摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
符号对照表 | 第13-14页 |
缩略语对照表 | 第14-17页 |
第一章 绪论 | 第17-23页 |
1.1 课题研究背景和意义 | 第17-18页 |
1.2 国内外研究现状 | 第18-19页 |
1.3 本文研究内容及章节安排 | 第19-23页 |
第二章 引导滤波图像融合研究的理论基础 | 第23-41页 |
2.1 引导滤波器的概念和特性介绍 | 第23-30页 |
2.1.1 引导滤波器的定义 | 第23-25页 |
2.1.2 引导滤波器特性分析 | 第25-26页 |
2.1.3 引导滤波器特性分析实验 | 第26-28页 |
2.1.4 基于自适应引导滤波的图像加权融合思路 | 第28-30页 |
2.2 Wavelet变换理论 | 第30-33页 |
2.2.1 图像的小波变换及其mallat算法 | 第30-33页 |
2.3 Contourlet变换理论 | 第33-36页 |
2.3.1 拉普拉斯金字塔分解 | 第33-34页 |
2.3.2 方向滤波器组 | 第34-35页 |
2.3.3 Contourlet变换分析 | 第35-36页 |
2.3.4 基于多尺度变换的图像融合流程 | 第36页 |
2.4 图像融合一般评价方法 | 第36-39页 |
2.5 本章小结 | 第39-41页 |
第三章 自适应引导滤波的CT和MRI图像融合算法研究 | 第41-65页 |
3.1 CT和MRI图像融合目标函数及评价参数的确定 | 第41-42页 |
3.2 自适应引导滤波的CT和MRI图像融合算法设计 | 第42-45页 |
3.2.1 自适应引导滤波的CT和MRI图像融合算法流程 | 第42-44页 |
3.2.2 高频及低频融合规则 | 第44-45页 |
3.3 自适应引导滤波的CT和MRI图像融合算法实验 | 第45-60页 |
3.3.1 直接取大算法对比实验 | 第54-55页 |
3.3.2 直觉模糊算法对比实验 | 第55-60页 |
3.4 实验数据分析 | 第60-63页 |
3.5 本章小结 | 第63-65页 |
第四章 自适应引导滤波的MS和PAN图像融合算法研究 | 第65-85页 |
4.1 MS和PAN图像融合目标函数及评价参数的确定 | 第65页 |
4.2 自适应引导滤波的MS和PAN图像融合算法设计 | 第65-69页 |
4.2.1 自适应引导滤波的MS和PAN图像融合算法流程 | 第65-68页 |
4.2.2 高频融合规则 | 第68页 |
4.2.3 低频融合规则 | 第68-69页 |
4.3 自适应引导滤波的MS和PAN图像融合算法实验 | 第69-81页 |
4.3.1 直接取大算法对比实验 | 第77页 |
4.3.2 直觉模糊算法对比实验 | 第77-81页 |
4.4 实验数据分析 | 第81-84页 |
4.5 本章小结 | 第84-85页 |
第五章 自适应引导滤波的多聚焦图像融合算法研究 | 第85-103页 |
5.1 多聚焦图像融合目标函数及评价参数的确定 | 第85页 |
5.2 自适应引导滤波的多聚焦图像融合算法设计 | 第85-88页 |
5.2.1 自适应引导滤波的多聚焦图像融合算法流程 | 第85-87页 |
5.2.2 高频融合规则 | 第87-88页 |
5.2.3 低频融合规则 | 第88页 |
5.3 自适应引导滤波多聚焦图像融合算法实验 | 第88-100页 |
5.3.1 直接取大算法对比实验 | 第96页 |
5.3.2 直觉模糊算法对比实验 | 第96-100页 |
5.4 实验数据分析 | 第100-102页 |
5.5 本章小结 | 第102-103页 |
第六章 总结与展望 | 第103-105页 |
6.1 总结 | 第103-104页 |
6.2 展望 | 第104-105页 |
参考文献 | 第105-109页 |
致谢 | 第109-111页 |
作者简介 | 第111-112页 |