| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 红外和可见光图像融合的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第12-14页 |
| 2 红外与可见光图像融合原理 | 第14-36页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 图像融合的基本原理 | 第14-15页 |
| 2.3 基于空间域的图像融合方法 | 第15-18页 |
| 2.3.1 加权平均图像融合方法 | 第15页 |
| 2.3.2 主成分分析法 | 第15-17页 |
| 2.3.3 基于HIS变换图像的图像融合方法 | 第17-18页 |
| 2.3.4 基于区域特征的图像融合方法 | 第18页 |
| 2.4 基于变换域的图像融合方法 | 第18-30页 |
| 2.4.1 基于拉普拉斯金字塔分解的融合方法 | 第19-21页 |
| 2.4.2 基于小波变换分解的融合方法 | 第21-23页 |
| 2.4.3 基于平稳小波变换分解的融合方法 | 第23-24页 |
| 2.4.4 基于非下采样Contourlet变换分解的融合方法 | 第24-28页 |
| 2.4.5 基于多分辨率分析的融合准则 | 第28-30页 |
| 2.5 融合结果评价指标 | 第30-36页 |
| 2.5.1 主观评价法 | 第30-31页 |
| 2.5.2 客观评价法 | 第31-36页 |
| 3 基于图像分割的红外图像与可见光图像的融合 | 第36-46页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 红外成像特点 | 第36-37页 |
| 3.3 基于图像分割的红外图像与可见光图像的融合流程 | 第37-38页 |
| 3.4 图像分割算法 | 第38-43页 |
| 3.4.1 Otsu算法 | 第38-39页 |
| 3.4.2 一维直方图最大熵法 | 第39-40页 |
| 3.4.3 二维直方图最大熵法 | 第40-42页 |
| 3.4.4 边缘检测法 | 第42-43页 |
| 3.4.5 基于区域生长的分割方法 | 第43页 |
| 3.5 分割算法对比实验与分析 | 第43-45页 |
| 3.6 小结 | 第45-46页 |
| 4 基于二维直方图熵与多分辨率分析的图像融合 | 第46-60页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 二维直方图熵法结合多分辨率分析的图像融合 | 第46-47页 |
| 4.3 基于二维直方图熵法结合多分辨率分析工具对比实验与分析 | 第47-50页 |
| 4.4 融合准则对比实验与分析 | 第50-55页 |
| 4.4.1 低频融合准则对比实验与分析 | 第50-52页 |
| 4.4.2 高频融合准则对比实验与分析 | 第52-55页 |
| 4.5 本文所提算法与传统融合算法对比实验与分析 | 第55-58页 |
| 4.6 小结 | 第58-60页 |
| 5 基于二维直方图最大熵结合模糊C均值聚类算法的图像融合 | 第60-76页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 二维直方图最大熵结合模糊C均值聚类算法图像分割 | 第60-62页 |
| 5.3 本章所提融合算法流程 | 第62-63页 |
| 5.4 基于本章所提图像分割算法结合多分辨率分析的图像融合 | 第63-66页 |
| 5.5 融合准则对比实验与分析 | 第66-70页 |
| 5.5.1 低频融合准则对比实验与分析 | 第66-68页 |
| 5.5.2 高频融合准则对比实验与分析 | 第68-70页 |
| 5.6 本章所提算法与传统融合算法对比实验与分析 | 第70-73页 |
| 5.7 小结 | 第73-76页 |
| 6 总结与展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
