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基于OpenCV的红外图像和可见光图像融合平台的设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究的背景和意义第11-12页
    1.2 课题研究现状和应用领域第12-16页
        1.2.1 图像融合算法的研究现状第13-14页
        1.2.2 图像融合平台的研究现状第14-15页
        1.2.3 图像融合技术的主要应用领域第15-16页
    1.3 本论文的主要工作第16-19页
第二章 图像融合基本理论知识第19-32页
    2.1 引言第19页
    2.2 图像融合的概念第19-20页
    2.3 图像融合的层次第20-22页
    2.4 图像融合的常用方法第22-29页
        2.4.1 基于空域的图像融合算法第22-23页
        2.4.2 基于变换域的图像融合算法第23-29页
    2.5 图像融合的常用方法第29-31页
        2.5.1 图像融合的主观评价方法第29页
        2.5.2 图像融合的客观评价方法第29-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第三章 基于 HIS 变换的红外图像和可见光图像融合第32-52页
    3.1 引言第32页
    3.2 可见光图像和红外图像的概念第32-36页
        3.2.1 红外图像的基本概念第32-34页
        3.2.2 可见光图像的基本概念第34-35页
        3.2.3 红外图像和可见光图像的区别第35-36页
    3.3 HIS 图像变换第36-43页
        3.3.1 HIS 变换基本原理第36-37页
        3.3.2 HIS 变换模型的研究第37-41页
        3.3.3 基于 HIS 变换的图像融合算法第41-43页
    3.4 基于 HIS 替代变换的红外图像和可见光图像融合算法第43-45页
        3.4.1 基于 HIS 替代变换的图像融合算法第43-44页
        3.4.2 算法流程第44-45页
    3.5 基于 HIS 加权变换的红外图像和可见光图像融合算法第45-47页
        3.5.1 基于 HIS 加权变换的图像融合算法第45-46页
        3.5.2 算法流程第46-47页
    3.6 实验结果分析第47-51页
        3.6.1 基于 HIS 替代变换的图像融合算法实验结果分析第48-49页
        3.6.2 基于 HIS 加权变换的图像融合算法实验结果分析第49-51页
    3.7 本章小结第51-52页
第四章 基于运动目标提取和加权融合的红外图像和可见光图像融合算法第52-59页
    4.1 引言第52页
    4.2 红外运动目标检测第52-54页
        4.2.1 背景差分法第52-53页
        4.2.2 帧间差分法第53-54页
        4.2.3 光流法第54页
    4.3 加权融合第54页
    4.4 基于运动目标提取的加权融合算法第54-58页
        4.4.1 红外图像背景获取第55页
        4.4.2 运动目标提取第55-56页
        4.4.3 红外图像和可见光图像加权融合第56-58页
    4.5 本章小结第58-59页
第五章 基于 OPENCV 的图像融合平台第59-70页
    5.1 引言第59页
    5.2 平台开发环境简介第59-62页
        5.2.1 MFC 基本概念第59-60页
        5.2.2 OpenCV 基本概念第60-62页
        5.2.3 平台的主要实现手段第62页
    5.3 软件总体结构第62-65页
        5.3.1 基于 HIS 变换的图像融合算法模块第62-63页
        5.3.2 基于运动目标提取和加权融合图像融合算法模块第63页
        5.3.3 图像融合平台软件总体结构第63-65页
    5.4 软件功能模块介绍第65-68页
        5.4.1 图像输入和显示模块第65-67页
        5.4.2 算法选择模块第67-68页
    5.5 本章小结第68-70页
第六章 结论第70-72页
    6.1 本文的主要工作内容第70-71页
    6.2 下一步工作的研究方向第71-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-77页

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