| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 图像融合的发展和背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 图像融合的意义 | 第14-15页 |
| 1.2 本课题的研究现状与发展趋势 | 第15-17页 |
| 1.3 本论文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第18-21页 |
| 第2章 遥感图像融合质量评价 | 第21-25页 |
| 2.1 主观评价标准 | 第21-22页 |
| 2.2 客观方法评价标准 | 第22-24页 |
| 2.3 融合影像质量的几何质量评价 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 遥感图像融合常用方法 | 第25-47页 |
| 3.1 图像配准 | 第25-27页 |
| 3.1.1 图像配准数学模型 | 第26页 |
| 3.1.2 图像配准基本框架 | 第26页 |
| 3.1.3 图像插值 | 第26-27页 |
| 3.2 简单的图像融合方法 | 第27-31页 |
| 3.2.1 像素值取大（小）融合方法 | 第27页 |
| 3.2.2 加权系数融合方法 | 第27页 |
| 3.2.3 主分量分析融合方法 | 第27-29页 |
| 3.2.4 相关实验及结果分析 | 第29-31页 |
| 3.3 基于塔形多尺度分解 | 第31-34页 |
| 3.3.1 基于塔形分解的图像融合方法-拉普拉斯塔形分解 | 第31-33页 |
| 3.3.2 梯度金字塔 | 第33-34页 |
| 3.4 基于小波变换的多尺度图像融合方法 | 第34-41页 |
| 3.4.1 连续小波变换和离散小波变换 | 第34-36页 |
| 3.4.2 多分辨率分析 | 第36-37页 |
| 3.4.3 小波基的选择 | 第37-38页 |
| 3.4.4 常用小波 | 第38-39页 |
| 3.4.5 二维小波变换及Mallat算法 | 第39-40页 |
| 3.4.6 小波融合步骤 | 第40-41页 |
| 3.5 相关实验及结果分析 | 第41-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 图像的多小波变换 | 第47-59页 |
| 4.1 多小波的简介 | 第47-48页 |
| 4.2 多小波的多分辨率的分析 | 第48-49页 |
| 4.3 二维图像的多小波分解和重构 | 第49-52页 |
| 4.3.1 二维图像的多小波分解 | 第49-52页 |
| 4.3.2 二维图像的多小波重构 | 第52页 |
| 4.4 几类多小波 | 第52-55页 |
| 4.4.1 GHM多小波 | 第52-53页 |
| 4.4.2 CL多小波 | 第53-55页 |
| 4.5 相关实验及结果分析 | 第55-57页 |
| 4.6 本章总结 | 第57-59页 |
| 第5章 基于IHS变换多小波变换及PCNN相结合的图像融合方法 | 第59-72页 |
| 5.1 彩色图像 | 第59-62页 |
| 5.1.1 彩色视觉 | 第59-60页 |
| 5.1.2 IHS变换及逆变换 | 第60-62页 |
| 5.1.3 其他彩色图像格式 | 第62页 |
| 5.2 PCNN模型 | 第62-64页 |
| 5.3 IHS变换多小波变换及PCNN神经网络相结合的图像融合算法 | 第64-70页 |
| 5.3.1 基于IHS变换多小波变换及PCNN相结合的图像融合方法步骤 | 第65页 |
| 5.3.2 低频融合方法 | 第65-66页 |
| 5.3.3 高频融合方法 | 第66页 |
| 5.3.4 实验结果及分析 | 第66-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-72页 |
| 结论与展望 | 第72-74页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读学位期间发表的学位论文 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
