| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 图像融合技术的发展现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 压缩感知技术的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与论文的组织安排 | 第11-12页 |
| 2 图像融合技术 | 第12-26页 |
| 2.1 图像融合的基本理论 | 第12-22页 |
| 2.1.1 图像融合的过程和应遵守的准则 | 第12-13页 |
| 2.1.2 图像融合的层次 | 第13-14页 |
| 2.1.3 像素级常用的图像融合方法 | 第14-17页 |
| 2.1.4 图像融合规则 | 第17-18页 |
| 2.1.5 图像融合结果评价方法 | 第18-22页 |
| 2.2 遥感图像融合相关理论 | 第22-24页 |
| 2.2.1 遥感图像融合的过程 | 第22页 |
| 2.2.2 图像融合前的预处理 | 第22-23页 |
| 2.2.3 图像融合综合评价及应用 | 第23页 |
| 2.2.4 遥感图像融合结果的评价 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 压缩感知理论研究 | 第26-36页 |
| 3.1 压缩感知的基本原理 | 第26-28页 |
| 3.2 信号的稀疏表示 | 第28-29页 |
| 3.3 信号的感知测量 | 第29-33页 |
| 3.3.1 测量矩阵的特性 | 第30-31页 |
| 3.3.2 测量矩阵分析 | 第31-33页 |
| 3.4 信号的重构 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 4 基于压缩感知和图割的多分辨率影像融合方法 | 第36-46页 |
| 4.1 引言 | 第36-37页 |
| 4.2 本文方法的简要描述 | 第37-40页 |
| 4.2.1 多分辨率融合的原理 | 第37页 |
| 4.2.2 融合图像的初始估计 | 第37-38页 |
| 4.2.3 构造多光谱图像的模型 | 第38页 |
| 4.2.4 降维矩阵的估计 | 第38-39页 |
| 4.2.5 能量函数的最小化 | 第39-40页 |
| 4.2.6 图割法最小化能量函数 | 第40页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第40-43页 |
| 4.3.1 合成图像实验 | 第41-42页 |
| 4.3.2 WorldView-2 卫星影像实验 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-46页 |
| 5 基于 CS-IHS-BDM 的遥感图像融合 | 第46-58页 |
| 5.1 传统的基于 IHS 的遥感图像融合 | 第46-48页 |
| 5.1.1 IHS 变换 | 第46-47页 |
| 5.1.2 基于 IHS 变换的遥感图像融合算法 | 第47-48页 |
| 5.2 基于 CS-IHS-BDM 的遥感图像融合 | 第48-52页 |
| 5.2.1 分块对角矩阵 BDM | 第48-49页 |
| 5.2.2 分块对角采样下的重构算法 | 第49-50页 |
| 5.2.3 融合规则的选取 | 第50-51页 |
| 5.2.4 基于 CS-IHS-BDM 的遥感图像融合方法 | 第51-52页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第52-57页 |
| 5.3.1 不同分块大小的融合图像质量客观评价 | 第52-56页 |
| 5.3.2 与传统融合算法的比较分析 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第58页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者在读硕士期间的研究成果 | 第66页 |