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基于二维经验模态分解的图像融合算法研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
1 绪论第11-23页
    1.1 选题背景第11-12页
    1.2 图像多尺度融合技术第12-14页
        1.2.1 图像多尺度融合技术研究现状第13-14页
        1.2.2 多尺度图像融合存在问题第14页
    1.3 经验模态分解理论与研究现状第14-18页
        1.3.1 一维经验模态分解理论与研究现状第14-17页
        1.3.2 二维经验模态分解理论与研究现状第17-18页
    1.4 图像融合规则第18-19页
    1.5 关键问题第19-20页
    1.6 论文主要研究内容和创新点第20-23页
        1.6.1 论文主要研究内容第20-22页
        1.6.2 论文主要创新点第22-23页
2 经验模态分解基本原理第23-35页
    2.1 一维经验模态分解原理第24-30页
        2.1.1 瞬时频率第24-25页
        2.1.2 时间尺度第25-26页
        2.1.3 固有模态函数第26-27页
        2.1.4 一维经验模态分解方法第27-30页
    2.2 二维经验模态分解原理第30-35页
        2.2.1 二维经验模态分解算法第31-32页
        2.2.2 二维EMD分解关键步骤第32-33页
        2.2.3 二维EMD图像分解实例第33-35页
3 图像融合基本原理第35-45页
    3.1 图像融合系统第35-38页
        3.1.1 图像融合步骤第35-36页
        3.1.2 图像融合层次第36-38页
    3.2 图像融合质量评价标准体系第38-45页
        3.2.1 图像融合质量主观标准第38页
        3.2.2 图像融合质量客观标准第38-44页
        3.2.3 图像融合标准选择第44-45页
4 基于二维EMD和HIS变换的多光谱图像与全色图像融合第45-57页
    4.1 引言第45页
    4.2 HIS变换的基本原理第45-46页
    4.3 基于二维EMD和HIS变换图像融合算法第46-49页
        4.3.1 融合算法框架第46-47页
        4.3.2 融合算法规则设计第47-49页
    4.4 实验及结果分析第49-55页
        4.4.1 实验一第49-51页
        4.4.2 实验二第51-53页
        4.4.3 实验三第53-55页
    4.5 本章小结第55-57页
5 基于二维EMD和改进局部能量的多聚焦图像融合算法第57-73页
    5.1 引言第57-58页
    5.2 基于二维EMD和改进局部能量的图像融合算法第58-61页
        5.2.1 融合算法框架第58-59页
        5.2.2 融合算法规则第59-61页
    5.3 实验结果与分析第61-72页
        5.3.1 实验一第61-64页
        5.3.2 实验二第64-66页
        5.3.3 实验三第66-69页
        5.3.4 实验四第69-72页
    5.4 本章小结第72-73页
6 基于二维EMD和模拟退火算法的SAR图像和多光谱图像融合第73-91页
    6.1 引言第73-74页
    6.2 基于二维EMD自适应图像融合算法第74-77页
        6.2.1 图像融合算法框架第74-75页
        6.2.2 融合规则设计第75-77页
    6.3 模拟退火算法改进图像融合阈值选择第77-80页
        6.3.1 模拟退火算法基本原理第77-79页
        6.3.2 模拟退火算法确定相关性阈值第79-80页
    6.4 实验及结果分析第80-89页
        6.4.1 实验一第80-86页
        6.4.2 实验二第86-89页
    6.5 本章小结第89-91页
7 基于二维WEMD和粒子群算法的多光谱图像与全色图像融合第91-109页
    7.1 引言第91页
    7.2 二维窗口经验模态分解基本原理第91-94页
    7.3 基于二维WEMD和粒子群算法的多光谱图像和全色图像融合第94-97页
        7.3.1 融合算法框架第94页
        7.3.2 融合算法规则设计第94-97页
    7.4 粒子群算法改进图像融合阈值选择第97-100页
        7.4.1 粒子群算法基本原理第97-99页
        7.4.2 粒子群算法确定相关性阈值第99-100页
    7.5 实验及结果分析第100-107页
        7.5.1 实验一第100-102页
        7.5.2 实验二第102-104页
        7.5.3 实验三第104-107页
    7.6 本章小结第107-109页
8 总结与展望第109-111页
    8.1 论文工作总结第109-110页
    8.2 论文工作展望第110-111页
参考文献第111-127页
攻读博士学位期间发表学术论文和参加科研情况第127-129页
    发表论文情况第127页
    发明专利第127页
    参与科研项目第127-129页
致谢第129-130页

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