红外、微光/可见光图像融合算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·数字图像融合技术 | 第8页 |
| ·图像融合技术的国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·图像预处理技术 | 第9页 |
| ·图像融合算法 | 第9-10页 |
| ·融合图像评价 | 第10页 |
| ·图像融合系统 | 第10页 |
| ·国内现状 | 第10-11页 |
| ·图像融合技术的典型应用 | 第11-13页 |
| ·融合技术在单兵作战装备中的应用 | 第11-12页 |
| ·融合技术在作战指挥系统中的应用 | 第12-13页 |
| ·本文研究背景和意义 | 第13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| 2 基于目标特性的图像融合算法 | 第14-25页 |
| ·微光目标特性分析 | 第14-17页 |
| ·微光环境分析 | 第14-15页 |
| ·微光成像系统结构 | 第15-16页 |
| ·微光环境下目标背景对比度模型 | 第16-17页 |
| ·红外目标特性分析 | 第17-19页 |
| ·红外成像原理 | 第17-18页 |
| ·红外成像系统结构 | 第18-19页 |
| ·红外目标背景对比度模型 | 第19页 |
| ·大气的光谱传输特性 | 第19-20页 |
| ·探测器特性 | 第20-21页 |
| ·基于目标特性分析的多源图像融模型 | 第21-22页 |
| ·实验分析 | 第22-24页 |
| ·实验一 | 第22-23页 |
| ·实验二 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3. 基于区域的二维经验模式分解的图像融合算法 | 第25-33页 |
| ·基于二维经验模式分解的图像融合方法 | 第25-27页 |
| ·经验模式分解 | 第25-26页 |
| ·基于二维经验模式分解的图像融合算法 | 第26-27页 |
| ·模糊C均值聚类算法 | 第27-28页 |
| ·基于区域的二维经验模式分解图像融合算法 | 第28-29页 |
| ·基于YC_bC_r空间的全局色彩传递算法 | 第29-30页 |
| ·实验仿真及分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于视觉认知的图像融合算法 | 第33-44页 |
| ·人眼视觉认知模型 | 第33-34页 |
| ·基于视觉认知的红外目标分割算法 | 第34-37页 |
| ·模糊背景 | 第34页 |
| ·增强目标 | 第34-37页 |
| ·目标信息掩膜图像的生成 | 第37页 |
| ·基于视觉认知的图像融合算法 | 第37-38页 |
| ·实验结果和分析 | 第38-43页 |
| ·红外目标分割实验 | 第38-40页 |
| ·基于视觉认知的融合算法实验 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 多源图像融合、评价软件设计 | 第44-53页 |
| ·Matlab GUI介绍 | 第44页 |
| ·本章节内容 | 第44-45页 |
| ·多源图像融合模块设计 | 第45-48页 |
| ·灰度图像融合模块设计 | 第45-47页 |
| ·伪彩色图像融合模块设计 | 第47-48页 |
| ·融合图像客观评价模块设计 | 第48-49页 |
| ·软件界面操作说明 | 第49-51页 |
| ·软件测试分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 6 结束语 | 第53-55页 |
| ·工作总结 | 第53页 |
| ·工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60页 |
