| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 图像融合的层次 | 第15-17页 |
| 1.3 图像融合研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第18-20页 |
| 2 多聚焦图像融合的关键技术 | 第20-32页 |
| 2.1 多聚焦图像 | 第20-21页 |
| 2.2 多聚焦图像融合 | 第21-28页 |
| 2.2.1 基于空间域的多聚焦图像融合 | 第21-23页 |
| 2.2.2 基于频域的多聚焦图像融合 | 第23-28页 |
| 2.3 多聚焦图像融合的评价方法 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 基于小波域多聚焦图像融合算法 | 第32-45页 |
| 3.1 小波域多聚焦图像融合原理 | 第32-34页 |
| 3.1.1 小波分解与小波重构原理 | 第32-33页 |
| 3.1.2 基于小波域的图像融合原理 | 第33-34页 |
| 3.2 一种自适应区域融合规则的多聚焦图像融合算法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 低频融合规则的选取 | 第34-36页 |
| 3.2.2 高频融合规则的选取 | 第36-38页 |
| 3.2.3 本章的算法步骤 | 第38页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第38-43页 |
| 3.3.1 主观评价 | 第38-41页 |
| 3.3.2 客观评价 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 基于非下采样contourlet变换域多聚焦图像融合 | 第45-56页 |
| 4.1 非下采样contourlet变换原理 | 第45-46页 |
| 4.2 基于NSCT变换的图像融合算法 | 第46-50页 |
| 4.2.1 低通子带融合规则 | 第46-47页 |
| 4.2.2 带通子带融合规则 | 第47-49页 |
| 4.2.3 基于Pal算法的边缘增强 | 第49-50页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第50-55页 |
| 4.3.1 改进的Pal模糊边缘检测实验 | 第50-52页 |
| 4.3.2 基于改进的Pal算法的图像融合实验 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 作者简历 | 第62-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |