可见光与红外图像融合方法及其在人脸识别中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·图像融合概述 | 第11-18页 |
| ·图像融合的应用与分类 | 第11-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-18页 |
| ·人脸识别概述 | 第18-21页 |
| ·介绍 | 第18-19页 |
| ·人脸识别的应用 | 第19-20页 |
| ·目前常用的人脸识别方法 | 第20-21页 |
| ·多光谱人脸图像融合 | 第21-22页 |
| ·本文的工作及内容安排 | 第22-24页 |
| 第二章 图像融合质量的评价方法 | 第24-29页 |
| ·图像融合质量的主观评价 | 第24-25页 |
| ·图像融合质量的客观评价 | 第25-28页 |
| ·基于信息量的客观评价指标 | 第25-26页 |
| ·无需基准融合图像的客观评价方法 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于图像能量的SVD图像分解方法 | 第29-40页 |
| ·多分辨多尺度图像分解融合方法 | 第29-32页 |
| ·基于小波变换的分解融合方法 | 第29-31页 |
| ·基于拉普拉斯金字塔塔型分解融合算法 | 第31-32页 |
| ·基于图像能量的SVD图像分解方法 | 第32-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-38页 |
| ·SVD图像分解方法用于图像融合 | 第35-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于双匹配度的图像融合策略 | 第40-51页 |
| ·基于小波分解的图像融合策略的基本思想 | 第40-41页 |
| ·传统的两种图像融合策略 | 第41-43页 |
| ·Burt融合策略 | 第41-42页 |
| ·Chu融合策略 | 第42-43页 |
| ·基于双匹配度的图像融合策略 | 第43-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 基于可见光和远红外人脸图像的融合 | 第51-59页 |
| ·实验流程 | 第51-55页 |
| ·基于多光谱图像融合的人脸识别的基本流程 | 第51页 |
| ·人脸图像数据 | 第51页 |
| ·建立人脸识别库 | 第51-52页 |
| ·图像预处理 | 第52-53页 |
| ·图像融合处理 | 第53-54页 |
| ·识别处理 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 【参考文献】 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
