| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 存在的困难与挑战 | 第10-11页 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 | 第11-12页 |
| 1.4.1 本文的主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4.2 本文的章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 图像融合理论概述 | 第12-19页 |
| 2.1 图像融合方法 | 第12-16页 |
| 2.1.1 像素级融合 | 第12-14页 |
| 2.1.2 特征级融合 | 第14-15页 |
| 2.1.3 决策级融合 | 第15-16页 |
| 2.2 图像融合结果评价 | 第16-19页 |
| 2.2.1 基于单个图像统计特征评价 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于原图与融合图关系评价 | 第17-19页 |
| 第三章 基于混合正交双向小波包与自适应PCNN的隐匿物品探测与融合 | 第19-34页 |
| 3.1 可见光及毫米波被动探测成像原理 | 第20-21页 |
| 3.2 混合正交双向小波包与PCNN的可见光/毫米波图像融合 | 第21-33页 |
| 3.2.1 小波包与混合正交双向小波包 | 第21-24页 |
| 3.2.2 混合正交双向小波包与图像分解 | 第24-25页 |
| 3.2.3 脉冲耦合神经网络模型与图像融合 | 第25-26页 |
| 3.2.4 基于混合正交双向小波包与自适应PCNN的融合方法 | 第26-28页 |
| 3.2.5 实验仿真及结果分析 | 第28-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于混合正交双向小波包与压缩感知的隐匿物品探测与融合 | 第34-47页 |
| 4.1 混合正交双向小波包与图像分解 | 第34-35页 |
| 4.2 压缩感知(CS) | 第35-36页 |
| 4.2.1 压缩感知理论框架 | 第35-36页 |
| 4.3 压缩感知与图像融合 | 第36-39页 |
| 4.3.1 测量矩阵 | 第36-38页 |
| 4.3.2 压缩感知重构算法 | 第38-39页 |
| 4.3.3 压缩感知应用于图像融合 | 第39页 |
| 4.4 基于混合正交双向小波包与压缩感知的图像融合 | 第39-46页 |
| 4.4.1 可见光/毫米波图像融合新方法 | 第40-42页 |
| 4.4.2 基于新方法的实验仿真 | 第42-43页 |
| 4.4.3 仿真结果评价与分析 | 第43-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第52页 |
