基于区域的红外与可见光图像融合算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 图像融合的研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容及各章节安排 | 第17-20页 |
| 第二章 图像融合基本理论 | 第20-34页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 空间域的图像融合方法 | 第20-24页 |
| 2.3 变换域的图像融合方法 | 第24-26页 |
| 2.4 融合图像的质量评价 | 第26-32页 |
| 2.4.1 主观评价方法 | 第27页 |
| 2.4.2 客观评价方法 | 第27-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 基于区域检测和NSCT的图像融合算法 | 第34-48页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 相关理论背景 | 第35-37页 |
| 3.2.1 非下采样轮廓波变换 | 第35-37页 |
| 3.2.2 FT视觉注意模型 | 第37页 |
| 3.3 目标区域提取算法 | 第37-38页 |
| 3.4 基于区域检测和NSCT的图像融合算法 | 第38-41页 |
| 3.4.1 算法框架 | 第38-40页 |
| 3.4.2 融合规则 | 第40-41页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第41-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于兴趣点和显著图的图像融合算法 | 第48-66页 |
| 4.1 引言 | 第48-49页 |
| 4.2 经典的视觉注意模型 | 第49-54页 |
| 4.2.1 ITTI模型 | 第49-51页 |
| 4.2.2 SR模型 | 第51-52页 |
| 4.2.3 CA模型 | 第52-53页 |
| 4.2.4 LMRM模型 | 第53-54页 |
| 4.3 基于兴趣点凸包和显著图的融合算法 | 第54-58页 |
| 4.3.1 兴趣点检测 | 第54页 |
| 4.3.2 去游离兴趣点 | 第54-55页 |
| 4.3.3 凸包 | 第55-56页 |
| 4.3.4 算法框架 | 第56-57页 |
| 4.3.5 融合规则 | 第57-58页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第58-65页 |
| 4.4.1 目标区域提取性能验证 | 第58-63页 |
| 4.4.2 融合结果与分析 | 第63-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-70页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第66-67页 |
| 5.2 研究展望 | 第67-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 作者简介 | 第78-79页 |
