| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| ·图像融合的基本概念及发展概况 | 第9-11页 |
| ·图像融合体系结构 | 第11-13页 |
| ·多尺度分析图像融合的研究方法概述 | 第13-19页 |
| ·图像融合的评价标准 | 第19-21页 |
| ·论文研究的主要内容及安排 | 第21-22页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 小波多尺度图像融合 | 第23-52页 |
| ·小波理论简介 | 第23-26页 |
| ·多尺度分析理论 | 第26-29页 |
| ·小波滤波器的构造 | 第29-33页 |
| ·轮廓波及非下采样轮廓波 | 第33-44页 |
| ·超小波理论简介 | 第33-34页 |
| ·contourler变换原理 | 第34-38页 |
| ·非下采样轮廓波(NscT) | 第38-44页 |
| ·小波多尺度图像融合框架 | 第44-45页 |
| ·小波多尺度图像融合规则 | 第45-47页 |
| ·基于改进局部scharr算子的小波多尺度图像融合法 | 第47-48页 |
| ·各种融合规则的实验结果及讨论 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 PCNN特性在图像融合的作用 | 第52-61页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·PCNN模型及其原理 | 第53-56页 |
| ·PcNN神经元模型 | 第53-55页 |
| ·PcNN神经元的运行方式 | 第55-56页 |
| ·图像融合目的的PCNN实验 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 NSCT与PCNN相结合的图像融合方法 | 第61-79页 |
| ·NSCT与PCNN在图像融合中的意义 | 第61-62页 |
| ·NscT与PcNN结合的各种融合规则 | 第62-65页 |
| ·各种融合规则的实验结果及分析 | 第65-73页 |
| ·空域特征的PcNN图像融合实验 | 第65-68页 |
| ·NscT下空域特征的PcNN图像融合实验 | 第68-73页 |
| ·参数调整的实验与讨论 | 第73-78页 |
| ·特征衡量局部区域大小K×K | 第73-75页 |
| ·PCNN模型迭代次数N | 第75-76页 |
| ·PCNN模型连接系数β | 第76-77页 |
| ·NSCT 分解层数M | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 结论与展望 | 第79-82页 |
| ·本论文研究总结 | 第79-80页 |
| ·前景展望 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第88-89页 |