基于小波分解和结构张量重构的多聚焦图像融合方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·图像融合研究的背景 | 第10-11页 |
| ·图像融合研究的范畴和主要方法 | 第11-14页 |
| ·图像融合研究的范畴 | 第12-13页 |
| ·图像融合研究的主要方法 | 第13-14页 |
| ·图像融合的性能评价 | 第14-19页 |
| ·主观评价 | 第15页 |
| ·客观评价 | 第15-19页 |
| ·本文的主要内容与结构安排 | 第19-22页 |
| 第二章 多聚焦图像融合方法概述 | 第22-28页 |
| ·图像融合的层次 | 第22-24页 |
| ·多聚焦图像融合技术 | 第24-25页 |
| ·像素级多聚焦图像融合的主要算法 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于小波分解的图像融合技术 | 第28-36页 |
| ·小波变换与多分辨率分析 | 第28-32页 |
| ·连续小波变换 | 第28-29页 |
| ·离散二维小波变换 | 第29页 |
| ·多分辨率分析 | 第29-31页 |
| ·Mallat算法 | 第31-32页 |
| ·图像的小波分解与重构 | 第32-33页 |
| ·小波图像融合的架构 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于区域标准差的低频子带融合新算法 | 第36-42页 |
| ·小波图像融合规则的分类 | 第36-37页 |
| ·传统的低频系数选择方法 | 第37-38页 |
| ·基于高频子带图像区域方差的低频子带融合算法 | 第38-41页 |
| ·选择规则 | 第39-40页 |
| ·实验结果性能评价 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于结构张量分析的高频子带融合算法 | 第42-54页 |
| ·基于结构张量的图像分析方法 | 第42-44页 |
| ·结构张量的定义 | 第42-43页 |
| ·基于线性结构张量的图像特征提取 | 第43-44页 |
| ·基于结构张量的多值图像分析 | 第44-46页 |
| ·多值图像的几何分析 | 第44-46页 |
| ·多值图像的单值表达 | 第46页 |
| ·传统的高频系数选择方法 | 第46-48页 |
| ·基于结构张量分析的高频系数重构新方法 | 第48-53页 |
| ·融合规则 | 第48-50页 |
| ·实验结果性能评价 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 论文提出算法的主要MATLAB仿真程序 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第66页 |
