RF&PW&IR&OB) = m_(RF)~* ⊕m_(PW)~* ⊕m_(IR)~* ⊕m_(OB)~* | 第116页 |
| ·合成结果比较 | 第116-119页 |
| ·小结 | 第119-120页 |
| 第6章 结 论 | 第120-124页 |
| 参考文献 | 第124-134页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第134-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
| 摘要 | 第137-140页 |
| ABSTRACT | 第140-144页 |
