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基于多尺度变换的多源图像融合技术研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-27页
   ·课题的研究背景及意义第13-14页
   ·图像融合的国内外现状第14-16页
   ·图像融合的层次第16-19页
     ·像素级图像融合第16-17页
     ·特征级图像融合第17-18页
     ·决策级图像融合第18-19页
   ·像素级图像融合算法第19-21页
     ·简单图像融合算法第19页
     ·基于多尺度变换的图像融合算法第19-21页
     ·其它图像融合算法第21页
   ·图像融合的评价体系第21-25页
     ·主观评价标准第21-22页
     ·客观评价标准第22-25页
   ·论文的组织结构第25-27页
第2章 基于拉普拉斯金字塔的图像融合第27-37页
   ·引言第27页
   ·图像的拉普拉斯金字塔分解与重构第27-30页
     ·图像的高斯金字塔分解第27-28页
     ·图像的拉普拉斯金字塔分解第28-29页
     ·由拉普拉斯金字塔重建原图像第29-30页
   ·基于拉普拉斯金字塔的图像融合第30-35页
     ·基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法第30-31页
     ·融合结果及分析第31-35页
   ·本章小结第35-37页
第3章 基于小波变换的图像融合第37-59页
   ·引言第37-38页
   ·小波变换第38-53页
     ·连续小波变换第38-39页
     ·离散小波变换第39-40页
     ·多分辨率分析第40-44页
     ·小波的分解与重构第44-48页
     ·二维小波变换及其快速算法第48-53页
   ·基于小波变换的图像融合第53-57页
     ·基于小波变换的图像融合算法第53-54页
     ·融合结果及分析第54-57页
   ·本章小结第57-59页
第4章 基于小波包变换的图像融合第59-75页
   ·引言第59-60页
   ·小波包变换第60-67页
     ·小波包的定义第60-61页
     ·小波包的空间分解第61-64页
     ·小波包的分解与重构第64-66页
     ·二维小波包变换及快速算法第66-67页
   ·基于小波包变换的图像融合第67-73页
     ·基于小波包变换的图像融合算法第67-70页
     ·融合结果及分析第70-73页
   ·本章小结第73-75页
第5章 基于提升格式小波变换和 PCNN 的图像融合第75-103页
   ·引言第75-76页
   ·提升格式的基本原理第76-78页
   ·基于提升格式的小波变换第78-87页
     ·小波分解与重构的多相位表示第78-81页
     ·多相位矩阵的因子分解第81-82页
     ·提升格式小波变换第82-87页
   ·9/7 小波的提升格式第87-91页
   ·脉冲耦合神经网络第91-98页
     ·PCNN 的神经元模型第91-93页
     ·PCNN 的基本特性第93-94页
     ·PCNN 在图像处理中的应用第94-98页
   ·基于提升格式小波变换和PCNN 的图像融合第98-102页
     ·基于提升格式小波变换和PCNN 的图像融合算法第98-100页
     ·融合结果及分析第100-102页
   ·本章小结第102-103页
第6章 基于非下采样 Contourlet 变换和形态学的图像融合第103-117页
   ·引言第103-104页
   ·非下采样Contourlet 变换第104-110页
     ·NSCT 的结构第104-105页
     ·多尺度分解第105-107页
     ·多方向分解第107-108页
     ·非下采样滤波器组设计第108-110页
   ·图像的非下采样Contourlet 变换第110-111页
   ·基于非下采样Contourlet 变换和形态学的图像融合第111-116页
     ·基于非下采样Contourlet 变换和形态学的图像融合算法第111-114页
     ·融合结果及分析第114-116页
   ·本章小结第116-117页
第7章 总结与展望第117-121页
   ·论文的工作内容及创新第117-118页
   ·论文的不足之处及展望第118-121页
参考文献第121-131页
在学期间学术成果情况第131-132页
指导教师及作者简介第132-133页
致谢第133-134页

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