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图像融合算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
第1章 绪论第10-14页
   ·课题的背景和意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-12页
   ·本文组织结构第12-14页
第2章 基于PCNN分割的红外与可见光图像融合第14-25页
   ·脉冲耦合神经网络第15-17页
     ·PCNN的结构第15页
     ·PCNN的数学描述第15-16页
     ·PCNN的实现过程第16页
     ·PCNN的实现原理第16-17页
   ·基于PCNN的图像分割第17-18页
     ·PCNN图像分割原理第17页
     ·PCNN图像分割实验第17-18页
   ·目标和背景区域的融合第18-21页
     ·目标区域的融合第18-20页
     ·背景区域的融合第20-21页
   ·实验结果及其分析第21-23页
     ·实验仿真第21-22页
     ·实验结果分析第22-23页
   ·本章小结第23-25页
第3章 基于小波变换的PCNN图像融合第25-39页
   ·小波变换的PCNN在图像融合中的应用第25-31页
     ·图像的小波变换第25-26页
     ·图像融合中的PCNN第26页
     ·图像高低频及其点火图特征第26-27页
     ·小波变换的PCNN实现步骤第27-29页
     ·图像融合的评价标准第29-31页
   ·基于改进小波变换 PCNN的图像融合第31-33页
     ·三层小波分解子带及其点火图数据分析第31-32页
     ·小波变换的PCNN融合规则的改进第32-33页
   ·实验结果及分析第33-38页
     ·实验仿真第33-36页
     ·实验结果分析第36-38页
   ·本章小结第38-39页
第4章 基于非亚采样CONTOURLET变换的图像融合第39-52页
   ·NSCT的结构和原理第39-43页
     ·Contourlet变换第39-41页
     ·NSCT的结构第41-43页
   ·基于NSCT的区域能量图像融合第43-49页
     ·图像融合规则第43页
     ·NSCT区域能量融合第43-45页
     ·NSCT改进区域能量融合第45-48页
     ·一致性的考虑第48-49页
   ·实验结果与分析第49-51页
     ·实验仿真第49-50页
     ·实验结果分析第50-51页
   ·本章小结第51-52页
总结与展望第52-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-60页
攻读硕士期间参加的科研项目和完成的科研论文第60页

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