| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像融合技术的发展及研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 图像融合技术常用的方法 | 第12-15页 |
| 1.3.1 像素级图像融合方法 | 第13-15页 |
| 1.3.2 特征级图像融合方法 | 第15页 |
| 1.3.3 决策级图像融合方法 | 第15页 |
| 1.4 图像融合的应用 | 第15-16页 |
| 1.5 本文的主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 小波变换理论 | 第18-38页 |
| 2.1 小波变换 | 第18-20页 |
| 2.1.1 连续小波变换 | 第18-19页 |
| 2.1.2 离散小波变换 | 第19-20页 |
| 2.2 小波变换对图像的分解与重构 | 第20-22页 |
| 2.3 小波基的性能对比 | 第22-24页 |
| 2.4 基于小波变换的图像融合传统算法 | 第24-27页 |
| 2.4.1 选取系数绝对值最大的融合方法 | 第24-25页 |
| 2.4.2 选取对比度绝大值最大的融合方法 | 第25页 |
| 2.4.3 基于匹配度的融合方法 | 第25-27页 |
| 2.5 图像融合性能评价 | 第27-30页 |
| 2.5.1 融合后图像的主观评价 | 第27页 |
| 2.5.2 融合后图像的客观评价 | 第27-30页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第30-36页 |
| 2.6.1 小波基的选取对图像融合的影响 | 第30-32页 |
| 2.6.2 小波分解层数的选取对图像融合的影响 | 第32-35页 |
| 2.6.3 不同融合规则对图像的融合影响 | 第35-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 Canny 边缘检测算法及改进 | 第38-52页 |
| 3.1 图像边缘检测 | 第38-42页 |
| 3.1.1 图像边缘检测基本步骤 | 第38-39页 |
| 3.1.2 经典边缘检测算子比较 | 第39-42页 |
| 3.2 Canny 边缘检测算法 | 第42-46页 |
| 3.2.1 Canny 准则 | 第42-43页 |
| 3.2.2 Canny 边缘检测原理 | 第43-46页 |
| 3.2.3 传统 Canny 算子存在的缺陷 | 第46页 |
| 3.3 改进的 Canny 算子 | 第46-50页 |
| 3.3.1 基于统计滤波去噪算法 | 第46-47页 |
| 3.3.2 基于简单统计的自适应阈值选取算法 | 第47-48页 |
| 3.3.3 实验对比 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 结合小波变换和改进后 Canny 算子的图像融合算法 | 第52-64页 |
| 4.1 融合总体框架 | 第52-53页 |
| 4.2 融合规则 | 第53-54页 |
| 4.2.1 低频子带图像融合规则 | 第53页 |
| 4.2.2 高频子带图像融合规则 | 第53-54页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第54-62页 |
| 4.3.1 多聚焦图像融合 | 第54-58页 |
| 4.3.2 红外与可见光图像融合 | 第58-60页 |
| 4.3.3 CT 与 MRI 图像融合 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72页 |