基于压缩感知的图像融合理论与算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·背景与意义 | 第8-10页 |
| ·研究进展 | 第10-15页 |
| ·图像融合的研究进展 | 第10-12页 |
| ·压缩感知理论的研究进展 | 第12-13页 |
| ·基于压缩感知域图像融合技术的研究进展 | 第13-14页 |
| ·图像融合质量评价的研究进展 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容和组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 压缩感知基本理论 | 第16-27页 |
| ·压缩感知理论框架 | 第16-17页 |
| ·稀疏表示理论 | 第17-21页 |
| ·正交基表示方法 | 第17-20页 |
| ·多尺度几何分析 | 第20页 |
| ·过完备字典表示方法 | 第20-21页 |
| ·测量矩阵的设计 | 第21-24页 |
| ·约束条件 | 第21-22页 |
| ·常用矩阵 | 第22-24页 |
| ·重构算法 | 第24-27页 |
| ·最小l1 范数法 | 第24页 |
| ·贪婪算法 | 第24-25页 |
| ·最小全变分法 | 第25-26页 |
| ·组合算法 | 第26-27页 |
| 第三章 基于小波基的压缩感知域图像融合算法 | 第27-41页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·几类常用的图像融合方法及原理 | 第27-32页 |
| ·颜色空间法 | 第28-29页 |
| ·数学/统计学法 | 第29-30页 |
| ·多分辨率分析法 | 第30-31页 |
| ·智能图像融合法 | 第31-32页 |
| ·本文算法 | 第32-36页 |
| ·小波稀疏基的构造 | 第32-33页 |
| ·基于压缩感知的图像融合规则 | 第33-36页 |
| ·仿真实验及分析 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于压缩感知域的图像融合质量评价算法 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·图像融合质量的评价算法 | 第41-46页 |
| ·基于融合图像统计特征的评价方法 | 第41-42页 |
| ·基于融合图像与理想融合图像关系的评价方法 | 第42-43页 |
| ·基于融合图像与源图像关系的评价方法 | 第43-46页 |
| ·基于压缩感知域结构相似性融合评价算法 | 第46-48页 |
| ·结构相似度图像质量度量 | 第46-47页 |
| ·基于 CS 融合性评价方法 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·研究成果回顾 | 第53-54页 |
| ·研究展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
