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多源图像融合算法研究
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多源图像融合算法研究
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-14页
　　1.1 课题背景第8-9页
　　1.2 多源图像融合的基本原理和结构第9-10页
　　1.3 研究现状第10-12页
　　1.4 论文的结构安排第12-13页
　　1.5 本文主要的创新点第13页
　　1.6 本章小结第13-14页
第二章 多源图像融合的预备知识第14-25页
　　2.1 多源图像的预处理第14-15页
　　　　2.1.1 图像配准第14-15页
　　　　2.1.2 图像去噪第15页
　　2.2 常用图像融合算法介绍第15-19页
　　　　2.2.1 基于空间域的图像融合第15-16页
　　　　2.2.2 基于变换域的图像融合第16-19页
　　　　　　2.2.2.1 基于多尺度分解的图像融合第17-19页
　　　　　　2.2.2.2 融合规则第19页
　　2.3 图像融合性能评价第19-24页
　　　　2.3.1 主观评价第20页
　　　　2.3.2 客观评价第20-24页
　　　　　　2.3.2.1 基于统计特征的评价指标第21-22页
　　　　　　2.3.2.2 基于源图像的评价指标第22-24页
　　2.4 本章小结第24-25页
第三章 结合NSCT和区域特征的图像融合新算法第25-37页
　　3.1 引言第25页
　　3.2 非下采样Contourlet变换第25-29页
　　　　3.2.1 非下采样金字塔第26-28页
　　　　3.2.2 非下采样方向滤波器组第28-29页
　　3.3 结合区域特征和NSCT的图像融合新算法第29-32页
　　　　3.3.1 新算法的基本思想第29-30页
　　　　3.3.2 融合步骤第30页
　　　　3.3.3 低频子带系数融合规则第30-31页
　　　　3.3.4 高频子带系数融合规则第31-32页
　　3.4 实验结果和分析第32-36页
　　3.5 本章小结第36-37页
第四章 结合NSCT和PCNN的图像融合改进算法第37-50页
　　4.1 引言第37页
　　4.2 脉冲耦合神经网络(PCNN)第37-39页
　　　　4.2.1 PCNN的基本模型第37-39页
　　　　4.2.2 PCNN在图融合技术中的应用第39页
　　4.3 结合NSCT和PCNN的图像融合改进算法第39-44页
　　　　4.3.1 PCNN的外部激励改进第40-42页
　　　　4.3.2 PCNN参数的自适应选择第42-43页
　　　　4.3.3 融合方法具体步骤第43-44页
　　4.4 实验结果和分析第44-49页
　　4.5 本章小结第49-50页
第五章 结合NSCT和IHS的遥感图像融合新算法第50-58页
　　5.1 引言第50页
　　5.2 遥感图像融合算法第50-52页
　　　　5.2.1 基于IHS变换的融合算法第50-52页
　　　　5.2.2 改进IHS的遥感图像融合第52页
　　5.3 结合NSCT和IHS的遥感图像融合新算法第52-55页
　　　　5.3.1 融合步骤第52-53页
　　　　5.3.2 融合规则第53-55页
　　　　　　5.3.2.1 基于自适应模糊逻辑的低频融合规则第53-54页
　　　　　　5.3.2.2 基于多判决的高频融合规则第54-55页
　　5.4 实验结果和分析第55-57页
　　5.5 本章小结第57-58页
总结与展望第58-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。
 
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