| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 图像融合基本理论和质量评价 | 第16-24页 |
| 2.1 图像融合的基本框架及分类 | 第16-19页 |
| 2.1.1 像素级图像融合 | 第16-17页 |
| 2.1.2 特征级图像融合 | 第17-18页 |
| 2.1.3 决策级图像融合 | 第18页 |
| 2.1.4 三个融合层次特点 | 第18-19页 |
| 2.2 多光谱与全色图像融合 | 第19-20页 |
| 2.3 图像融合评价指标 | 第20-23页 |
| 2.3.1 主观评价指标 | 第20-21页 |
| 2.3.2 客观评价指标 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 经典图像融合算法 | 第24-36页 |
| 3.1 基于成分替换的图像融合 | 第24-28页 |
| 3.1.1 IHS变换 | 第24-25页 |
| 3.1.2 PCA变换 | 第25页 |
| 3.1.3 实验内容与结果分析 | 第25-28页 |
| 3.2 基于多尺度分析的图像融合 | 第28-35页 |
| 3.2.1 小波变换 | 第28-30页 |
| 3.2.2 轮廓波变换 | 第30-31页 |
| 3.2.3 实验内容与结果分析 | 第31-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 一种快速的多光谱与全色图像融合算法 | 第36-46页 |
| 4.1 非下采样轮廓波变换 | 第36-38页 |
| 4.1.1 非下采样金字塔 | 第36-37页 |
| 4.1.2 非下采样方向滤波器组 | 第37-38页 |
| 4.2 NSCT的快速实现 | 第38-40页 |
| 4.3 融合过程 | 第40-42页 |
| 4.3.1 高低频融合规则 | 第40-41页 |
| 4.3.2 图像融合框架 | 第41-42页 |
| 4.4 实验内容与结果分析 | 第42-45页 |
| 4.4.1 实验数据描述 | 第42页 |
| 4.4.2 主观评价 | 第42-44页 |
| 4.4.3 客观评价 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于萤火虫优化的自适应PCNN遥感图像融合 | 第46-60页 |
| 5.1 脉冲耦合神经网络 | 第46-48页 |
| 5.1.1 神经元及大脑皮层生物特性 | 第46-47页 |
| 5.1.2 PCNN基本模型 | 第47-48页 |
| 5.2 萤火虫算法 | 第48-49页 |
| 5.3 结合FNSCT和萤火虫优化PCNN的图像融合算法 | 第49-53页 |
| 5.3.1 IHS变换 | 第49页 |
| 5.3.2 低频融合规则 | 第49-50页 |
| 5.3.3 高频融合规则 | 第50-52页 |
| 5.3.4 具体融合步骤 | 第52-53页 |
| 5.4 实验内容与结果分析 | 第53-57页 |
| 5.4.1 主观评价 | 第53-56页 |
| 5.4.2 客观评价 | 第56-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |