| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| ·引言 | 第13-15页 |
| ·图像特征提取 | 第15-18页 |
| ·线性图像特征及其提取方法 | 第15-16页 |
| ·非线性图像特征及其提取方法 | 第16-17页 |
| ·本文在图像特征方面的研究意义 | 第17-18页 |
| ·图像融合 | 第18-22页 |
| ·图像融合的基本概念 | 第18-19页 |
| ·图像融合算法的分类与发展 | 第19-22页 |
| ·本文研究的主要内容及章节安排 | 第22-24页 |
| 第二章 ICA 图像特征提取方法及其应用 | 第24-50页 |
| ·ICA 的基本概念 | 第25-26页 |
| ·ICA 模型在图像处理中的应用 | 第26-28页 |
| ·ICA 算法的实现 | 第28-35页 |
| ·数据预处理 | 第28-29页 |
| ·目标函数的选择 | 第29-31页 |
| ·ICA 的典型算法 | 第31-35页 |
| ·TICA 模型 | 第35-38页 |
| ·ICA/TICA 在纹理分割中的应用与仿真 | 第38-42页 |
| ·算法流程 | 第38-41页 |
| ·仿真结果 | 第41-42页 |
| ·ICA/TICA 在图像融合中的应用与仿真 | 第42-49页 |
| ·算法流程 | 第42-44页 |
| ·融合规则 | 第44-46页 |
| ·仿真结果 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第三章 基于区域特征提取的彩色图像融合 | 第50-75页 |
| ·色位分布特征 | 第51-54页 |
| ·从RGB 到CIE XYZ 颜色外观模型 | 第51-52页 |
| ·从CIE XYZ 到CIE LAB 颜色外观模型 | 第52-54页 |
| ·图像区域CDF 特征提取方法 | 第54-60页 |
| ·Mean Shift 算法图像分割 | 第54-56页 |
| ·CDF 特征提取方法 | 第56-57页 |
| ·区域CDF 特征相似度 | 第57-58页 |
| ·区域CDF 特征提取的相关实验 | 第58-60页 |
| ·基于Ncut 算法的二阶段合并规则 | 第60-63页 |
| ·Normalized Cut 算法 | 第60-61页 |
| ·二阶段合并规则 | 第61-62页 |
| ·分割算法的算法流程 | 第62-63页 |
| ·离焦图像融合 | 第63-69页 |
| ·VSS 图像质量评价标准 | 第63-64页 |
| ·基于特征区域分割的图像融合算法 | 第64-65页 |
| ·基于进化计算图像融合算法 | 第65-69页 |
| ·仿真实验 | 第69-74页 |
| ·CDFNM 图像分割方法的应用 | 第69-71页 |
| ·基于图像区域特征提取的融合方法的应用 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第四章 基于CDF 和MICA 特征提取的彩色图像融合 | 第75-96页 |
| ·MICA 模型结构 | 第76-78页 |
| ·MICA 模型参数估计 | 第78-81页 |
| ·最速梯度算法参数估计 | 第78-80页 |
| ·改进的?参数估计法 | 第80-81页 |
| ·MICA 算法流程 | 第81-82页 |
| ·基于CDF 和MICA 特征提取的彩色多聚焦图像融合 | 第82-91页 |
| ·融合算法流程 | 第83-84页 |
| ·融合规则 | 第84-87页 |
| ·仿真实验 | 第87-91页 |
| ·多模态图像融合结果的重构 | 第91-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第五章 总结与展望 | 第96-98页 |
| ·全文研究内容总结 | 第96-97页 |
| ·未来工作展望 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-104页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第104-105页 |
| 致谢 | 第105页 |
