| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 图像融合技术的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 静态图像融合技术的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 动态图像融合技术的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 动态多聚焦图像融合研究领域的主要问题 | 第16页 |
| 1.4 本文主要工作及内容安排 | 第16-19页 |
| 第二章 像素级图像融合技术分析 | 第19-33页 |
| 2.1 图像融合的预处理 | 第19-21页 |
| 2.1.1 图像配准 | 第20页 |
| 2.1.2 图像去噪 | 第20-21页 |
| 2.2 图像融合的层级划分 | 第21-24页 |
| 2.3 像素级图像融合常用方法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 基于空间域变换的图像融合算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于变换域的图像融合算法 | 第25-27页 |
| 2.4 质量评价标准 | 第27-31页 |
| 2.4.1 单一图像特征统计 | 第28-29页 |
| 2.4.2 参考标准图像 | 第29-31页 |
| 2.4.3 图像序列帧间性能评价 | 第31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 一种改进融合规则的NSCT多聚焦图像融合算法 | 第33-51页 |
| 3.1 多聚焦图像成像原理 | 第33-35页 |
| 3.2 Contourlet变换 | 第35-38页 |
| 3.2.1 Contourlet变换的基本原理 | 第35-37页 |
| 3.2.2 Contourlet变换的特点 | 第37-38页 |
| 3.3 非下采样Contourlet变换 | 第38-42页 |
| 3.3.1 非下采样Contourlet变换的构造 | 第38-39页 |
| 3.3.2 NCST滤波器设计与实现 | 第39-40页 |
| 3.3.3 NCST系数的特点 | 第40-42页 |
| 3.4 改进融合规则的NSCT的多聚焦图像融合算法 | 第42-44页 |
| 3.4.1 低频系数融合规则 | 第43页 |
| 3.4.2 高频系数融合规则 | 第43-44页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 3.5.1 完全重构性验证 | 第44-45页 |
| 3.5.2 多聚焦图像融合 | 第45-47页 |
| 3.5.3 动态多聚焦图像序列融合 | 第47-49页 |
| 3.6 小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于提升格式小波变换和PCNN的图像融合 | 第51-68页 |
| 4.1 提升格式的基本原理 | 第52-54页 |
| 4.2 基于提升格式的小波变换 | 第54-59页 |
| 4.2.1 小波重构与分解的多相位表示 | 第54-55页 |
| 4.2.2 多相位矩阵的因子分解 | 第55-56页 |
| 4.2.3 提升格式的小波变换 | 第56-59页 |
| 4.3 脉冲耦合神经网络 | 第59-62页 |
| 4.3.1 PCNN的神经元模型 | 第59-61页 |
| 4.3.2 PCNN的基本特性 | 第61-62页 |
| 4.4 基于提升格式小波变换和PCNN的图像融合 | 第62-63页 |
| 4.5 融合结果及分析 | 第63-66页 |
| 4.5.1 多聚焦图像融合 | 第63-66页 |
| 4.5.2 多聚焦图像序列融合 | 第66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 全文总结 | 第68页 |
| 5.2 研究展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
