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多聚焦图像像素级融合方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
1 绪论第11-29页
   ·课题研究的意义及背景第11-12页
   ·多聚焦图像融合的层次第12-14页
   ·多聚焦图像融合的研究现状第14-22页
     ·空间域多聚焦图像融合第14-17页
     ·变换域多聚焦图像融合第17-21页
     ·其它融合方法第21-22页
   ·多聚焦图像融合评价指标第22-26页
     ·无需参考图像的评价指标第22-25页
     ·需要参考图像的评价指标第25-26页
   ·本文主要内容第26-27页
   ·本文的结构安排第27-29页
2 LSWT 多尺度积与 PCNN 相结合的融合方法第29-53页
   ·引言第29-30页
   ·LSWT 的实现原理第30-33页
   ·LSWT 的多尺度积第33-35页
   ·PCNN 模型第35-39页
     ·PCNN 原理及其神经元结构第35-37页
     ·简化 PCNN 模型第37-39页
   ·基于 PCNN 的融合规则第39-43页
     ·低频子带的融合第40-41页
     ·高频子带的融合第41-42页
     ·融合过程描述第42-43页
   ·实验结果及其分析第43-52页
     ·无噪多聚焦图像融合第44-48页
     ·带噪多聚焦图像融合第48-52页
   ·本章小结第52-53页
3 LSWT 域内方向信息特征对比度多聚焦图像融合第53-75页
   ·引言第53-54页
   ·方向信息测度第54-56页
   ·提出的融合算法第56-62页
     ·低频子带系数的选择第56-59页
     ·高频子带系数的选择第59-62页
     ·融合步骤第62页
   ·实验结果及其分析第62-74页
     ·融合规则的性能比较第63-66页
     ·无噪图像融合实验第66-72页
     ·带噪图像融合实验第72-74页
   ·本章小结第74-75页
4 NSCT 域内基于成像特性的多聚焦图像融合第75-97页
   ·引言第75-76页
   ·非下采样 Contourlet 变换原理第76-79页
     ·Contourlet 变换第76-77页
     ·非下采样 Contourlet 变换第77-79页
   ·多聚焦图像的成像特性第79-80页
   ·聚焦区域检测第80-82页
   ·本章提出的融合算法第82-85页
     ·低频子带融合规则第82-84页
     ·高频子带融合规则第84-85页
     ·融合算法步骤第85页
   ·实验结果及其分析第85-95页
     ·阶次 v 的确定第86-88页
     ·多聚焦图像融合结果第88-95页
   ·本章小结第95-97页
5 聚焦区域检测与多尺度分解相结合的融合方法第97-113页
   ·引言第97-98页
   ·初始融合图像的获取第98-101页
     ·低频子带的融合第98-100页
     ·高频子带的融合第100-101页
   ·提出的融合方法第101-104页
     ·聚焦区域检测第101-103页
     ·本章提出的融合算法第103-104页
   ·实验及其结果分析第104-112页
     ·LSWT 域内融合规则的比较第105-107页
     ·多聚焦图像融合实验第107-112页
   ·本章小结第112-113页
6 数学形态学和双窗口技术的多聚焦图像融合第113-133页
   ·引言第113页
   ·改进的多尺度 Top-Hat 变换第113-115页
     ·传统的多尺度 Top-Hat 变换第113-115页
     ·改进的多尺度 Top-Hat 变换第115页
   ·融合决策图的产生第115-117页
   ·融合策略第117-122页
     ·过渡区域的融合第117-118页
     ·基于双窗技术的最终融合图像的获取第118-122页
   ·实验及其结果分析第122-132页
     ·改进多尺度 Top-Hat 变换性能评价第122-125页
     ·实验结果分析第125-132页
   ·本章小结第132-133页
7 总结与展望第133-137页
   ·论文工作总结第133-134页
   ·论文创新之处第134-135页
   ·进一步的研究展望第135-137页
致谢第137-139页
参考文献第139-151页
附录第151-152页
 A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第151-152页
 B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第152页

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