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加权和与结构相似度的影像融合算法研究
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加权和与结构相似度的影像融合算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-18页
　　　　1.1 研究背景与意义第10-11页
　　　　1.2 研究现状与发展趋势第11-14页
　　　　　　　　1.2.1 国外研究现状第11-13页
　　　　　　　　1.2.2 国内研究现状第13-14页
　　　　1.3 影像融合技术存在的问题第14-15页
　　　　1.4 本文的研究内容与章节安排第15-17页
　　　　　　　　1.4.1 本文研究内容第15-16页
　　　　　　　　1.4.2 本文研究路线图第16页
　　　　　　　　1.4.3 本文章节安排第16-17页
　　　　1.5 本章小结第17-18页
第二章 影像融合基础理论与预处理第18-26页
　　　　2.1 融合基础理论第18-22页
　　　　　　　　2.1.1 像素级融合第18-19页
　　　　　　　　2.1.2 特征级融合第19页
　　　　　　　　2.1.3 决策级融合第19-20页
　　　　　　　　2.1.4 三种融合层次的对比第20-21页
　　　　　　　　2.1.5 常用的数据融合方法第21-22页
　　　　2.2 影像的预处理第22-24页
　　　　　　　　2.2.1 实验数据的选择第22-23页
　　　　　　　　2.2.2 影像预处理第23-24页
　　　　2.3 本章小结第24-26页
第三章 融合方法第26-44页
　　　　3.1 初次融合策略第26-33页
　　　　　　　　3.1.1 初次融合流程图第26页
　　　　　　　　3.1.2 初次融合原理及过程第26-33页
　　　　　　　　3.1.3 初次融合结果第33页
　　　　3.2 二次融合策略第33-43页
　　　　　　　　3.2.1 二次融合影像流程图第34-35页
　　　　　　　　3.2.2 二次融合原理及过程第35-42页
　　　　　　　　3.2.3 二次融合结果第42-43页
　　　　3.3 本章小结第43-44页
第四章 结果分析与比较第44-53页
　　　　4.1 比较对象第44-47页
　　　　　　　　4.1.1 Brovey融合方法第44-45页
　　　　　　　　4.1.2 主成分分析融合方法第45-46页
　　　　　　　　4.1.3 小波变换融合方法第46-47页
　　　　4.2 结果比较第47页
　　　　4.3 融合评价第47-52页
　　　　　　　　4.3.1 主观评价第48-50页
　　　　　　　　4.3.2 客观评价方法第50-52页
　　　　4.4 本章小结第52-53页
第五章 应用范围实验第53-63页
　　　　5.1 高分全色影像与多光谱影像的融合第53-59页
　　　　　　　　5.1.1 高分全色影像与多光谱影像融合意义第53页
　　　　　　　　5.1.2 高分全色影像与多光谱影像融合过程第53-54页
　　　　　　　　5.1.3 高分全色影像与多光谱影像融合结果第54-55页
　　　　　　　　5.1.4 高分全色影像与多光谱影像融合评价第55-59页
　　　　5.2 可见光影像与红外影像的融合第59-62页
　　　　　　　　5.2.1 可见光影像与红外影像融合意义第59-60页
　　　　　　　　5.2.2 可见光影像与红外影像融合过程第60页
　　　　　　　　5.2.3 可见光影像与红外影像融合结果第60页
　　　　　　　　5.2.4 高分影像与红外影像融合评价第60-62页
　　　　5.3 本章小结第62-63页
第六章 结论与展望第63-65页
　　　　6.1 本文总结与结论第63-64页
　　　　　　　　6.1.1 本文总结第63-64页
　　　　　　　　6.1.2 本文结论第64页
　　　　6.2 展望第61-65页
参考文献第65-70页
附录第70-75页
攻读学位期间取得的研究成果第75-76页
致谢第76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。
 
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