首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

超小波及其在图像融合中的应用

摘要第4-6页
abstract第6-8页
1 绪论第12-22页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 研究现状与进展第13-18页
        1.2.1 超小波第13-16页
        1.2.2 常规图像融合第16-17页
        1.2.3 多源遥感图像融合第17-18页
    1.3 本文工作第18-20页
    1.4 本文结构第20-22页
2 基于非下采样紧支撑剪切波变换的多聚焦图像融合第22-44页
    2.1 引言第22-23页
    2.2 剪切波变换第23-25页
        2.2.1 连续剪切波变换第23-24页
        2.2.2 离散剪切波变换第24-25页
    2.3 非下采样紧支撑剪切波变换第25-29页
        2.3.1 NSCSST分解第25-28页
        2.3.2 平移不变性第28-29页
    2.4 多聚焦图像融合方法第29-33页
        2.4.1 变换域融合规则第29-31页
        2.4.2 多方向融合规则第31-32页
        2.4.3 基于NSCSST的图像融合方法第32-33页
    2.5 实验第33-43页
        2.5.1 客观评价标准第34-35页
        2.5.2 NSCSST参数分析第35-37页
        2.5.3 NSCSST的MDF规则比较第37页
        2.5.4 不同变换的比较第37-39页
        2.5.5 不同融合方法的比较第39-43页
    2.6 小结第43-44页
3 基于三层变换的红外和可见光图像融合第44-64页
    3.1 引言第44-45页
    3.2 理论基础第45-47页
        3.2.1 框架波第45-46页
        3.2.2 引导滤波第46-47页
    3.3 三层图像变换第47-50页
        3.3.1 分解第47-48页
        3.3.2 重构第48-49页
        3.3.3 平移不变性第49-50页
    3.4 图像融合方法第50-53页
        3.4.1 低频和中频融合规则第50-51页
        3.4.2 高频融合规则第51-52页
        3.4.3 融合方法第52-53页
    3.5 实验第53-63页
        3.5.1 参数选择第54-57页
        3.5.2 GFFR的参数优选第57-58页
        3.5.3 基于框架波的融合方法[1]的参数选择第58-60页
        3.5.4 融合方法比较第60-63页
    3.6 小结第63-64页
4 基于HIS和和扩展的Tetrolet的多源遥感图像融合第64-84页
    4.1 引言第64-65页
    4.2 Tetrolet基本理论第65-66页
    4.3 Tetrolet滤波器矩阵设计第66-72页
    4.4 融合方法第72-75页
        4.4.1 融合规则第72-73页
        4.4.2 填充方案第73页
        4.4.3 融合算法第73-75页
    4.5 实验第75-82页
        4.5.1 客观评价标准第75-77页
        4.5.2 填充方案优选第77页
        4.5.3 多种小波效果比较第77-79页
        4.5.4 融合方法比较第79-82页
    4.6 小论第82-84页
5 结论与展望第84-88页
参考文献第88-100页
致谢第100-102页
攻读博士学位期间科研成果第102页

论文共102页,点击 下载论文
上一篇:双论域上的多粒度直觉模糊粗糙集及其矩阵表示
下一篇:运动健康管理商业模式构建研究