基于红外与可见光图像的特征融合方法研究



基于红外与可见光图像的特征融合方法研究

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基于红外与可见光图像的特征融合方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-20页
· 研究的背景和意义	第12-13页
· 国内外研究现状	第13-16页
· 图像融合算法理论的发展现状	第13-15页
· 图像融合应用研究的发展现状	第15-16页
· 图像融合的层次划分	第16-19页
· 像素级图像融合	第16-17页
· 特征级图像融合	第17-18页
· 决策级图像融合	第18-19页
· 本文的主要内容和章节安排	第19-20页
第2章红外与可见光图像的特征融合基础	第20-32页
· 红外与可见光图像融合的意义	第20-21页
· 特征提取	第21-22页
· 图像融合的评价方法	第22-28页
· 支持向量机模型	第22-27页
· 支持向量机的模型参数选择	第27-28页
· 本文特征级融合的步骤	第28-31页
· 本章小结	第31-32页
第3章基于协方差矩阵的特征融合方法	第32-42页
· 图像特征提取	第32-34页
· 灰度特征	第32-33页
· 梯度信息和图像的二阶导数	第33-34页
· 空间位置信息	第34页
· 协方差矩阵的构造	第34-37页
· 协方差与协方差矩阵	第34-35页
· 区域多特征融合的协方差表示	第35-36页
· 协方差矩阵的距离度量	第36-37页
· 基于协方差矩阵的图像特征级融合实现	第37-38页
· 目标特征的提取	第37页
· 特征融合	第37-38页
· 实验结果与分析	第38-41页
· 本章小结	第41-42页
第4章基于主成分分析的特征融合方法	第42-56页
· 特征提取	第42-45页
· 灰度共生矩阵	第42-44页
· Hu 不变矩	第44-45页
· 几何特征	第45页
· 主成分分析的定义	第45-46页
· 主成分分析的基本原理	第46-48页
· 数学模型	第46-47页
· 几何意义	第47-48页
· 主成分的推导	第48-52页
· 基于主成分分析的图像特征级融合实现	第52-53页
· 目标特征的提取	第52-53页
· 特征融合	第53页
· 实验结果与分析	第53-55页
· 本章小结	第55-56页
第5章基于改进免疫遗传的特征融合方法	第56-72页
· 遗传算法基础理论	第56-60页
· 遗传算法概述	第56-57页
· 遗传算法流程	第57-60页
· 一般的免疫算法基础理论	第60-62页
· 免疫算法概述	第60-61页
· 免疫算法流程	第61-62页
· 一般的免疫遗传算法	第62-64页
· 基于改进免疫遗传的图像特征级融合实现	第64-69页
· 改进算法的关键技术	第64-65页
· 基于改进免疫遗传的特征融合原理	第65-66页
· 特征级融合实现	第66-69页
· 实验结果与分析	第69-70页
· 本章小结	第70-72页
结论	第72-74页
参考文献	第74-79页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果	第79-80页
致谢	第80-81 页

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