| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第12-16页 |
| 1.2.1 图像融合层次 | 第12-13页 |
| 1.2.2 图像融合的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 图像融合效果的评价准则 | 第16-18页 |
| 1.3.1 主观评价标准 | 第16页 |
| 1.3.2 客观评价标准 | 第16-18页 |
| 1.4 本文主要内容及组织安排 | 第18-20页 |
| 第2章 自适应区域和脉冲发放皮层模型 | 第20-25页 |
| 2.1 自适应区域 | 第20页 |
| 2.2 脉冲发放皮层模型 | 第20-24页 |
| 2.2.1 脉冲耦合神经网络理论 | 第21-22页 |
| 2.2.2 脉冲发放皮层模型 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于卡通纹理分解的自适应区域和SCM结合的多聚焦图像融合 | 第25-33页 |
| 3.1 卡通纹理分解算法 | 第25-26页 |
| 3.2 基于卡通纹理分解的自适应区域和SCM结合的多聚焦图像融合 | 第26-29页 |
| 3.2.1 卡通纹理分解在图像融合中的应用 | 第26页 |
| 3.2.2 算法步骤 | 第26-27页 |
| 3.2.3 融合规则 | 第27-29页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第29-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于多尺度几何变换的自适应区域和SCM结合的多聚焦图像融合 | 第33-55页 |
| 4.1 Contourlet变换及NSCT变换 | 第33-37页 |
| 4.1.1 Contourlet变换 | 第33-34页 |
| 4.1.2 NSCT变换 | 第34-37页 |
| 4.2 Shearlet变换及NSST变换 | 第37-39页 |
| 4.2.1 Shearlet变换理论 | 第37-38页 |
| 4.2.2 NSST变换 | 第38-39页 |
| 4.3 基于NSCT域自适应区域和SCM结合的多聚焦图像融合 | 第39-42页 |
| 4.3.1 算法步骤 | 第39-40页 |
| 4.3.2 融合规则 | 第40-42页 |
| 4.4 基于NSST域自适应区域和SCM结合的多聚焦图像融合 | 第42-44页 |
| 4.4.1 融合步骤 | 第42页 |
| 4.4.2 融合规则 | 第42-44页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第44-53页 |
| 4.5.1 基于NSCT域自适应区域和SCM结合的多聚焦图像融合实验 | 第44-46页 |
| 4.5.2 基于NSST域自适应区域和SCM结合的多聚焦图像融合实验 | 第46-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第62页 |
