基于图像序列的小波变换图像融合算法的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.3 图像融合技术中存在的主要问题 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要研究工作和组织结构 | 第12-14页 |
| 1.4.1 本文主要的研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4.2 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 图像序列的小波变换融合技术理论 | 第14-24页 |
| 2.1 图像融合概述及其原理 | 第14-15页 |
| 2.2 图像融合的层次 | 第15-16页 |
| 2.2.1 像素级图像融合 | 第15页 |
| 2.2.2 特征级图像融合 | 第15页 |
| 2.2.3 决策级图像融合 | 第15-16页 |
| 2.3 基于小波变换的图像融合理论 | 第16-23页 |
| 2.3.1 小波变换的基本理论 | 第16-18页 |
| 2.3.2 图像的小波多尺度分析 | 第18-19页 |
| 2.3.3 二维小波变换 | 第19-21页 |
| 2.3.4 提升小波变换 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于提升小波变换的去噪方法 | 第24-40页 |
| 3.1 图像的增强 | 第24-29页 |
| 3.1.1 图像的空间域增强 | 第24-26页 |
| 3.1.2 图像的频率域增强 | 第26-27页 |
| 3.1.3 基于提升小波变换的去噪 | 第27-29页 |
| 3.2 图像的配准 | 第29页 |
| 3.3 基于模极大值的提升小波边缘检测 | 第29-34页 |
| 3.3.1 图像的直方图均衡化 | 第29-31页 |
| 3.3.2 基于模极大值的提升小波边缘检测 | 第31-34页 |
| 3.4 基于图像特征的匹配 | 第34-37页 |
| 3.4.1 归一化互相关初匹配 | 第34-35页 |
| 3.4.2 最小二乘法的精匹配算法 | 第35-37页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于小波变换融合的改进算法 | 第40-52页 |
| 4.1 常用的图像融合方法 | 第40-43页 |
| 4.1.1 线性加权法 | 第40页 |
| 4.1.2 极值法 | 第40-41页 |
| 4.1.3 IHS变换法 | 第41-42页 |
| 4.1.4 PCA变换法 | 第42-43页 |
| 4.2 基于小波变换的常用融合算法 | 第43页 |
| 4.3 融合算法的评价准则 | 第43-45页 |
| 4.4 基于小波变换融合的改进算法 | 第45-47页 |
| 4.4.1 低频部分融合规则 | 第46页 |
| 4.4.2 高频部分融合规则 | 第46-47页 |
| 4.5 图像融合的过程 | 第47-48页 |
| 4.6 实验结果及分析 | 第48-51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于提升小波变换的图像融合改进算法 | 第52-58页 |
| 5.1 算法的改进 | 第52-55页 |
| 5.1.1 低频部分融合规则 | 第53页 |
| 5.1.2 高频部分融合规则 | 第53-55页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第55-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 本文主要工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
