| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究背景及国内外现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 图像融合技术的发展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像融合处理分类 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 图像融合理论 | 第15-26页 |
| 2.1 图像融合的概念 | 第15页 |
| 2.2 图像融合分类 | 第15-20页 |
| 2.2.1 像素级图像融合 | 第15-18页 |
| 2.2.2 特征级图像融合 | 第18-19页 |
| 2.2.3 决策级融合 | 第19-20页 |
| 2.3 图像融合系统框架 | 第20页 |
| 2.4 图像融合质量评价标准 | 第20-24页 |
| 2.4.1 主观评价标准 | 第21页 |
| 2.4.2 客观评价标准 | 第21-24页 |
| 2.4.3 评价指标的选取 | 第24页 |
| 2.5 图像融合的应用领域 | 第24-26页 |
| 第3章 视觉显著性算法 | 第26-35页 |
| 3.1 视觉显著性理论 | 第26-28页 |
| 3.1.1 视觉显著性概念 | 第26页 |
| 3.1.2 视觉显著性理论的发展过程 | 第26-28页 |
| 3.1.3 视觉显著性算法的应用 | 第28页 |
| 3.2 现有的几种显著性模型 | 第28-35页 |
| 3.2.1 Itti模型 | 第28-30页 |
| 3.2.2 频率谱残差法 | 第30-32页 |
| 3.2.3 GBVS基于图形的显著性 | 第32-35页 |
| 第4章 基于视觉显著性和整数小波变换的图像融合 | 第35-45页 |
| 4.1 小波变换的概念 | 第35-38页 |
| 4.1.1 小波变换的由来 | 第35页 |
| 4.1.2 小波变换的数学表达 | 第35-37页 |
| 4.1.3 视觉显著性检测与小波变换相结合的图像融合 | 第37-38页 |
| 4.2 整数小波变换 | 第38-39页 |
| 4.3 基于视觉显著性算法的图像融合的过程 | 第39页 |
| 4.4 基于视觉显著性和整数小波变换的图像融合实验 | 第39-45页 |
| 4.4.1 实验一 | 第39-42页 |
| 4.4.2 实验二 | 第42-44页 |
| 4.4.3 小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第45页 |
| 5.2 工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 作者简介及科研成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |