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基于小波系数局部统计特征的SAR图像与TM图像融合研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-16页
   ·课题的研究背景与意义第9-11页
   ·SAR图像与 TM图像融合的研究现状第11-13页
   ·小波变换在 SAR图像与 TM图像融合研究中的应用第13-14页
   ·本文的研究内容和组织结构第14-16页
第2章 图像的小波分解与重构第16-28页
   ·小波变换基本概念第16-19页
     ·连续小波基函数第16-17页
     ·连续小波变换第17-18页
     ·离散小波变换第18-19页
   ·图像的小波分解与重构第19-24页
     ·二维小波变换第19页
     ·二维多分辨分析第19-22页
     ·图像分解与重构的Mallat算法第22-24页
   ·小波滤波器组的选择第24-25页
   ·图像小波分解层数的确定第25-26页
   ·本章小结第26-28页
第3章 图像融合前的预处理和融合后质量评价第28-42页
   ·实验图像数据简介第28-30页
   ·软件平台第30-31页
     ·遥感图像处理软件 ENVI第30页
     ·图像处理工具MATLAB第30-31页
   ·图像预处理第31-35页
     ·TM图像的假彩色合成第31页
     ·SAR图像灰度值调整第31-32页
     ·SAR图像与TM图像的配准第32-33页
     ·SAR图像相干斑噪声的消除第33-35页
     ·SAR图像的增强处理第35页
   ·融合图像质量评价第35-41页
     ·融合结果主观评价方法第36-37页
     ·融合结果客观评价方法第37-40页
     ·评价指标的选取第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 传统的SAR图像与TM图像融合方法及效果评价第42-53页
   ·HIS变换法 SAR图像与TM图像的融合第42-46页
     ·实现原理第42-43页
     ·算法描述第43-44页
     ·融合过程第44-45页
     ·融合结果第45-46页
   ·传统的小波变换法图像融合方法第46-50页
     ·小波变换融合算子的一般形式第47页
     ·传统的小波变换融合方法第47-49页
     ·融合结果第49-50页
   ·两种融合方法的结果分析第50-52页
     ·主观评价第50页
     ·客观评价第50-52页
   ·本章小结第52-53页
第5章 基于小波系数局部统计特征的SAR图像与TM图像融合研究第53-67页
   ·图像小波变换系数的局部统计特征第53-54页
   ·基于小波系数局部方差的SAR图像于TM图像融合第54-56页
     ·融合原理和算法第54-55页
     ·融合结果第55-56页
   ·基于小波系数局部相关系数的图像融合方法第56-58页
     ·融合原理和算法第56-58页
     ·融合结果第58页
   ·两种基于小波系数局部统计特征的融合结果分析第58-60页
   ·改进的SAR图像与TM图像融合算法第60-65页
     ·改进算法的提出第61-62页
     ·改进算法的融合结果第62页
     ·结果分析第62-65页
   ·本章小结第65-67页
结论第67-69页
参考文献第69-75页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第75-76页
致谢第76-77页
作者简介第77页

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