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卷积神经网络图像超分辨率在图像融合技术中的应用研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 图像融合的研究现状第12-15页
        1.2.2 图像超分辨率的研究现状第15-17页
    1.3 论文主要内容和主要创新点第17-18页
    1.4 论文组织结构第18-21页
第2章 卷积神经网络理论第21-33页
    2.1 卷积神经网络发展历程第21-22页
    2.2 卷积神经网络基本结构第22-26页
        2.2.1 卷积层第23-24页
        2.2.2 采样层第24-25页
        2.2.3 全连接层第25-26页
    2.3 卷积神经网络的训练过程第26-30页
        2.3.1 训练方法第26-27页
        2.3.2 多种学习框架第27-30页
    2.4 基于卷积神经网络的超分辨率处理第30-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 基于卷积神经网络超分辨率处理的遥感图像融合第33-47页
    3.1 遥感融合传统方法第33-34页
    3.2 基于卷积神经网络超分辨率处理的遥感图像融合算法第34-35页
    3.3 多光谱图像的超分辨率处理第35-37页
    3.4 实验结果与分析第37-46页
        3.4.1 图像融合评价指标第37-39页
        3.4.2 图像融合分析第39-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第4章 基于卷积神经网络的频域超分辨率处理第47-53页
    4.1 卷积神经网络频域超分辨率处理模型第47-49页
    4.2 卷积神经网络频域超分辨率模型训练第49-51页
        4.2.1 样本预处理第49页
        4.2.2 Caffe平台的搭建第49-50页
        4.2.3 网络训练第50-51页
    4.3 本章小结第51-53页
第5章 基于多尺度卷积神经网络的图像融合第53-63页
    5.1 现有基于多尺度变换图像融合方法第53-54页
    5.2 基于多尺度卷积神经网络的图像融合算法第54-55页
    5.3 实验仿真与性能分析第55-58页
        5.3.1 参数设置第55页
        5.3.2 实验结果和分析第55-58页
    5.4 网络的通用性第58-60页
        5.4.1 近红外与可见光图像融合第58页
        5.4.2 医学图像融合第58-60页
    5.5 本章小结第60-63页
第6章 总结和展望第63-67页
    6.1 本文工作总结第63-64页
    6.2 今后工作展望第64-67页
参考文献第67-73页
附录 常用专业词汇中英文全称及缩写对照表第73-75页
作者攻读学位期间的科研成果第75-77页
致谢第77页

 
论文编号BS3106277,这篇论文共77
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