| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 抗晕光技术的研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第11-13页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第13-15页 |
| 2 抗晕光系统的方案设计 | 第15-18页 |
| 2.1 系统的功能要求 | 第15页 |
| 2.2 抗晕光系统算法的效果评价 | 第15-16页 |
| 2.2.1 主观评价 | 第15页 |
| 2.2.2 客观评价 | 第15-16页 |
| 2.3 抗晕光系统组成结构 | 第16-17页 |
| 2.3.1 系统工作原理 | 第16页 |
| 2.3.2 系统硬件框图 | 第16-17页 |
| 2.3.3 融合算法方案设计 | 第17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 可见光与红外图像融合算法设计 | 第18-35页 |
| 3.1 图像增强模块 | 第18-24页 |
| 3.1.1 Retinex理论的增强算法 | 第18-21页 |
| 3.1.2 可见光图像的增强 | 第21-22页 |
| 3.1.3 红外图像的增强 | 第22-24页 |
| 3.2 图像配准和滤波模块 | 第24-25页 |
| 3.2.1 图像滤波 | 第24页 |
| 3.2.2 图像配准 | 第24-25页 |
| 3.3 图像融合模块 | 第25-33页 |
| 3.3.1 图像融合的定义 | 第25-26页 |
| 3.3.2 夜间可见光图像与红外图像的区别与融合 | 第26-27页 |
| 3.3.3 图像融合的一般步骤 | 第27页 |
| 3.3.4 常用灰度图像融合方法 | 第27-28页 |
| 3.3.5 基于色彩空间融合方法 | 第28-30页 |
| 3.3.6 基于小波的融合方法 | 第30-33页 |
| 3.4 整体算法的设计 | 第33-34页 |
| 3.4.1 小波与YUV结合的融合方式 | 第33页 |
| 3.4.2 基于Retinex图像增强的小波与YUV结合的融合方式 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 MATLAB仿真实验及结果分析 | 第35-43页 |
| 4.1 实验的对象 | 第35页 |
| 4.2 图像的滤波 | 第35-36页 |
| 4.3 图像的增强 | 第36-37页 |
| 4.4 图像的配准 | 第37-38页 |
| 4.5 图像融合算法的整体实现 | 第38-41页 |
| 4.6 图像融合评价 | 第41-42页 |
| 4.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 抗晕光软件系统设计 | 第43-49页 |
| 5.1 整体软件设计环境简介 | 第43-44页 |
| 5.2 QT部分功能介绍 | 第44-45页 |
| 5.3 编程实现图像融合 | 第45-46页 |
| 5.4 图像融合结果 | 第46-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 6 总结 | 第49-50页 |
| 6.1 论文总结 | 第49页 |
| 6.2 工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |