信息融合技术在图像滤波中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-13页 |
| ·图像滤波技术概述 | 第10页 |
| ·信息融合技术在图像处理中的应用 | 第10-11页 |
| ·论文的结构与内容 | 第11-13页 |
| 第二章 信息融合技术研究 | 第13-22页 |
| ·信息融合概念 | 第13页 |
| ·信息融合意义 | 第13-14页 |
| ·信息融合分类和性能比较 | 第14-17页 |
| ·信息融合系统 | 第17-20页 |
| ·信息融合系统结构简介 | 第17-18页 |
| ·构造融合系统 | 第18-20页 |
| ·信息融合技术的发展与现状 | 第20-22页 |
| 第三章 图像滤波技术研究 | 第22-44页 |
| ·图像噪声 | 第22-23页 |
| ·噪声的特征 | 第22页 |
| ·噪声的分类 | 第22-23页 |
| ·图像质量评价方法 | 第23-24页 |
| ·高斯噪声图像滤波方法 | 第24-29页 |
| ·均值滤波介绍 | 第24页 |
| ·简单均值滤波器 | 第24-26页 |
| ·加权均值滤波器 | 第26-29页 |
| 算法步骤 | 第27-28页 |
| 仿真比较 | 第28-29页 |
| ·脉冲噪声图像滤波方法 | 第29-31页 |
| ·中值滤波介绍 | 第29页 |
| ·简单中值滤波器 | 第29-30页 |
| ·自适应中值滤波器 | 第30-31页 |
| 算法步骤 | 第30页 |
| 仿真实验 | 第30-31页 |
| ·混合噪声图像滤波方法 | 第31-40页 |
| ·改进的均值滤波器(MTM) | 第31-32页 |
| 算法步骤 | 第32页 |
| ·中心加权的改进的均值滤波器(CWMTM) | 第32-34页 |
| 算法步骤 | 第32-33页 |
| 仿真实验 | 第33-34页 |
| ·分类中值加权均值滤波器(CAWM) | 第34-36页 |
| 算法步骤 | 第34-35页 |
| 仿真实验 | 第35-36页 |
| ·模糊加权均值滤波器(FWA) | 第36-38页 |
| 算法步骤 | 第36-37页 |
| 仿真实验 | 第37-38页 |
| ·自适应中值加权均值混合滤波(AMAWM) | 第38-40页 |
| 算法步骤 | 第38-40页 |
| ·五种混合滤波器比较 | 第40-44页 |
| 仿真实验 | 第40-42页 |
| 性能分析 | 第42-44页 |
| 第四章 基于合成熵的混合滤波器研究 | 第44-62页 |
| ·合成熵的概念 | 第44页 |
| ·合成熵算法 | 第44-48页 |
| ·目标匹配 | 第44-45页 |
| ·信息描述 | 第45-47页 |
| ·不确定性描述 | 第45-46页 |
| ·一致性描述 | 第46-47页 |
| ·合成熵融合系数 | 第47-48页 |
| ·基于合成熵的混合滤波器 | 第48-58页 |
| ·合成熵混合滤波器的引入 | 第48-49页 |
| ·信号检测基本判决准则 | 第49-51页 |
| ·最小总错误概率(MTEP)准则 | 第49-50页 |
| ·聂曼-皮尔逊(N-P)准则 | 第50-51页 |
| ·线性与非线性混和滤波器 | 第51-55页 |
| ·边界点判定准则 | 第51-54页 |
| ·线性和非线性混合滤波器 | 第54-55页 |
| ·基于合成熵的线性非线性混合滤波器 | 第55-58页 |
| ·合成熵混合滤波器的融合结构 | 第56页 |
| ·合成熵混合滤波器的融合算法 | 第56-58页 |
| ·仿真实验 | 第58-62页 |
| ·合成熵混合滤波器和单准则滤波器的仿真比较 | 第58-59页 |
| ·合成熵混合滤波器和AMAWM滤波器的仿真比较 | 第59-62页 |
| 第五章 结束语 | 第62-63页 |
| ·论文的主要工作 | 第62页 |
| ·进一步的研究方向 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
