| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·研究的意义 | 第9-10页 |
| ·SFS研究的历史及现状 | 第10页 |
| ·SFS存在的问题 | 第10-11页 |
| ·研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 第2章 图像融合 | 第13-22页 |
| ·图像融合技术的概述 | 第13页 |
| ·图像融合的层次 | 第13-15页 |
| ·像素级融合 | 第14页 |
| ·特征级融合 | 第14-15页 |
| ·决策级融合 | 第15页 |
| ·融合算法 | 第15-21页 |
| ·传统的图像融合算法 | 第15-16页 |
| ·加权平均法 | 第16页 |
| ·IHS(Intensity Hue Saturation)融合法 | 第16页 |
| ·PCA(Principal Component Analysis)融合方法 | 第16页 |
| ·基于小波变换的图像融合算法 | 第16-18页 |
| ·小波变换 | 第17页 |
| ·算法设计与实验结果 | 第17-18页 |
| ·基于多小波变换的图像融合算法 | 第18-21页 |
| ·多小波变换 | 第19页 |
| ·算法设计与实验结果 | 第19-21页 |
| ·融合性能的评价方法 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 光照模型与SFS技术的分析 | 第22-39页 |
| ·光照模型的介绍和分析 | 第22-28页 |
| ·局部光照模型 | 第22-26页 |
| ·整体光照模型 | 第26-28页 |
| ·SFS算法的分类与比较 | 第28-38页 |
| ·最小值方法 | 第29-32页 |
| ·演化方法 | 第32-33页 |
| ·局部分析方法 | 第33-36页 |
| ·线性化方法 | 第36-37页 |
| ·SFS方法的比较 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于多幅图像数据的三维恢复的算法设计与实例分析 | 第39-48页 |
| ·曲面的表示方法 | 第39-40页 |
| ·算法设计 | 第40-44页 |
| ·实例分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 全文总结与研究展望 | 第48-50页 |
| ·本文研究工作总结 | 第48-49页 |
| ·研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表或录用的学术论文 | 第55页 |
