像素级多聚焦图像融合算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10页 |
| 1.2 图像融合的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 | 第11-14页 |
| 第二章 多聚焦图像融合的理论基础 | 第14-30页 |
| 2.1 多聚焦图像融合层次 | 第14-16页 |
| 2.2 像素级多聚焦图像融合方法 | 第16-25页 |
| 2.2.1 基于空间域的多聚焦图像融合方法 | 第16-20页 |
| 2.2.2 基于变换域的多聚焦图像融合方法 | 第20-25页 |
| 2.3 融合图像质量评价 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于卷积神经网络子块分类的多聚焦图像融合 | 第30-60页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 卷积神经网络 | 第30-32页 |
| 3.2.1 卷积神经网络的发展简史 | 第30-31页 |
| 3.2.2 卷积神经网络的一般结构 | 第31-32页 |
| 3.3 算法的设计思路与框架 | 第32-34页 |
| 3.4 基于卷积神经网络的子块分类 | 第34-52页 |
| 3.4.1 卷积神经网络的结构设计 | 第34-38页 |
| 3.4.2 数据集的制作 | 第38-41页 |
| 3.4.3 子块尺寸的选取与讨论 | 第41-45页 |
| 3.4.4 卷积核尺寸的选取与讨论 | 第45-47页 |
| 3.4.5 卷积层数与卷积核数量的选取与讨论 | 第47-49页 |
| 3.4.6 子块分类卷积神经网络的架构 | 第49-52页 |
| 3.5 算法的多聚焦图像融合流程 | 第52-55页 |
| 3.6 融合测试与分析 | 第55-58页 |
| 3.7 本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 基于卷积神经网络图像分割的多聚焦图像融合 | 第60-80页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 算法的设计思路和框架 | 第60-61页 |
| 4.3 基于卷积神经网络的图像分割 | 第61-72页 |
| 4.3.1 卷积神经网络的结构设计 | 第61-63页 |
| 4.3.2 训练数据集制作与选取 | 第63-66页 |
| 4.3.3 卷积层数与卷积核尺寸的选取与讨论 | 第66-69页 |
| 4.3.4 卷积核数量的选取与讨论 | 第69-70页 |
| 4.3.5 图像分割卷积神经网络的架构 | 第70-72页 |
| 4.4 算法的多聚焦图像融合流程 | 第72-74页 |
| 4.5 融合测试与分析 | 第74-78页 |
| 4.6 本章小结 | 第78-80页 |
| 第五章 总结和展望 | 第80-82页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第80页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
