基于变分的多尺度遥感图像融合研究与实现
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 遥感图像融合概念 | 第16-17页 |
| 1.2.1 像素级融合 | 第16页 |
| 1.2.2 特征级融合 | 第16页 |
| 1.2.3 决策级融合 | 第16-17页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.4 存在的问题以及发展方向 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的主要工作 | 第20-21页 |
| 1.6 本文的组织结构 | 第21页 |
| 1.7 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 相关工作 | 第22-28页 |
| 2.1 超分辨与图像融合 | 第22页 |
| 2.2 不同尺度下图像自相似性 | 第22-24页 |
| 2.3 融合图像的质量评价体系 | 第24-27页 |
| 2.3.1 主观视觉评价 | 第24页 |
| 2.3.2 客观评价标准 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于尺度自相似性和梯度信息多光谱图像融合 | 第28-50页 |
| 3.1 问题分析 | 第28页 |
| 3.2 基于多尺度自相似性上采样 | 第28-30页 |
| 3.3 基于加权梯度约束的细节表示 | 第30-31页 |
| 3.4 梯度的超拉普拉斯约束 | 第31页 |
| 3.5 Coarse-to-Fine金字塔框架 | 第31-33页 |
| 3.6 算法实现 | 第33-35页 |
| 3.6.1 多尺度融合框架 | 第33-34页 |
| 3.6.2 总体目标函数 | 第34页 |
| 3.6.3 目标函数求解 | 第34-35页 |
| 3.7 实验结果与分析 | 第35-46页 |
| 3.7.1 主观视觉分析 | 第36-45页 |
| 3.7.2 客观评价结果 | 第45-46页 |
| 3.8 本章小结 | 第46-50页 |
| 第四章 基于分组策略的高光谱图像融合 | 第50-61页 |
| 4.1 高光谱图像融合简介 | 第50页 |
| 4.2 多光谱图像合成 | 第50-53页 |
| 4.3 图像梯度轮廓先验 | 第53-56页 |
| 4.4 高光谱图像融合框架 | 第56-57页 |
| 4.4.1 高光谱图像融合目标函数 | 第57页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第57-60页 |
| 4.5.1 主观视觉评价 | 第58页 |
| 4.5.2 客观评价标准 | 第58-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 展望未来 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士期间科研工作及成果 | 第69-70页 |
