| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-19页 |
| ·课题的选题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·图像融合技术的国内外发展现状 | 第9-10页 |
| ·图像融合算法的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·红外和可见光图像融合过程 | 第12-15页 |
| ·图像配准 | 第12-13页 |
| ·红外图像预处理 | 第13-15页 |
| ·图像融合评价指标 | 第15-18页 |
| ·主观评价指标 | 第15页 |
| ·客观评价指标 | 第15-18页 |
| ·主要研究内容和论文安排 | 第18-19页 |
| 2 基于多尺度分解的红外与可见融合算法 | 第19-33页 |
| ·融合算法框架 | 第19-20页 |
| ·常见的多尺度变换框架 | 第20-24页 |
| ·金字塔变换结构 | 第20-21页 |
| ·经典小波结构 | 第21-23页 |
| ·几何小波结构 | 第23-24页 |
| ·图像融合规则 | 第24-26页 |
| ·基于像素点的融合规则 | 第25页 |
| ·基于领域的融合规则 | 第25页 |
| ·基于区域的融合规则 | 第25-26页 |
| ·实验结果及分析 | 第26-33页 |
| ·不同融合层数对融合效果的影响 | 第26-29页 |
| ·不同多尺度变换结构对图像融合效果的影响 | 第29-31页 |
| ·不同融合规则对图像融合效果的影响 | 第31-33页 |
| 3 基于稀疏表示的红外与可见光融合算法 | 第33-52页 |
| ·稀疏表示理论 | 第33-39页 |
| ·稀疏编码 | 第34-37页 |
| ·过完备字典学习 | 第37-39页 |
| ·基于过完备图像稀疏表示的图像融合算法步骤 | 第39-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-52页 |
| ·影响过完备字典稀疏表示性能的变量 | 第41-44页 |
| ·无噪声图像的稀疏融合结果及分析 | 第44-47页 |
| ·有噪声图像的稀疏融合结果及分析 | 第47-52页 |
| 4 基于多尺度变换和稀疏表示的红外和可见融合算法 | 第52-61页 |
| ·多尺度变换和稀疏表示的优缺点分析 | 第52-53页 |
| ·融合算法框架及思路 | 第53-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-61页 |
| ·基于拉普拉斯变换（LP）和稀疏变换的图像融合算法 | 第55-56页 |
| ·基于离散小波变换（DWT）和稀疏变换的图像融合算法 | 第56-58页 |
| ·基于非下采样的contourlet变换（NSCT）和稀疏变换的图像融合算法 | 第58-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·目前的问题及未来工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第68-69页 |
