| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-28页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-18页 |
| 1.1.1 红外与可见光图像融合技术发展现状 | 第11-13页 |
| 1.1.2 红外偏振成像及其图像融合技术发展现状 | 第13-18页 |
| 1.2 图像融合技术的研究现状 | 第18-23页 |
| 1.2.1 依据图像融合层次分类 | 第19-20页 |
| 1.2.2 依据图像融合方法分类 | 第20-23页 |
| 1.3 融合图像的质量评价 | 第23-24页 |
| 1.3.1 融合图像的主观评价 | 第23页 |
| 1.3.2 融合图像的客观评价 | 第23-24页 |
| 1.4 论文的主要研究内容和章节安排 | 第24-28页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第24-25页 |
| 1.4.2 各章内容安排 | 第25-28页 |
| 第二章 红外、红外偏振和可见光成像基本原理 | 第28-40页 |
| 2.1 可见光成像的优点及不足 | 第28-29页 |
| 2.2 红外成像 | 第29-32页 |
| 2.2.1 红外成像原理 | 第29-30页 |
| 2.2.2 红外成像探测器 | 第30-31页 |
| 2.2.3 红外成像的优点及不足 | 第31-32页 |
| 2.3 红外偏振成像 | 第32-38页 |
| 2.3.1 红外偏振成像的物理基础 | 第33-35页 |
| 2.3.2 偏振光参数表示 | 第35-37页 |
| 2.3.3 红外偏振成像的优点及不足 | 第37-38页 |
| 2.4 同一场景下不同图像的比较 | 第38-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于BEMD和NSDFB的红外与可见光图像融合 | 第40-64页 |
| 3.1 引言 | 第40-41页 |
| 3.2 一维EMD理论 | 第41-45页 |
| 3.2.1 一维EMD分解 | 第41-43页 |
| 3.2.2 EMD的分解特性 | 第43-44页 |
| 3.2.3 EMD分解过程的要点 | 第44-45页 |
| 3.3 二维经验模态分解 | 第45-47页 |
| 3.3.1 BEMD的分解 | 第45-46页 |
| 3.3.2 BEMD分解过程的要点 | 第46-47页 |
| 3.4 BEMD与NSDFB相结合的分解算法 | 第47-55页 |
| 3.4.1 NSDFB多方向分析简介 | 第48-49页 |
| 3.4.2 BEMDMDA的分解与重构 | 第49-51页 |
| 3.4.3 基于BEMDD的图像融合框架 | 第51-55页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第55-62页 |
| 3.6 分析与讨论 | 第62-63页 |
| 3.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 基于B-BEMD和稀疏表示的红外与红外偏振/可见光图像融合 | 第64-92页 |
| 4.1 引言 | 第64-65页 |
| 4.2 双变量二维经验模态分解 | 第65-68页 |
| 4.2.1 快速自适应经验模态分解 | 第65-66页 |
| 4.2.2 双变量经验模态分解 | 第66-67页 |
| 4.2.3 B-BEMD的分解特性 | 第67-68页 |
| 4.3 稀疏表示 | 第68-72页 |
| 4.3.1 K-SVD算法 | 第69-70页 |
| 4.3.2 OMP算法 | 第70页 |
| 4.3.3 图像稀疏表示及其融合特性 | 第70-72页 |
| 4.4 基于B-BEMD与稀疏表示的图像融合算法 | 第72-77页 |
| 4.4.1 基于绝对值最大值法的高频系数融合 | 第73页 |
| 4.4.2 基于稀疏表示的低频系数融合 | 第73-76页 |
| 4.4.3 B-BEMD分解层数分析 | 第76-77页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第77-86页 |
| 4.6 分析与讨论 | 第86-90页 |
| 4.6.1 分析与讨论 | 第86-88页 |
| 4.6.2 本章算法与BEMDD算法比较 | 第88-90页 |
| 4.7 本章小结 | 第90-92页 |
| 第五章 基于形态学的红外与红外偏振/可见光图像融合 | 第92-132页 |
| 5.1 引言 | 第92-93页 |
| 5.2 形态学基本概念 | 第93-95页 |
| 5.3 中心环绕结构元素及其多尺度扩展 | 第95-96页 |
| 5.3.1 中心环绕结构元素 | 第95-96页 |
| 5.3.2 中心环绕结构元素多尺度扩展 | 第96页 |
| 5.4 基于改进的多尺度中心环绕顶帽变换图像融合算法 | 第96-120页 |
| 5.4.1 基于多尺度中心环绕顶帽变换的图像特征抽取 | 第97-99页 |
| 5.4.2 基于多尺度中心环绕顶帽变换的红外与偏振/可见光图像融合算法 | 第99-110页 |
| 5.4.3 基于改进的顶帽变换和高斯模糊逻辑的红外与可见光图像融合算法 | 第110-120页 |
| 5.5 基于改进的开关对比度运算的红外与红外偏振图像融合算法 | 第120-128页 |
| 5.5.1 基于多尺度开关对比度操作的图像特征抽取 | 第121-122页 |
| 5.5.2 合并特征信息和获取融合图像 | 第122-123页 |
| 5.5.3 实验结果与分析 | 第123-128页 |
| 5.6 分析与讨论 | 第128-130页 |
| 5.7 本章小结 | 第130-132页 |
| 第六章 总结与展望 | 第132-140页 |
| 6.1 本章算法的比较 | 第132-136页 |
| 6.1.1 红外与可见光图像融合 | 第132-134页 |
| 6.1.2 红外与红外偏振图像融合 | 第134-136页 |
| 6.2 主要研究内容总结 | 第136-138页 |
| 6.3 研究展望 | 第138-140页 |
| 参考文献 | 第140-152页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第152-154页 |
| 致谢 | 第154-155页 |
