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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--像素级多传感器图像融合方法研究
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像素级多传感器图像融合方法研究
 
     论文目录
 
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
目录第11-14页
第1章 绪论第14-34页
    1.1 课题背景及研究意义第14-15页
    1.2 图像融合基本概念与研究动态第15-20页
        1.2.1 图像融合的过程与层次第15-18页
        1.2.2 图像融合研究动态第18-20页
    1.3 像素级融合算法概述第20-23页
        1.3.1 空域像素融合算法第20页
        1.3.2 基于多尺度分析的图像融合算法第20-22页
        1.3.3 彩色图像融合算法第22页
        1.3.4 染色融合算法第22-23页
    1.4 融合质量评价第23-30页
        1.4.1 主观评价第23-24页
        1.4.2 客观评价第24-30页
    1.5 论文研究内容第30-34页
        1.5.1 重点研究内容第30-32页
        1.5.2 论文组织第32-34页
第2章 多尺度变换融合算法实验对比研究第34-53页
    2.1 引言第34页
    2.2 多尺度变换融合算法框架第34-36页
    2.3 多尺度分析与稀疏表示第36-40页
        2.3.1 多尺度分析与稀疏表示第37-39页
        2.3.2 多尺度分析与图像融合第39-40页
    2.4 多尺度变换融合算法实验研究平台第40-41页
    2.5 多尺度变换及其移不变性对融合质量的影响第41-52页
        2.5.1 对尺度变换的移不变性第41-42页
        2.5.2 实验方案第42-45页
        2.5.3 移不变性实验分析第45-48页
        2.5.4 移不变性对融合质量影响第48-49页
        2.5.5 实验结论第49-52页
    2.6 小结第52-53页
第3章 基于曲波变换的融合第53-66页
    3.1 引言第53页
    3.2 曲波变换第53-58页
    3.3 曲波变换融合算法第58-62页
        3.3.1 融合流程第58-59页
        3.3.2 融合规则设计第59-62页
    3.4 实验结果与分析第62-65页
    3.5 小结第65-66页
第4章 基于多尺度Top-hat变换的增强融合第66-93页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 形态学与多尺度变换第67-74页
        4.2.1 多尺度形态学第67-68页
        4.2.2 多尺度top-ha变换第68-70页
        4.2.3 构造多尺度top-hat塔式分解变换第70-74页
    4.3 基于多尺度top-hat变换的融合第74-78页
        4.3.1 基于多尺度亮top-hat变换的融合第75-76页
        4.3.2 基于多尺度暗top-hat变换的融合第76-77页
        4.3.3 基于多尺度top-hat变换的融合第77-78页
    4.4 融合参数及融合规则分析第78-81页
        4.4.1 结构元素及最大分解尺度第78-79页
        4.4.2 细节特征的融合规则第79页
        4.4.3 亮暗细节特征权值参数的选择第79-81页
    4.5 实验对比第81-91页
        4.5.1 实验对比方案第81-82页
        4.5.2 实验结果分析第82-91页
    4.6 在肉品检测中的应用第91页
    4.7 小结第91-93页
第5章 互调制快速融合第93-107页
    5.1 引言第93页
    5.2 调制融合第93-94页
    5.3 互调制融合算法第94-97页
        5.3.1 限定范围第94页
        5.3.2 融合算法第94-96页
        5.3.3 融合参数第96-97页
    5.4 算法分析第97-100页
        5.4.1 实验方案第97-98页
        5.4.2 融合分析第98-100页
    5.5 图像融合实验及结果分析第100-106页
        5.5.1 实验图像第100页
        5.5.2 实验结果与讨论第100-105页
        5.5.3 算法效率对比第105-106页
        5.5.4 实时系统应用第106页
    5.6 小结第106-107页
第6章 多传感器夜视图像染色融合第107-122页
    6.1 引言第107页
    6.2 染色融合算法框架第107-113页
        6.2.1 染色融合算法分类第107-112页
        6.2.2 染色融合算法框架第112页
        6.2.3 染色融合算法设计原则第112-113页
    6.3 夜视双波段图像染色融合算法第113-116页
        6.3.1 算法概述第113-114页
        6.3.2 亮度分量构造第114页
        6.3.3 颜色空间选择及颜色分量构造第114-115页
        6.3.4 颜色传递第115-116页
    6.4 实验及结果分析第116-118页
        6.4.1 实验数据及对比方案第116-117页
        6.4.2 实验结果分析第117页
        6.4.3 实时性应用前景第117-118页
    6.5 小结第118-122页
总结第122-124页
致谢第124-125页
参考文献第125-139页
攻读学位期间主要科研成果第139-140页

 
 
论文编号BS3471213,这篇论文共140
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