| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及论文结构 | 第10-12页 |
| 第2章 图像融合理论介绍 | 第12-24页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 图像融合理论 | 第12-23页 |
| 2.2.1 图像融合框架 | 第12-13页 |
| 2.2.2 图像预处理介绍 | 第13-15页 |
| 2.2.3 常见图像融合方法介绍 | 第15-20页 |
| 2.2.4 融合效果评价 | 第20-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于卷积神经网络的多聚焦图像图像融合 | 第24-35页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 基于卷积神经网络的多聚焦图像融合 | 第24-30页 |
| 3.2.1 卷积神经网络 | 第24-25页 |
| 3.2.2 卷积神经网络模型 | 第25-26页 |
| 3.2.3 卷积核与特征提取 | 第26-27页 |
| 3.2.4 激励函数类型 | 第27-28页 |
| 3.2.5 融合规则选取 | 第28-29页 |
| 3.2.6 实验流程 | 第29-30页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 实验参数选取 | 第30-31页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于多光谱图像超分辨率处理的遥感图像融合 | 第35-47页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 超分辨率处理方法 | 第35-40页 |
| 4.2.1 基于稀疏表示的超分辨率处理 | 第35-36页 |
| 4.2.2 SRCNN模型 | 第36-37页 |
| 4.2.3 FSRCNN模型 | 第37-38页 |
| 4.2.4 LapSRN模型 | 第38-39页 |
| 4.2.5 超分辨率处理方法对比 | 第39-40页 |
| 4.3 基于多光谱图像超分辨率处理的遥感图像融合算法 | 第40-43页 |
| 4.3.1 多光谱图像处理方法选取 | 第40-41页 |
| 4.3.2 基于FSRCNN的多光谱图像处理 | 第41-42页 |
| 4.3.3 融合步骤和流程 | 第42-43页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第43-46页 |
| 4.4.1 实验参数选取 | 第43页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第43-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士期间参与的项目及取得的学术成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |