首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于张量的图像融合方法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·课题研究背景及意义第9-10页
   ·课题研究现状第10-12页
   ·研究内容与论文创新点第12页
   ·论文的组织结构第12-14页
第二章 常用图像融合方法及质量评价指标第14-23页
   ·基于非多分辨率分析的图像融合方法第14-15页
   ·基于多分辨率分析的图像融合方法第15-19页
     ·基于金字塔变换的图像融合方法第15页
     ·基于小波变换的图像融合方法第15-16页
     ·基于多尺度变换的图像融合方法第16-19页
   ·常用融合图像质量评价指标第19-22页
     ·无参考图像评价指标第19-20页
     ·有参考图像评价指标第20-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 基于高阶奇异值分解的多聚焦图像融合方法第23-51页
   ·张量和HOSVD第23-27页
     ·张量及其基本运算第23-25页
     ·HOSVD第25-27页
   ·基于HOSVD与模糊推理的多聚焦图像融合方法第27-37页
     ·模糊集理论第27-28页
     ·图像融合过程第28-29页
     ·基于模糊推理的加权平均融合规则第29-32页
     ·实验结果与分析第32-37页
     ·小结第37页
   ·基于HOSVD与边缘强度的多聚焦图像融合方法第37-50页
     ·边缘强度第37-40页
     ·Sigmoid函数第40-41页
     ·图像融合过程第41-42页
     ·实验结果与分析第42-50页
     ·小结第50页
   ·本章小结第50-51页
第四章基于平移不变剪切波变换的图像融合新方法第51-58页
   ·引言第51页
   ·图像融合方法第51-52页
   ·低频子带系数融合规则第52-54页
     ·结构张量第52-53页
     ·清晰度测度指标第53页
     ·低频子带系数融合规则第53-54页
   ·高频子带系数融合规则第54页
   ·实验结果与分析第54-57页
   ·本章小结第57-58页
第五章 基于黎曼度量的自适应多策略图像融合方法第58-68页
   ·引言第58页
   ·黎曼空间不相似度第58-60页
   ·基于黎曼度量的自适应多策略图像融合步骤第60页
   ·图像融合规则第60-62页
     ·低频子带系数融合规则第60页
     ·高频子带系数融合规则第60-62页
   ·实验结果与分析第62-67页
   ·本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
   ·总结第68页
   ·展望第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-74页
附录 1: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第74-75页
附录 2: 作者在攻读硕士学位期间申请的专利第75页

论文共75页,点击 下载论文
上一篇:基于近邻传播聚类的图像分割方法的研究
下一篇:基于群体智能算法的聚类分析研究