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结构感知图像融合框架 |
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| 论文目录 |
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| 中文摘要 | 第3-5页 | | Abstract | 第5-6页 | | 第一章 绪论 | 第13-29页 | | 1.1 选题来源与意义 | 第13-14页 | | 1.2 图像融合的分类及模型 | 第14-17页 | | 1.2.1 图像融合的分类 | 第14-15页 | | 1.2.2 图像融合的一般模型 | 第15-17页 | | 1.3 图像融合技术发展历程与现状 | 第17-25页 | | 1.3.1 变换域融合 | 第17-23页 | | 1.3.2 空间域融合 | 第23-25页 | | 1.3.3 其他 | 第25页 | | 1.4 本文研究内容及章节安排 | 第25-29页 | | 第二章 算法基础理论 | 第29-46页 | | 2.1 滤波器 | 第29-39页 | | 2.1.1 双边滤波器(BF) | 第30-33页 | | 2.1.2 引导滤波器(GIF) | 第33-36页 | | 2.1.3 改进的维纳滤波 | 第36-38页 | | 2.1.4 滚动引导滤波器(RGF) | 第38-39页 | | 2.2 线性岭回归(Ridge Regression)模型 | 第39-42页 | | 2.3 基于图像梯度的融合方法 | 第42-44页 | | 2.4 本章小结 | 第44-46页 | | 第三章 结构感知图像融合框架 | 第46-59页 | | 3.1 显著结构提取(SSE) | 第48-52页 | | 3.1.1 改进的维纳滤波 | 第49-51页 | | 3.1.2 提取显著结构 | 第51-52页 | | 3.2 迭代联合滤波(IJF) | 第52-55页 | | 3.3 融合图像 | 第55-57页 | | 3.4 扩展到多个图像 | 第57-58页 | | 3.5 本章小结 | 第58-59页 | | 第四章 常用图像融合算法 | 第59-75页 | | 4.1 基于方向对比度的图像融合算法 | 第59-63页 | | 4.2 基于引导滤波器的图像融合算法 | 第63-65页 | | 4.3 基于多尺度变换以及稀疏表示的图像融合算法 | 第65-67页 | | 4.4 基于梯度变换以及全变分最小化的图像融合算法 | 第67-69页 | | 4.5 基于神经模糊的图像融合算法 | 第69-74页 | | 4.5.1 简化自适应脉冲耦合神经网络模型(RPCNN) | 第69-71页 | | 4.5.2 基于神经模糊的图像融合算法实现 | 第71-74页 | | 4.6 本章小结 | 第74-75页 | | 第五章 图像融合客观评测标准 | 第75-85页 | | 5.1 一般的融合图像质量评价方法 | 第75-79页 | | 5.1.1 基于统计特征的评价指标 | 第75-77页 | | 5.1.2 基于融合图像和理想参考图像比较的评价指标 | 第77-78页 | | 5.1.3 基于融合图像和源图像比较的评价指标 | 第78-79页 | | 5.2 基于加权边缘信息保持值的客观评价标准 | 第79-81页 | | 5.3 基于互信息的客观评价标准 | 第81-82页 | | 5.4 基于图像结构相似度的客观评价标准 | 第82-84页 | | 5.5 本章小结 | 第84-85页 | | 第六章 图像融合实验结果分析 | 第85-102页 | | 6.1 参数设置 | 第85页 | | 6.2两幅源图像融合实验 | 第85-93页 | | 6.2.1 多聚焦图像融合比较 | 第85-88页 | | 6.2.2 可见光-红外图像融合比较 | 第88-90页 | | 6.2.3 医学图像融合比较 | 第90-93页 | | 6.2.4 小结 | 第93页 | | 6.3多幅源图像融合实验 | 第93-98页 | | 6.3.1 多聚焦图像多图融合结果比较 | 第93-95页 | | 6.3.2 可见光-红外图像多图融合结果比较 | 第95-96页 | | 6.3.3 医学图像多图融合结果比较 | 第96-98页 | | 6.3.4 小结 | 第98页 | | 6.4 参数影响分析 | 第98-100页 | | 6.5 计算效率 | 第100-101页 | | 6.6 本章小结 | 第101-102页 | | 第七章 总结与展望 | 第102-104页 | | 7.1 论文总结 | 第102-103页 | | 7.2 研究展望 | 第103-104页 | | 参考文献 | 第104-111页 | | 在学期间的研究成果 | 第111-112页 | | 致谢 | 第112页 |
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论文编号BS4590163，这篇论文共112页
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