| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 图像融合算法的选取研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 差异特征融合有效度分布及其分布合成的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 双模态红外图像异类差异特征的幅值提取 | 第16-24页 |
| 2.1 双模态红外图像的主要成像差异特性 | 第16-17页 |
| 2.2 双模态红外图像的主要异类差异特征 | 第17-18页 |
| 2.3 异类差异特征的提取与表示 | 第18-20页 |
| 2.4 异类差异特征的幅值提取 | 第20-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 融合算法对差异特征幅值融合有效度分布的构造 | 第24-41页 |
| 3.1 双模态红外图像融合算法的选取 | 第24-26页 |
| 3.2 融合算法在不同差异特征幅值下的融合有效度 | 第26-29页 |
| 3.2.1 融合算法对差异特征的融合有效性分析 | 第26-27页 |
| 3.2.2 融合算法对差异特征类型的融合有效度函数化表示 | 第27-28页 |
| 3.2.3 融合算法在不同差异特征幅值下的融合有效度 | 第28-29页 |
| 3.3 单一融合算法对差异特征幅值的融合有效度分布的构造 | 第29-40页 |
| 3.3.1 可能性分布构造融合有效度分布的优势 | 第29-30页 |
| 3.3.2 可能性分布的构造方法 | 第30-32页 |
| 3.3.3 基于可能性分布的融合有效度分布构造 | 第32-36页 |
| 3.3.4 不同算法融合效果的变化趋势分析 | 第36-38页 |
| 3.3.5 有效性验证 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 融合有效度分布的合成 | 第41-56页 |
| 4.1 可能性分布合成的相关理论 | 第41-43页 |
| 4.1.1 可能性分布合成的概念 | 第41页 |
| 4.1.2 可能性分布的运算 | 第41-43页 |
| 4.2 同类差异特征幅值融合有效度分布的合成 | 第43-45页 |
| 4.3 异类差异特征幅值融合有效度分布的合成 | 第45-54页 |
| 4.3.1 分布合成的重要性分析 | 第46-47页 |
| 4.3.2 异类差异特征间的相关性分析 | 第47-49页 |
| 4.3.3 单一算法对异类差异特征幅值的分布合成 | 第49-50页 |
| 4.3.4 融合算法的选择 | 第50-51页 |
| 4.3.5 多算法对异类差异特征幅值的分布合成 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 实验分析 | 第56-66页 |
| 5.1 同类差异特征幅值的分布合成结果分析 | 第56-60页 |
| 5.2 异类差异特征幅值的分布合成结果分析 | 第60-64页 |
| 5.3 同类与异类差异特征幅值的分布合成结果的对比分析 | 第64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 基于分布合成的双模态红外图像融合方法 | 第66-75页 |
| 6.1 融合方法原理 | 第66-68页 |
| 6.2 融合具体步骤 | 第68-69页 |
| 6.3 实验结果评价与分析 | 第69-73页 |
| 6.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 第七章 总结与展望 | 第75-78页 |
| 7.1 本文的主要工作与创新点总结 | 第75-76页 |
| 7.2 下一步需要开展的工作 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
