图像融合中的关键技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 目录 | 第8-13页 |
| 1 绪论 | 第13-28页 |
| ·图像融合概述 | 第13-23页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第13页 |
| ·图像融合的概念、目的及应用 | 第13-15页 |
| ·图像融合的基本流程 | 第15-16页 |
| ·图像融合的层次和分类 | 第16-22页 |
| ·图像融合的研究现状及存在的问题 | 第22-23页 |
| ·图像融合中的计算智能技术 | 第23-25页 |
| ·计算智能 | 第23-24页 |
| ·计算智能在图像融合中的应用 | 第24-25页 |
| ·论文的研究内容与创新点 | 第25-28页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第25-26页 |
| ·本文的主要创新点 | 第26-28页 |
| 2 图像融合的滤波处理 | 第28-62页 |
| ·图像滤波概述 | 第28-29页 |
| ·基于双窗口和极值压缩的图像滤波方法 | 第29-38页 |
| ·双窗口滤波 | 第29-33页 |
| ·噪声检测的准确性分析 | 第29-30页 |
| ·双窗口滤波 | 第30-33页 |
| ·极值压缩滤波 | 第33-35页 |
| ·自适应脉冲噪声滤波 | 第35-36页 |
| ·移动滤波 | 第36-38页 |
| ·基于粗糙集和差分图像的去噪方法 | 第38-44页 |
| ·多向差分图像 | 第39-42页 |
| ·基于粗糙集的图像噪声分类 | 第42-43页 |
| ·粗糙集理论及在噪声分类中的应用 | 第42页 |
| ·根据C_1划分子图 | 第42-43页 |
| ·根据C_2划分子图 | 第43页 |
| ·图像去噪算法 | 第43-44页 |
| ·A1的去噪方法 | 第43-44页 |
| ·对A2的去噪方法 | 第44页 |
| ·基于粗糙集的多向差分图像去噪步骤 | 第44页 |
| ·实验及结果分析 | 第44-61页 |
| ·实验设计 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-61页 |
| ·不同滤波算法的性能对比实验 | 第45-57页 |
| ·极值压缩对滤波性能的影响实验 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 3 用于图像配准和融合的粒子群优化算法及其改进 | 第62-92页 |
| ·最优化问题常用解决工具 | 第63-65页 |
| ·经典粒子群优化算法 | 第65-71页 |
| ·经典粒子群算法的数学描述 | 第65-67页 |
| ·算法流程描述 | 第67-68页 |
| ·粒子群优化算法的一些改进版本 | 第68-71页 |
| ·基于惯性权重的改进 | 第68-69页 |
| ·基于压缩因子的改进 | 第69页 |
| ·基于加速因子的改进 | 第69-70页 |
| ·基于种群规模的改进 | 第70页 |
| ·基于遗传算法思想的改进 | 第70-71页 |
| ·其他改进方法 | 第71页 |
| ·粒子群算法存在的问题及其改进思路 | 第71-72页 |
| ·第二代粒子群优化算法(PSO Ⅱ) | 第72-74页 |
| ·PSOI的粒子速度参量分析 | 第72-73页 |
| ·第二代粒子群优化算法(PSOII) | 第73页 |
| ·PSOII进化方程的收敛性能分析 | 第73-74页 |
| ·带极值扰动的粒子群优化算法 | 第74-76页 |
| ·PSOI收敛于局部极值的原因分析 | 第75页 |
| ·带极值扰动的粒子群优化算法 | 第75-76页 |
| ·实验及性能分析 | 第76-90页 |
| ·实验设计 | 第76-78页 |
| ·无约束测试函数 | 第78-83页 |
| ·实验结果分析 | 第83-90页 |
| ·固定进化迭代次数下的收敛速度和精度 | 第83-88页 |
| ·固定收敛精度下的迭代次数 | 第88页 |
| ·与参考文献中的优化结果比较 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 4 基于小波分解和PSO的刚性图像配准 | 第92-115页 |
| ·图像配准概述 | 第92-96页 |
| ·图像配准的数学模型 | 第92-93页 |
| ·图像配准的基本框架 | 第93-94页 |
| ·图像变换模型 | 第94-96页 |
| ·图像配准方法分类 | 第96页 |
| ·用于图像配准的小波变换 | 第96-101页 |
| ·二维图像的小波变换 | 第96-99页 |
| ·小波变换提高图像配准速度的原理分析 | 第99-101页 |
| ·互信息理论 | 第101-105页 |
| ·互信息的计算 | 第101-102页 |
| ·互信息的局部极值成因分析 | 第102-104页 |
| ·互信息优化 | 第104-105页 |
| ·基于小波分解和PSO的刚性图像配准算法 | 第105-110页 |
| ·粗配准阶段 | 第106-107页 |
| ·精配准阶段 | 第107-109页 |
| ·图像配准流程 | 第109-110页 |
| ·实验及性能分析 | 第110-114页 |
| ·PSOII在图像配准中的性能实验 | 第110-113页 |
| ·两阶段配准性能实验 | 第113-114页 |
| ·本章小结 | 第114-115页 |
| 5 基于差值图像分割的加权图像融合方法 | 第115-139页 |
| ·图像融合方法概述 | 第115-122页 |
| ·像素级图像融合方法 | 第115-118页 |
| ·图像融合规则 | 第118-120页 |
| ·图像融合方法的性能评价 | 第120-122页 |
| ·主观评价方法 | 第120-121页 |
| ·客观评价方法 | 第121-122页 |
| ·基于差值图像分割的加权图像融合方法 | 第122-133页 |
| ·差值图像的定义 | 第122-123页 |
| ·差值图像的分割方案 | 第123-124页 |
| ·加权融合系数模型 | 第124-127页 |
| ·加权融合系数的形式和确定方法 | 第124-126页 |
| ·基于差值图像分割的加权融合系数模型 | 第126-127页 |
| ·基于PSOII的融合参数优化 | 第127-129页 |
| ·空间域中的融合方案 | 第129-130页 |
| ·提升小波分解域中的融合方案 | 第130-133页 |
| ·提升小波变换原理 | 第130-131页 |
| ·基于提升小波分解的图像融合 | 第131-133页 |
| ·保持图像信息完整性的一致性检测 | 第133页 |
| ·实验及结果分析 | 第133-138页 |
| ·实验目的及实验参数 | 第133-134页 |
| ·实验结果及分析 | 第134-138页 |
| ·本章小结 | 第138-139页 |
| 6 全文总结和进一步研究方向 | 第139-143页 |
| ·全文总结 | 第139-141页 |
| ·进一步研究方向 | 第141-143页 |
| 参考文献 | 第143-151页 |
| 攻读博士学位期间已发表或被正式录用的论文 | 第151页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第151-153页 |
| 致谢 | 第153页 |
