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红外和可见光图像融合技术的研究

提要第1-8页
第1章 绪论第8-22页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·红外和可见光图像融合的发展现状第9-19页
     ·图像融合概述第9-10页
     ·红外和可见光图像的融合方法第10-15页
     ·红外和可见光图像融合的质量评价第15-19页
   ·论文的主要工作第19-22页
     ·论文的研究目的第19页
     ·论文的主要研究内容第19-20页
     ·论文的章节安排第20-22页
第2章 Piella多分辨率图像融合框架第22-32页
   ·引言第22页
   ·Piella框架结构第22-23页
   ·Piella框架各部分介绍第23-29页
     ·多分辨率分析第23-24页
     ·活性测度第24-25页
     ·匹配测度第25-26页
     ·决策模块第26-28页
     ·合成模块第28页
     ·近似分量的融合规则第28-29页
   ·多分辨率图像融合的主要方法第29-31页
   ·本章小结第31-32页
第3章 基于相关信号强度比的加权多分辨率图像融合方法第32-54页
   ·引言第32-33页
   ·Piella框架下加权多分辨率图像融合模式的扩展第33-36页
     ·多分辨率分析第34-35页
     ·匹配测度第35页
     ·决策模块第35-36页
     ·合成模块第36页
   ·算法步骤及原理第36-41页
     ·算法的整体步骤第36-37页
     ·基于梯形函数的RWAM 算法第37-38页
     ·基于阶梯函数的RWAM 算法第38-39页
     ·基于巴特沃斯函数的RWAM 算法第39-40页
     ·基于指数函数的RWAM 算法第40-41页
   ·实验结果及分析第41-52页
     ·各方法融合性能的比较第43-51页
     ·加权多分辨率融合方法的计算复杂度分析第51-52页
   ·本章小结第52-54页
第4章 基于亮度-对比度传递技术的彩色图像融合方法第54-77页
   ·引言第54-55页
   ·线性亮度-彩色型颜色变换第55-58页
     ·IV1V2 变换第55-56页
     ·YCBCR 变换第56-57页
     ·YUV 变换第57页
     ·YIQ 变换第57-58页
   ·标准融合方法第58-60页
     ·亮度-对比度传递第58-59页
     ·红外图像重映射第59-60页
     ·灰度图像融合第60页
   ·快速融合方法第60-63页
   ·实验结果及分析第63-75页
     ·各方法融合结果的比较第64-68页
     ·红外图像重映射作用的验证第68-70页
     ·利用其他LLC 颜色空间的融合结果第70-72页
     ·参考图像的选取第72-75页
   ·本章小结第75-77页
第5章 适于图像融合的颜色传递方法第77-103页
   ·引言第77-78页
   ·lαβ变换第78-79页
   ·Reinhard颜色传递技术及其性质第79-82页
   ·Y(B-Y)(R-Y)型颜色空间的引入第82-87页
   ·YCBCR颜色传递方法第87-88页
   ·YCBCR颜色传递技术在图像融合中的应用第88-90页
   ·实验结果及分析第90-101页
     ·彩色融合图像重染色结果的比较第90-95页
     ·目标图像的选取第95-99页
     ·其他类型彩色图像重染色结果的比较第99-101页
   ·本章小结第101-103页
第6章 基于颜色传递技术的快速彩色图像融合方法第103-122页
   ·引言第103-104页
   ·基本融合方法第104-107页
   ·CECTIF方法的结构优化第107-109页
   ·快速融合方法第109-112页
   ·实验结果及分析第112-121页
   ·本章小结第121-122页
第7章 总结与展望第122-125页
   ·论文工作总结第122-123页
   ·研究展望第123-125页
参考文献第125-140页
攻读博士期间发表的学术论文第140-141页
致谢第141-142页
摘要第142-145页
Abstract第145-148页

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