| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| §1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| §1.2 红外与可见光图像融合研究现状 | 第9-12页 |
| §1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| §1.2.2 国内研究现状 | 第10-12页 |
| §1.3 论文的研究特色与章节安排 | 第12-14页 |
| §1.3.1 论文的研究特色 | 第12页 |
| §1.3.2 论文的章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 图像融合的相关理论 | 第14-26页 |
| §2.1 图像融合的概念及分类 | 第14-15页 |
| §2.2 红外与可见光图像融合的常用方法 | 第15-21页 |
| §2.2.1 基于空间域的融合方法 | 第16-17页 |
| §2.2.2 基于多尺度变换的融合方法 | 第17-19页 |
| §2.2.3 基于神经网络的融合方法 | 第19-21页 |
| §2.2.4 其他方法 | 第21页 |
| §2.3 图像融合的质量评价 | 第21-25页 |
| §2.3.1 图像融合的主观评价 | 第21-22页 |
| §2.3.2 图像融合的客观评价 | 第22-25页 |
| §2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于压缩感知和LSCN-IPCNN的红外与可见光图像融合算法 | 第26-37页 |
| §3.1 引言 | 第26-27页 |
| §3.2 压缩感知理论 | 第27-28页 |
| §3.2.1 压缩感知原理 | 第27页 |
| §3.2.2 分块压缩感知 | 第27-28页 |
| §3.3 LSCN理论 | 第28-30页 |
| §3.4 图像融合算法设计 | 第30-36页 |
| §3.4.1 图像融合算法步骤 | 第30页 |
| §3.4.2 图像融合规则设计 | 第30-33页 |
| §3.4.3 实验结果与分析 | 第33-36页 |
| §3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于改进引导滤波和DCSCM的红外与可见光图像融合算法 | 第37-49页 |
| §4.1 引言 | 第37页 |
| §4.2 引导滤波 | 第37-39页 |
| §4.3 SCM原理与DCSCM模型 | 第39-41页 |
| §4.3.1 SCM基本原理 | 第39-40页 |
| §4.3.2 DCSCM模型 | 第40-41页 |
| §4.4 图像融合算法设计 | 第41-48页 |
| §4.4.1 图像融合算法步骤 | 第41页 |
| §4.4.2 图像融合规则设计 | 第41-44页 |
| §4.4.3 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| §4.5 本章总结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| §5.1 工作总结 | 第49页 |
| §5.2 研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 | 第56页 |