多源图像融合算法研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 多源图像融合的基本原理和结构 | 第9-10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第12-13页 |
| 1.5 本文主要的创新点 | 第13页 |
| 1.6 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 多源图像融合的预备知识 | 第14-25页 |
| 2.1 多源图像的预处理 | 第14-15页 |
| 2.1.1 图像配准 | 第14-15页 |
| 2.1.2 图像去噪 | 第15页 |
| 2.2 常用图像融合算法介绍 | 第15-19页 |
| 2.2.1 基于空间域的图像融合 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于变换域的图像融合 | 第16-19页 |
| 2.2.2.1 基于多尺度分解的图像融合 | 第17-19页 |
| 2.2.2.2 融合规则 | 第19页 |
| 2.3 图像融合性能评价 | 第19-24页 |
| 2.3.1 主观评价 | 第20页 |
| 2.3.2 客观评价 | 第20-24页 |
| 2.3.2.1 基于统计特征的评价指标 | 第21-22页 |
| 2.3.2.2 基于源图像的评价指标 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 结合NSCT和区域特征的图像融合新算法 | 第25-37页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 非下采样Contourlet变换 | 第25-29页 |
| 3.2.1 非下采样金字塔 | 第26-28页 |
| 3.2.2 非下采样方向滤波器组 | 第28-29页 |
| 3.3 结合区域特征和NSCT的图像融合新算法 | 第29-32页 |
| 3.3.1 新算法的基本思想 | 第29-30页 |
| 3.3.2 融合步骤 | 第30页 |
| 3.3.3 低频子带系数融合规则 | 第30-31页 |
| 3.3.4 高频子带系数融合规则 | 第31-32页 |
| 3.4 实验结果和分析 | 第32-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 结合NSCT和PCNN的图像融合改进算法 | 第37-50页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 脉冲耦合神经网络(PCNN) | 第37-39页 |
| 4.2.1 PCNN的基本模型 | 第37-39页 |
| 4.2.2 PCNN在图融合技术中的应用 | 第39页 |
| 4.3 结合NSCT和PCNN的图像融合改进算法 | 第39-44页 |
| 4.3.1 PCNN的外部激励改进 | 第40-42页 |
| 4.3.2 PCNN参数的自适应选择 | 第42-43页 |
| 4.3.3 融合方法具体步骤 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第44-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结合NSCT和IHS的遥感图像融合新算法 | 第50-58页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 遥感图像融合算法 | 第50-52页 |
| 5.2.1 基于IHS变换的融合算法 | 第50-52页 |
| 5.2.2 改进IHS的遥感图像融合 | 第52页 |
| 5.3 结合NSCT和IHS的遥感图像融合新算法 | 第52-55页 |
| 5.3.1 融合步骤 | 第52-53页 |
| 5.3.2 融合规则 | 第53-55页 |
| 5.3.2.1 基于自适应模糊逻辑的低频融合规则 | 第53-54页 |
| 5.3.2.2 基于多判决的高频融合规则 | 第54-55页 |
| 5.4 实验结果和分析 | 第55-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第65页 |
