| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 图像融合的主要问题 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第12-15页 |
| 1.4.1 本文主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4.2 本文的篇章结构 | 第13-15页 |
| 第2章 二维图像序列的拼接融合 | 第15-40页 |
| 2.1 图像序列融合的基本步骤 | 第15页 |
| 2.2 图像融合的分类 | 第15-17页 |
| 2.2.1 像素级图像融合 | 第15-16页 |
| 2.2.2 特征级图像融合 | 第16-17页 |
| 2.2.3 决策级图像融合 | 第17页 |
| 2.3 像素级图像融合方法 | 第17-20页 |
| 2.4 图像融合常用的多尺度变换方法 | 第20-30页 |
| 2.4.1 小波变换 | 第20-21页 |
| 2.4.2 Ridgelet变换 | 第21-23页 |
| 2.4.3 Curvelet变换 | 第23-24页 |
| 2.4.4 contourlet变换 | 第24-30页 |
| 2.4.4.1 拉普拉斯金字塔 | 第26-27页 |
| 2.4.4.2 方向滤波器组 | 第27-30页 |
| 2.5 融合质量评价标准 | 第30-34页 |
| 2.5.1 主观的融合质量评价 | 第30-31页 |
| 2.5.2 客观的融合质量评价指标 | 第31-34页 |
| 2.6 常见的图像融合方法实现 | 第34-39页 |
| 2.6.1 加权平均的图像融合 | 第35-36页 |
| 2.6.2 区域能量的图像融合 | 第36-37页 |
| 2.6.3 基于小波的图像融合 | 第37-39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于遗传算法与小波变换的图像融合 | 第40-49页 |
| 3.1 遗传算法 | 第40页 |
| 3.2 遗传算法的具体实现 | 第40-43页 |
| 3.2.1 遗传算法的框架 | 第40-41页 |
| 3.2.2 遗传算法的主要参数及概念 | 第41-43页 |
| 3.3 遗传算法与小波结合的图像融合 | 第43-46页 |
| 3.3.1 小波与遗传算法的图像融合 | 第43-44页 |
| 3.3.2 小波与遗传算法的图像融合 | 第44-46页 |
| 3.4 遗传算法图像融合的实验分析 | 第46-48页 |
| 3.4.1 实验对比 | 第46-48页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于HMM与遗传算法的多尺度图像融合方法 | 第49-61页 |
| 4.1 隐马尔科夫模型 | 第49-52页 |
| 4.1.1 马尔可夫链 | 第49-50页 |
| 4.1.2 隐马尔可夫过程 | 第50-52页 |
| 4.2 HMM指导下的遗传算法图像融合改进 | 第52-56页 |
| 4.2.1 融合权重的隐马尔可夫模型及参数 | 第52-53页 |
| 4.2.2 融合系数的隐马尔可夫树指导下的遗传算法图像融合方法 | 第53-56页 |
| 4.3 实验与结论 | 第56-60页 |
| 4.3.1 实验验证 | 第56-60页 |
| 4.3.2 结论 | 第60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 一种基于深度信息的图像序列融合方法研究 | 第61-68页 |
| 5.1 深度信息 | 第61-63页 |
| 5.2 图像的配准原理 | 第63-64页 |
| 5.3 基于深度信息的图像序列分层融合方法 | 第64-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |