基于多尺度滤波和稀疏表示的图像融合方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 图像融合研究背景和应用 | 第14-16页 |
| 1.2 图像融合国内外研究现状 | 第16-23页 |
| 1.2.1 源图像类型 | 第17-18页 |
| 1.2.2 图像融合层次 | 第18-19页 |
| 1.2.3 像素级图像融合方法 | 第19-23页 |
| 1.3 本文研究内容和创新点 | 第23-26页 |
| 第2章 多尺度联合滤波遥感图像融合 | 第26-48页 |
| 2.1 引言 | 第26-29页 |
| 2.2 多尺度联合滤波 | 第29-32页 |
| 2.2.1 双边滤波 | 第29-31页 |
| 2.2.2 多尺度联合滤波 | 第31-32页 |
| 2.3 遥感图像融合方法 | 第32-33页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第33-47页 |
| 2.4.1 QuickBird 实验 | 第36-43页 |
| 2.4.2 IKONOS 实验 | 第43-47页 |
| 2.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 多尺度方向双边滤波多模图像融合 | 第48-66页 |
| 3.1 引言 | 第48页 |
| 3.2 多尺度方向双边滤波 | 第48-50页 |
| 3.3 多模图像融合算法 | 第50-52页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第52-64页 |
| 3.4.1 实验比较方法和参数设置 | 第52-55页 |
| 3.4.2 红外与可见光多模图像融合实验 | 第55-60页 |
| 3.4.3 医学多模图像融合实验 | 第60-64页 |
| 3.4.4 算法效率比较 | 第64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第4章 稀疏表示遥感图像融合 | 第66-80页 |
| 4.1 引言 | 第66页 |
| 4.2 稀疏表示 | 第66-69页 |
| 4.2.1 过完备字典构造 | 第67-68页 |
| 4.2.2 稀疏求解 | 第68-69页 |
| 4.3 遥感图像融合方法 | 第69-71页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第71-79页 |
| 4.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第5章 结合非局部和低秩表示的多模图像融合 | 第80-96页 |
| 5.1 引言 | 第80页 |
| 5.2 基于非局部算子和低秩表示的图像融合方法 | 第80-85页 |
| 5.2.1 非局部算子 | 第80-81页 |
| 5.2.2 低秩表示理论 | 第81-84页 |
| 5.2.3 多模图像融合方法 | 第84-85页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第85-95页 |
| 5.3.1 实验比较方法和参数讨论 | 第85-89页 |
| 5.3.2 医学多模图像融合实验 | 第89-92页 |
| 5.3.3 红外与可见光图像融合实验 | 第92-94页 |
| 5.3.4 统计实验评价 | 第94-95页 |
| 5.4 本章小结 | 第95-96页 |
| 第6章 总结与展望 | 第96-99页 |
| 6.1 本文总结 | 第96-97页 |
| 6.2 研究展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 附录：攻读博士学位期间取得的主要科研成果 | 第115-116页 |
