| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 图像融合算法的研究现状 | 第13-23页 |
| 1.2.1 图像融合层次 | 第13-14页 |
| 1.2.2 图像融合的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.3 图像融合质量评价 | 第18-23页 |
| 1.3 国内外算法存在的问题 | 第23-24页 |
| 1.4 本文主要内容及组织安排 | 第24-26页 |
| 第2章 NSST 理论及其实现 | 第26-40页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 剪切波 | 第27-31页 |
| 2.3 离散剪切波变换 | 第31-35页 |
| 2.3.1 频域实现方法 | 第32-34页 |
| 2.3.2 时域实现方法 | 第34-35页 |
| 2.4 NSST 变换 | 第35-38页 |
| 2.4.1 NSST 的实现 | 第35-38页 |
| 2.4.2 NSST 在图像融合中的应用 | 第38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 基于 NSST 的混合多尺度分析图像融合 | 第40-60页 |
| 3.1 混合多尺度分析的图像融合框架 | 第40-42页 |
| 3.1.1 图像的混合多尺度分析 | 第40-41页 |
| 3.1.2 基于 NSST 的混合多尺度分析的图像融合框架 | 第41-42页 |
| 3.2 NSST 与离散小波变换相结合的图像融合 | 第42-47页 |
| 3.2.1 小波变换 | 第43-45页 |
| 3.2.2 基于 NSST 与 DWT 图像融合算法 | 第45-47页 |
| 3.3 NSST 与静态小波变换相结合的图像融合 | 第47-49页 |
| 3.3.1 静态小波变换 | 第48页 |
| 3.3.2 基于 NSST 与 SWT 的图像融合算法 | 第48-49页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第49-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 基于 NSST 与压缩感知的图像融合 | 第60-80页 |
| 4.1 引言 | 第60-61页 |
| 4.2 压缩感知的基本理论 | 第61-64页 |
| 4.2.1 信号的稀疏化 | 第61-62页 |
| 4.2.2 观测矩阵的设计 | 第62-63页 |
| 4.2.3 信号的重构 | 第63-64页 |
| 4.3 基于 NSST 与 CS 的图像融合算法 | 第64-69页 |
| 4.3.1 融合框架 | 第65-66页 |
| 4.3.2 融合规则 | 第66-69页 |
| 4.4 仿真实验和结果分析 | 第69-78页 |
| 4.4.1 采样率 M /N 的确定 | 第70-71页 |
| 4.4.2 不同算法下融合效果的比较 | 第71-78页 |
| 4.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第5章 基于 NSST 与非负矩阵分解的图像融合 | 第80-100页 |
| 5.1 引言 | 第80页 |
| 5.2 非负矩阵分解理论 | 第80-85页 |
| 5.2.1 NMF 基本思想 | 第81页 |
| 5.2.2 目标函数 | 第81-82页 |
| 5.2.3 迭代规则 | 第82-83页 |
| 5.2.4 NMF 应用于图像融合的可行性 | 第83-85页 |
| 5.3 基于 NSST 和 NMF 的图像融合算法 | 第85-88页 |
| 5.3.1 融合框架 | 第86页 |
| 5.3.2 融合规则 | 第86-88页 |
| 5.4 仿真实验和结果分析 | 第88-98页 |
| 5.5 本章小结 | 第98-100页 |
| 第6章 图像融合技术在粘胶长丝计数系统中的应用 | 第100-110页 |
| 6.1 引言 | 第100页 |
| 6.2 粘胶长丝计数系统 | 第100-102页 |
| 6.2.1 硬件结构 | 第100-101页 |
| 6.2.2 粘胶长丝图像的特点 | 第101-102页 |
| 6.3 实验研究 | 第102-108页 |
| 6.4 本章小结 | 第108-110页 |
| 第7章 结论 | 第110-112页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第110-111页 |
| 7.2 未来研究展望 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-120页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及承担的科研项目 | 第120-122页 |
| 致谢 | 第122页 |
