| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·图像融合研究的背景 | 第8页 |
| ·图像融合的结构 | 第8-11页 |
| ·图像融合的概念 | 第8-9页 |
| ·图像融合的层次 | 第9-10页 |
| ·图像融合的基本流程 | 第10-11页 |
| ·图像融合国内外研究现状和发展趋势 | 第11-12页 |
| ·图像目标识别研究的背景和现状 | 第12-13页 |
| ·图像目标识别的流程 | 第13-16页 |
| ·图像预处理 | 第14页 |
| ·图像分割 | 第14-15页 |
| ·图像特征的提取 | 第15页 |
| ·图像识别 | 第15-16页 |
| ·论文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 图像融合算法基础 | 第17-23页 |
| ·图像融合的理论基础 | 第17-19页 |
| ·二维小波分解与重构 | 第17-18页 |
| ·二维小波变换的滤波器实现 | 第18-19页 |
| ·图像融合算法简介 | 第19-21页 |
| ·非多分辨率图像融合算法 | 第19-20页 |
| ·多尺度图像融合算法 | 第20-21页 |
| ·图像融合的性能评价方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于分块建模和概率模型的多分辨图像融合算法 | 第23-34页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·图像的多尺度变换 | 第23-24页 |
| ·图像多尺度建模及多分辨率融合 | 第24-31页 |
| ·图像的时域建模 | 第24-25页 |
| ·图像多尺度域的分块向量建模 | 第25-27页 |
| ·图像的多分辨率分块融合算法 | 第27-29页 |
| ·基于E-M 算法的分块模型参数估计 | 第29-31页 |
| ·计算机仿真 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 获取图像目标外形参数的图像分割方法 | 第34-48页 |
| ·图像分割简介 | 第34页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第34-41页 |
| ·边缘的概念 | 第34-35页 |
| ·边缘检测算法的步骤 | 第35-36页 |
| ·常用的边缘检测算子 | 第36-41页 |
| ·边缘的表示和跟踪 | 第41-47页 |
| ·边缘的表示 | 第41-46页 |
| ·边界跟踪算法 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于仿射统计不变量的目标识别算法 | 第48-57页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·仿射变换与仿射不变量 | 第48-49页 |
| ·仿射变换下的不变特征 | 第49-51页 |
| ·仿射不变弧长参数 | 第49-50页 |
| ·区域中心的计算公式 | 第50页 |
| ·统计不变量 | 第50-51页 |
| ·目标的识别算法 | 第51-53页 |
| ·用Canny 算法和边界跟踪算法跟踪目标的边缘 | 第51-52页 |
| ·构造特征集合并计算不变量 | 第52页 |
| ·仿射变换 | 第52页 |
| ·识别方法 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 读硕士学位期间发表及完成的论文 | 第65页 |
| 参加的科研项目 | 第65页 |