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基于小波系数局部统计特征的SAR图像与TM图像融合研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-9页 | | 第1章 绪论 | 第9-16页 | | ·课题的研究背景与意义 | 第9-11页 | | ·SAR图像与 TM图像融合的研究现状 | 第11-13页 | | ·小波变换在 SAR图像与 TM图像融合研究中的应用 | 第13-14页 | | ·本文的研究内容和组织结构 | 第14-16页 | | 第2章 图像的小波分解与重构 | 第16-28页 | | ·小波变换基本概念 | 第16-19页 | | ·连续小波基函数 | 第16-17页 | | ·连续小波变换 | 第17-18页 | | ·离散小波变换 | 第18-19页 | | ·图像的小波分解与重构 | 第19-24页 | | ·二维小波变换 | 第19页 | | ·二维多分辨分析 | 第19-22页 | | ·图像分解与重构的Mallat算法 | 第22-24页 | | ·小波滤波器组的选择 | 第24-25页 | | ·图像小波分解层数的确定 | 第25-26页 | | ·本章小结 | 第26-28页 | | 第3章 图像融合前的预处理和融合后质量评价 | 第28-42页 | | ·实验图像数据简介 | 第28-30页 | | ·软件平台 | 第30-31页 | | ·遥感图像处理软件 ENVI | 第30页 | | ·图像处理工具MATLAB | 第30-31页 | | ·图像预处理 | 第31-35页 | | ·TM图像的假彩色合成 | 第31页 | | ·SAR图像灰度值调整 | 第31-32页 | | ·SAR图像与TM图像的配准 | 第32-33页 | | ·SAR图像相干斑噪声的消除 | 第33-35页 | | ·SAR图像的增强处理 | 第35页 | | ·融合图像质量评价 | 第35-41页 | | ·融合结果主观评价方法 | 第36-37页 | | ·融合结果客观评价方法 | 第37-40页 | | ·评价指标的选取 | 第40-41页 | | ·本章小结 | 第41-42页 | | 第4章 传统的SAR图像与TM图像融合方法及效果评价 | 第42-53页 | | ·HIS变换法 SAR图像与TM图像的融合 | 第42-46页 | | ·实现原理 | 第42-43页 | | ·算法描述 | 第43-44页 | | ·融合过程 | 第44-45页 | | ·融合结果 | 第45-46页 | | ·传统的小波变换法图像融合方法 | 第46-50页 | | ·小波变换融合算子的一般形式 | 第47页 | | ·传统的小波变换融合方法 | 第47-49页 | | ·融合结果 | 第49-50页 | | ·两种融合方法的结果分析 | 第50-52页 | | ·主观评价 | 第50页 | | ·客观评价 | 第50-52页 | | ·本章小结 | 第52-53页 | | 第5章 基于小波系数局部统计特征的SAR图像与TM图像融合研究 | 第53-67页 | | ·图像小波变换系数的局部统计特征 | 第53-54页 | | ·基于小波系数局部方差的SAR图像于TM图像融合 | 第54-56页 | | ·融合原理和算法 | 第54-55页 | | ·融合结果 | 第55-56页 | | ·基于小波系数局部相关系数的图像融合方法 | 第56-58页 | | ·融合原理和算法 | 第56-58页 | | ·融合结果 | 第58页 | | ·两种基于小波系数局部统计特征的融合结果分析 | 第58-60页 | | ·改进的SAR图像与TM图像融合算法 | 第60-65页 | | ·改进算法的提出 | 第61-62页 | | ·改进算法的融合结果 | 第62页 | | ·结果分析 | 第62-65页 | | ·本章小结 | 第65-67页 | | 结论 | 第67-69页 | | 参考文献 | 第69-75页 | | 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第75-76页 | | 致谢 | 第76-77页 | | 作者简介 | 第77页 |
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论文编号BS1427487，这篇论文共77页
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