| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| ·课题的背景和意义 | 第6-7页 |
| ·图像融合的发展现状及研究热点 | 第7-8页 |
| ·本文的主要工作及安排 | 第8-9页 |
| 第二章 多分辨率图像融合的常用方法 | 第9-16页 |
| ·基于金字塔分解的图像融合 | 第9-10页 |
| ·基于小波变换的图像融合 | 第10-12页 |
| ·基于轮廓波变换的图像融合 | 第12-16页 |
| 第三章 图像融合的评价标准 | 第16-21页 |
| ·主观评价法 | 第16-17页 |
| ·客观评价法 | 第17-21页 |
| 第四章 提高边缘细节清晰度的图像融合改进算法 | 第21-34页 |
| ·数学形态学 | 第21-24页 |
| ·基本运算 | 第22-23页 |
| ·形态学的图像边缘检测 | 第23-24页 |
| ·改进算法的基本原理 | 第24-28页 |
| ·算法的基本框架 | 第24-25页 |
| ·高频系数融合规则 | 第25-27页 |
| ·低频系数融合规则 | 第27-28页 |
| ·图像重构 | 第28页 |
| ·算法实现 | 第28-31页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 基于局部熵和PCNN的NSCT图像融合算法 | 第34-46页 |
| ·非子采样轮廓波变换 | 第34-37页 |
| ·非子采样金字塔 | 第35-36页 |
| ·非子采样方向滤波器组和非子采样滤波器组 | 第36-37页 |
| ·脉冲耦合神经网络 | 第37-39页 |
| ·基于NSCT-PCNN融合算法的基本原理 | 第39-41页 |
| ·算法的基本框架 | 第39-40页 |
| ·低频子带系数融合规则 | 第40页 |
| ·带通子带系数融合规则 | 第40-41页 |
| ·算法实现 | 第41-43页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 总结与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 个人简历 | 第51-52页 |
| 攻读硕士期间的研究成果及发表的学术论文 | 第52页 |