| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究的目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像融合层次 | 第11-12页 |
| 1.2.1 像素级融合 | 第11页 |
| 1.2.2 特征级融合 | 第11-12页 |
| 1.2.3 决策级融合 | 第12页 |
| 1.3 图像融合过程 | 第12-13页 |
| 1.4 图像融合的发展与现状 | 第13-14页 |
| 1.5 图像融合应用 | 第14-17页 |
| 1.6 本文研究的内容 | 第17-18页 |
| 第2章 图像融合基本理论 | 第18-25页 |
| 2.1 图像融合介绍 | 第18页 |
| 2.2 图像融合方法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 基于多尺度变换的图像融合方法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于色彩空间的图像融合方法 | 第19-21页 |
| 2.3 图像融合结果性能评价 | 第21-23页 |
| 2.3.1 图像融合结果主观评价方法 | 第21页 |
| 2.3.2 图像融合结果客观评价方法 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于邻居距离和形态学的多聚焦图像融合节能算法 | 第25-46页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 多尺度邻居距离分析 | 第25-27页 |
| 3.2.1 邻居距离滤波器 | 第25-27页 |
| 3.2.2 多尺度邻居距离分析 | 第27页 |
| 3.3 数学形态学理论 | 第27-29页 |
| 3.3.1 数学形态学介绍 | 第27-28页 |
| 3.3.2 数学形态学基本原理 | 第28-29页 |
| 3.4 基于邻居距离与形态学的多聚焦图像融合方案 | 第29-33页 |
| 3.4.1 基于邻居距离与形态学的多聚焦图像融合过程 | 第29-30页 |
| 3.4.2 基于多尺度邻居距离分析的图像分解 | 第30-31页 |
| 3.4.3 聚焦区域探测 | 第31-33页 |
| 3.4.4 数学形态学处理及最终图像融合 | 第33页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第33-45页 |
| 3.5.1 聚焦区域探测方案的比较实验 | 第34-38页 |
| 3.5.2 多聚焦图像融合的算法比较实验 | 第38-44页 |
| 3.5.3 多聚焦图像融合算法节能性分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于灰色关联分析和形态学的多聚焦图像低复杂度融合算法 | 第46-61页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 灰色关联分析理论 | 第46-47页 |
| 4.2.1 灰色关联分析介绍 | 第46-47页 |
| 4.2.2 灰色关联分析基本原理 | 第47页 |
| 4.3 基于灰色关联分析与形态学的多聚焦图像融合算法 | 第47-52页 |
| 4.3.1 基于灰色关联分析与形态学的多聚焦图像融合过程 | 第47-48页 |
| 4.3.2 基于灰色关联分析和小波变换的多聚焦初始图像融合 | 第48-49页 |
| 4.3.3 聚焦区域探测 | 第49-51页 |
| 4.3.4 最终图像融合 | 第51-52页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第52-60页 |
| 4.4.1 多聚焦图像融合算法比较实验 | 第52-59页 |
| 4.4.2 多聚焦图像融合算法节能性分析 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间完成的学术论文研究 | 第71页 |
