像素级图像融合及其相关技术研究

摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-9页
目录	第9-13页
第一章 绪论	第13-27页
·图像融合的概念、背景和研究意义	第13-14页
·图像融合技术的发展及其应用状况	第14-15页
·图像融合国内外研究现状	第15-24页
·图像融合系统的处理流程及融合层次	第15-17页
·图像融合算法的特点和要求	第17页
·像素级图像融合方法及其研究现状	第17-20页
·基于空间域的图像融合算法	第18-19页
·基于变换域的图像融合算法	第19-20页
·其他的图像融合算法	第20页
·融合质量的评价	第20-23页
·现有图像融合技术存在的问题	第23-24页
·其他相关技术的研究概述	第24页
·论文的主要研究内容和章节安排	第24-27页
·主要研究内容	第24-26页
·各章内容安排	第26-27页
第二章 概率图模型优化的图像融合算法	第27-40页
·马尔可夫随机场基本理论	第27-30页
·基于图论优化的图像融合	第30-39页
·图像融合问题的随机场模型	第31-33页
·图论模型优化求解能量函数	第33-35页
·算法描述	第35-36页
·仿真实验及讨论	第36-39页
·本章小结	第39-40页
第三章 基于子空间及多尺度分解的图像融合算法	第40-81页
·主成分分析	第40-44页
·结合2D-PCA与控向金字塔分解的图像融合	第44-50页
·基本原理	第44-47页
·仿真实验及结果讨论	第47-50页
·基于IHS和PCA变换以及视觉驱动的融合模型	第50-58页
·融合的基本原理	第51-54页
·仿真实验及结果讨论	第54-58页
·一种新的ICA分解算法	第58-69页
·引言	第58-59页
·算法推导	第59-67页
·性能验证	第67-69页
·基于ICA子空间的图像融合对比实验	第69-74页
·基本原理	第69-71页
·仿真实验及结果讨论	第71-74页
·基于最大似然估计和拉普拉斯金字塔分解的图像融合	第74-79页
·基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合	第74-75页
·结合最大似然估计的拉普拉斯金字塔融合方法	第75-78页
·高斯金字塔各层的最大似然估计	第75-77页
·融合策略和算法描述	第77-78页
·实验结果和讨论	第78-79页
·本章小结	第79-81页
第四章 基于全变差的图像融合算法	第81-91页
·基本全变差融合模型	第81-84页
·改进全变差融合模型	第84-85页
·结合二阶优化模型的融合模型	第85-87页
·二阶优化模型	第85-86页
·改进TV模型与二阶优化模型结合的融合模型	第86-87页
·仿真实验与结果讨论	第87-90页
·本章小结	第90-91页
第五章 图像融合中矩阵特征值的求解	第91-153页
·实反对称矩阵特征值求解	第92-114页
·模最大和最小特征值	第94-103页
·算法描述	第95-96页
·仿真实验	第96-103页
·实反对称矩阵所有特征值求解	第103-111页
·算法描述	第106页
·仿真实验	第106-111页
·特殊正交矩阵的特征值问题	第111-112页
·广义特征值问题	第112-114页
·一般实矩阵的特征值问题(实数域)	第114-124页
·基本问题	第114页
·一般实矩阵模最大和模最小特征值问题	第114-120页
·规范矩阵模最大和最小特征值问题	第114-118页
·扩展到一般实矩阵情况	第118-120页
·仿真实验	第120-122页
·讨论	第122-124页
·一般实矩阵的特征值问题(复数域)	第124-137页
·求解|z(t)|~2	第124-129页
·几个命题	第129-130页
·仿真实验	第130-137页
·实矩阵特征值问题统一框架	第137-151页
·实反对称矩阵特征值问题的重新考虑	第137-140页
·实矩阵全部特征值问题	第140-142页
·仿真实验	第142-144页
·特征值问题统一框架再讨论	第144-151页
·本章小结	第151-153页
第六章 结论与展望	第153-156页
·本文研究总结	第153-155页
·前景展望	第155-156页
致谢	第156-157页
参考文献	第157-172页
攻读博士学位期间的研究成果	第172-174页