多曝光图像融合算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 图像融合 | 第15-23页 |
| 2.1 图像融合层次分类 | 第15-19页 |
| 2.1.1 像素级图像融合 | 第15-16页 |
| 2.1.2 特征级图像融合 | 第16-17页 |
| 2.1.3 决策级图像融合 | 第17-19页 |
| 2.2 图像融合算法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 颜色空间变换法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 小波变换融合算法 | 第20-23页 |
| 第三章 多曝光图像融合 | 第23-41页 |
| 3.1 基于拉普拉斯金字塔的多曝光融合算法 | 第23-30页 |
| 3.1.1 高斯金字塔 | 第24-26页 |
| 3.1.2 加权因子 | 第26-27页 |
| 3.1.3 加权融合 | 第27-28页 |
| 3.1.4 融合应用 | 第28-30页 |
| 3.2 结合引导滤波的多曝光融合算法 | 第30-33页 |
| 3.2.1 引导滤波 | 第30-32页 |
| 3.2.2 融合 | 第32-33页 |
| 3.3 结合引导滤波的自适应多曝光融合算法 | 第33-41页 |
| 3.3.1 算法思想及流程设计 | 第33-34页 |
| 3.3.2 改进引导滤波 | 第34-37页 |
| 3.3.3 自适应权值 | 第37-39页 |
| 3.3.4 细节增强 | 第39页 |
| 3.3.5 融合 | 第39-41页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第41-51页 |
| 4.1 评价标准 | 第41-44页 |
| 4.1.1 信息熵(Entropy) | 第41-42页 |
| 4.1.2 互信息(MI) | 第42-43页 |
| 4.1.3 边缘信息(Q_(AB)~F) | 第43页 |
| 4.1.4 运行时间 | 第43-44页 |
| 4.2 实验结果 | 第44-48页 |
| 4.3 客观评价 | 第48-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参加的科研项目 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
