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像素级图像融合方法及应用研究

摘要第1-7页
Abstract第7-17页
第一章 绪论第17-31页
   ·本课题的研究背景和意义第17-18页
   ·图像融合技术的基础理论第18-23页
     ·图像融合的概念第18-20页
     ·图像融合的层次第20-22页
     ·图像融合的基本流程第22-23页
   ·像素级图像融合方法综述第23-26页
   ·图像融合技术的发展现状第26-28页
     ·图像融合技术的发展及应用第26-27页
     ·需解决的关键问题第27-28页
   ·本文主要研究内容第28-31页
第二章 图像预处理技术第31-43页
   ·引言第31页
   ·图像融合的滤波处理第31-37页
     ·常见图像滤波方法的分析与研究第32-35页
     ·一种新的改进型中值滤波器第35-36页
     ·图像去噪实验及结果分析第36-37页
   ·多源图像配准技术第37-42页
     ·图像配准的原理及方法第38-39页
     ·基于最大互信息的多源图像配准第39-40页
     ·图像配准实验及结果分析第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第三章 基于小波包分析的图像融合方法第43-58页
   ·引言第43页
   ·小波包分析理论第43-46页
     ·小波包的定义第43-45页
     ·图像的小波包变换及Mallat算法第45-46页
   ·基于离散小波包变换的图像融合算法第46-50页
     ·不同融合策略的比较与分析第47-48页
     ·一种新的基于区域特征选择的融合规则第48-50页
   ·图像融合实验及结果分析第50-56页
     ·选择小波基函数第50-51页
     ·图像融合实验结果第51-54页
     ·融合效果的客观评价第54-56页
   ·本章小结第56-58页
第四章 基于第二代小波变换的图像融合方法第58-71页
   ·引言第58页
   ·利用提升方案构造小波变换第58-63页
     ·提升方案的基本原理第59-60页
     ·双正交小波提升格式系数的求解方法第60-63页
   ·基于第二代小波变换的图像融合算法第63-66页
     ·图像的快速提升小波分解第63-64页
     ·基于提升小波变换的图像融合方案第64-66页
   ·图像融合实验及结果分析第66-70页
   ·本章小结第70-71页
第五章 基于脉冲耦合神经网络的图像融合方法第71-87页
   ·引言第71页
   ·脉冲耦合神经网络第71-74页
     ·PCNN的基本模型第71-73页
     ·PCNN的运行机理分析第73-74页
   ·基于改进型脉冲耦合神经网络的图像融合第74-80页
     ·PCNN模型的改进第75页
     ·基于改进型脉冲耦合神经网络的图像融合算法第75-77页
     ·图像融合实验及结果分析第77-80页
   ·基于PCNN的多分辨率图像融合第80-86页
     ·基于PCNN的多分辨率图像融合算法第80-82页
     ·图像融合实验及结果分析第82-86页
   ·本章小结第86-87页
第六章 多源图像融合效果的综合评价第87-101页
   ·引言第87页
   ·图像融合质量的主观评价方法第87-88页
   ·图像融合质量的客观评价准则第88-94页
   ·图像融合方法中有关问题的分析与讨论第94-100页
     ·图像分解层数对融合效果的影响第95-98页
     ·融合区域的大小对融合效果的影响第98页
     ·不同图像融合方法的性能评价和比较第98-100页
   ·本章小结第100-101页
第七章 图像融合技术的应用探讨第101-114页
   ·引言第101-102页
   ·高空间分辨率全色与低空间分辨率多光谱遥感图像融合第102-108页
     ·遥感图像数据特性分析第102-103页
     ·基于提升小波包和IHS变换的遥感图像融合第103-105页
     ·遥感图像融合实例及结果分析第105-108页
   ·多模态医学图像融合第108-113页
     ·多模态医学图像的成像原理及特点第108-109页
     ·医学图像融合问题分析与方案制定第109-110页
     ·多模态医学图像融合实例第110-113页
   ·本章小结第113-114页
结论第114-117页
参考文献第117-126页
攻读博士期间发表的论文第126-128页
致谢第128页

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