| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 多源图像融合技术 | 第8-10页 |
| 1.1.1 多源图像融合的概念 | 第8-9页 |
| 1.1.2 多源图像融合研究意义 | 第9页 |
| 1.1.3 多源图像融合的国内外研究现状及分析 | 第9-10页 |
| 1.2 本文所做的研究工作 | 第10-11页 |
| 1.3 本文章节的安排 | 第11-12页 |
| 第2章 图像融合的基本理论 | 第12-17页 |
| 2.1 图像融合的基本原理 | 第12页 |
| 2.2 图像融合预处理 | 第12-15页 |
| 2.2.1 图像去噪 | 第13页 |
| 2.2.2 图像增强 | 第13-14页 |
| 2.2.3 图像校正 | 第14页 |
| 2.2.4 图像配准 | 第14-15页 |
| 2.3 基于变换域的图像融合流程 | 第15页 |
| 2.4 图像融合质量评价 | 第15-16页 |
| 2.4.1 定性评价 | 第15页 |
| 2.4.2 定量评价 | 第15-16页 |
| 2.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 基于小波变换的像素级图像融合 | 第17-33页 |
| 3.1 小波分析的基本理论 | 第17-26页 |
| 3.1.1 连续小波变换 | 第17-19页 |
| 3.1.2 离散小波变换 | 第19-20页 |
| 3.1.3 Mallat 快速小波变换算法 | 第20-21页 |
| 3.1.4 小波变换的基函数和分解层数 | 第21-26页 |
| 3.2 基于小波变换的图像融合算法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 传统的加权平均融合方法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于小波变换和边缘检测的融合方法 | 第27-28页 |
| 3.2.3 基于小波框架变换和区域能量的融合方法 | 第28-30页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于 Curvelet 变换的像素级图像融合 | 第33-51页 |
| 4.1 Curvelet 变换的特点 | 第33-34页 |
| 4.2 第一代 Curvelet 变换 | 第34页 |
| 4.3 第二代 Curvelet 变换 | 第34-37页 |
| 4.3.1 连续曲波变换和离散曲波变换 | 第34-36页 |
| 4.3.2 二代曲波变换的实现方法 | 第36-37页 |
| 4.4 基于传统融合规则的算法比较 | 第37-39页 |
| 4.5 改进的第二代曲波变换的图像融合 | 第39-41页 |
| 4.5.1 基于分块加权的融合方法 | 第39页 |
| 4.5.2 基于强度一致性和窗口匹配度的融合方法 | 第39-41页 |
| 4.6 实验结果和分析 | 第41-50页 |
| 4.6.1 多聚焦图像的融合结果分析 | 第41-44页 |
| 4.6.2 多传感器图像的融合结果分析 | 第44-47页 |
| 4.6.3 基于曲波变换的融合结果分析 | 第47-50页 |
| 4.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士期间发表和录用的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 详细摘要 | 第59-63页 |