| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-15页 |
| 1.2 国内外发展和研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的主要研究工作及章节安排 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-20页 |
| 第二章 图像融合技术概述 | 第20-32页 |
| 2.1 图像融合的层次 | 第20-21页 |
| 2.1.1 像素级图像融合 | 第20页 |
| 2.1.2 特征级图像融合 | 第20-21页 |
| 2.1.3 决策级图像融合 | 第21页 |
| 2.2 基于变换域的多源图像融合体系介绍 | 第21-26页 |
| 2.2.1 基于变换域的图像融合系统框架 | 第21-23页 |
| 2.2.2 图像的多尺度变换技术 | 第23-25页 |
| 2.2.3 常见图像融合规则介绍 | 第25-26页 |
| 2.3 图像融合评价指标 | 第26-31页 |
| 2.3.1 主观评价 | 第27-28页 |
| 2.3.2 客观评价 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于NSCT的自适应PCNN多聚焦图像融合研究 | 第32-46页 |
| 3.1 NSCT与PCNN介绍 | 第32-35页 |
| 3.1.1 Nonsubsampled contourlet transfrom介绍 | 第32-33页 |
| 3.1.2 PCNN原理介绍 | 第33-35页 |
| 3.2 基于NSCT的自适应PCNN多聚焦图像融合研究 | 第35-38页 |
| 3.2.1 基于NSCT-MPCNN-图像显著性的融合算法介绍 | 第35-37页 |
| 3.2.2 融合规则介绍 | 第37-38页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第38-45页 |
| 3.3.1 实验结果 | 第38-44页 |
| 3.3.2 实验结果分析与讨论 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于多尺度分解和稀疏表示结介的图像融合方法 | 第46-62页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 提出的融合方法框架 | 第46-51页 |
| 4.2.1 稀疏表示方法概述 | 第46-47页 |
| 4.2.2 提出方法的框架 | 第47-50页 |
| 4.2.3 提出方法的优势 | 第50-51页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第51-60页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第51-59页 |
| 4.3.2 实验结果分析与讨论 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-66页 |
| 5.1 论文总结 | 第62-64页 |
| 5.2 研究工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第72页 |
