基于变分偏微分方程的图像融合方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| ·图像融合的研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·图像融合的层次分类 | 第10-11页 |
| ·像素级图像融合方法概述 | 第11-14页 |
| ·基于多分辨率分析的图像融合方法 | 第11-13页 |
| ·基于变分PDE的图像融合方法 | 第13-14页 |
| ·图像融合质量评价 | 第14-18页 |
| ·图像融合质量的主观评价 | 第14页 |
| ·图像融合质量的客观评价 | 第14-18页 |
| ·本文主要工作及章节安排 | 第18-20页 |
| ·本文主要研究工作 | 第18-19页 |
| ·本文章节安排 | 第19-20页 |
| 2 变分PDE在图像处理中的理论分析 | 第20-30页 |
| ·PDE在图像处理中的发展历史 | 第20-21页 |
| ·PDE的基本问题 | 第21-24页 |
| ·典型的PDE举例 | 第21-22页 |
| ·PDE的定解问题 | 第22-23页 |
| ·PDE的数值计算 | 第23-24页 |
| ·PDE的解决方案 | 第24页 |
| ·具有固定边界的变分问题 | 第24-29页 |
| ·变分法的基本概念及引理 | 第24-25页 |
| ·有界变差函数空间的定义及性质 | 第25-27页 |
| ·变分问题的欧拉方程 | 第27-28页 |
| ·梯度下降流 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于PCNN和变分PDE相结合的图像融合方法 | 第30-56页 |
| ·PCNN模型及其原理 | 第30-33页 |
| ·PCNN简化模型 | 第30-32页 |
| ·PCNN模型的特性及实现 | 第32-33页 |
| ·基于灰度图像梯度模值平方的融合方法 | 第33-43页 |
| ·基于灰度图像梯度模值平方的变分模型 | 第33-34页 |
| ·边界条件的实现 | 第34-35页 |
| ·变分模型的数值实现 | 第35-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-43页 |
| ·基于矢量图像梯度模值的融合方法 | 第43-54页 |
| ·矢量图像的定义 | 第43页 |
| ·矢量图像的梯度模值 | 第43-45页 |
| ·基于矢量图像梯度模值的变分模型 | 第45-46页 |
| ·变分模型的数值实现 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-54页 |
| ·基于全变差去噪模型的图像融合方法 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 4 基于多分辨率分析的图像融合规则 | 第56-73页 |
| ·多尺度变换的原理 | 第56-62页 |
| ·小波变换原理 | 第57-60页 |
| ·Contourlet变换原理 | 第60-62页 |
| ·图像融合规则 | 第62-63页 |
| ·高频融合规则 | 第62页 |
| ·低频融合规则 | 第62-63页 |
| ·一种新的基于矢量图像梯度的低频融合规则 | 第63-64页 |
| ·基于矢量图像梯度模值的变分模型 | 第63-64页 |
| ·变分模型的数值实现 | 第64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 5 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 | 第80页 |
