多聚焦图像像素级融合算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和章节安排 | 第12-14页 |
| 2 像素级图像融合理论研究 | 第14-19页 |
| 2.1 像素级图像融合预处理——图像配准 | 第14-16页 |
| 2.1.1 Susan算法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Harris算法 | 第16页 |
| 2.2 像素级图像融合相关算法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 金字塔变换 | 第17页 |
| 2.2.2 小波变换 | 第17-18页 |
| 2.2.3 多分辨率几何分析 | 第18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于视差约束和聚类分析的图像配准算法 | 第19-34页 |
| 3.1 引言 | 第19页 |
| 3.2 聚类分析 | 第19-21页 |
| 3.2.1 划分聚类算法 | 第20页 |
| 3.2.2 层次聚类算法 | 第20页 |
| 3.2.3 基于模型的聚类算法 | 第20页 |
| 3.2.4 基于密度的聚类算法 | 第20-21页 |
| 3.2.5 基于网格的聚类算法 | 第21页 |
| 3.3 基于视差约束和聚类分析的图像配准算法 | 第21-26页 |
| 3.3.1 特征点检测与粗匹配 | 第21-22页 |
| 3.3.2 K-means聚类 | 第22-24页 |
| 3.3.3 RANSAC精匹配 | 第24-26页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第26-33页 |
| 3.4.1 基于距离特征向量聚类的匹配 | 第26-29页 |
| 3.4.2 基于方向特征向量聚类的匹配 | 第29-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于区域标准差的DTCT多聚焦图像融合方法 | 第34-45页 |
| 4.1 引言 | 第34-35页 |
| 4.2 多尺度变换理论 | 第35-36页 |
| 4.2.1 小波变换 | 第35页 |
| 4.2.2 Contourlet变换 | 第35-36页 |
| 4.2.3 对偶树Contourlet变换域 | 第36页 |
| 4.3 图像融合框架 | 第36-40页 |
| 4.3.1 基于DTCT的多聚焦图像融合框架 | 第36-39页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第40-44页 |
| 4.4.1 源图像 | 第40-41页 |
| 4.4.2 融合结果 | 第41-42页 |
| 4.4.3 与现有方法比较 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
