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基于改进Shearlet的图像融合算法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
引言第16-18页
第一章 绪论第18-27页
    1.1 课题研究背景及意义第18-19页
    1.2 图像融合第19-26页
        1.2.1 图像融合层次第19-20页
        1.2.2 常用的像素级图像融合方法第20-22页
        1.2.3 图像融合性能评价第22-26页
    1.3 本文主要研究内容及结构安排第26-27页
第二章 Shearlet变换与引导滤波理论第27-47页
    2.1 多尺度变换发展第27-28页
    2.2 Shearlet变换原理第28-30页
    2.3 离散Shearlet变换第30-32页
        2.3.1 频域实现第31-32页
        2.3.2 时域实现第32页
    2.4 基于Shearlet的图像分解与重构第32-34页
    2.5 多尺度分析方法的选择第34-39页
    2.6 引导滤波及其应用第39-46页
        2.6.1 引导滤波变换原理第39-40页
        2.6.2 引导滤波图像去噪第40-43页
        2.6.3 引导滤波图像增强第43-46页
    2.7 本章小结第46-47页
第三章 基于NSST与区域能量的偏振图像融合算法第47-60页
    3.1 偏振成像技术第47-52页
        3.1.1 偏振成像技术介绍第47页
        3.1.2 偏振成像原理第47-49页
        3.1.3 偏振量的描述第49-51页
        3.1.4 偏振特征图像的获取第51-52页
    3.2 NSST变换第52-55页
        3.2.1 NSST变换原理第52-54页
        3.2.2 NSST在图像融合中的应用第54-55页
    3.3 融合规则第55-56页
        3.3.1 低频融合规则第55-56页
        3.3.2 高频融合规则第56页
    3.4 融合步骤第56-57页
    3.5 实验及结果分析第57-59页
    3.6 本章小结第59-60页
第四章 基于引导滤波与FFST的多聚焦图像融合算法第60-71页
    4.1 多聚焦图像的特点第60-62页
    4.2 FFST变换第62页
    4.3 融合规则第62-65页
        4.3.1 低频融合规则第62-64页
        4.3.2 高频融合规则第64-65页
    4.4 融合过程第65页
    4.5 实验结果及分析第65-69页
        4.5.1 不同变换域融合实验第65-67页
        4.5.2 不同融合算法比较实验第67-69页
    4.6 本章小结第69-71页
第五章 总结与展望第71-73页
    5.1 总结第71-72页
    5.2 展望第72-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
作者简介及读研期间主要科研成果第78页

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