基于稀疏表示的图像融合算法研究



基于稀疏表示的图像融合算法研究

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基于稀疏表示的图像融合算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-18页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-16页
1.3 研究内容及论文安排	第16-18页
第二章图像融合基本理论	第18-30页
2.1 多尺度分析理论基础	第18-21页
2.1.1 小波变换	第18-19页
2.1.2 曲线波变换	第19页
2.1.3 非下采样轮廓波变换	第19-20页
2.1.4 非下采样剪切波变换	第20-21页
2.2 稀疏表示理论基础	第21-22页
2.3 图像融合的质量评价	第22-29页
2.3.1 基于信息量的客观评价指标	第22-24页
2.3.2 基于图像特征的评价指标	第24-27页
2.3.3 基于结构相似度的评价指标	第27-28页
2.3.4 基于视觉保真特性的评价指标	第28-29页
2.4 本章小结	第29-30页
第三章基于多尺度变换的图像融合算法	第30-44页
3.1 多尺度变换的性质	第30-33页
3.2 多尺度图像融合算法实现	第33-34页
3.3 多尺度图像融合实验结果与分析	第34-43页
3.3.1 基于小波的融合	第35-37页
3.3.2 基于曲线波的融合	第37页
3.3.3 基于非下采样轮换波融合	第37-38页
3.3.4 基于非下采样剪切波的融合	第38-39页
3.3.5 多尺度融合算法比较	第39-43页
3.4 本章小结	第43-44页
第四章基于字典的图像融合算法	第44-60页
4.1 图像块分解和稀疏表示的实现	第44-46页
4.2 分支字典图像融合的实现	第46-49页
4.2.1 分支字典的实现	第46-48页
4.2.2 基于分支字典的图像融合方法	第48-49页
4.3 实验结果与分析	第49-59页
4.3.1 无污染图像实验分析	第49-53页
4.3.2 失配图像实验分析	第53-57页
4.3.3 噪声图像实验	第57-59页
4.4 本章小结	第59-60页
第五章基于NSST和字典相结合的图像融合算法	第60-74页
5.1 NSST和字典表示的互补特性分析	第60-63页
5.1.1 基于NSST图像融合的不足	第60-62页
5.1.2 基于字典图像融合的不足	第62-63页
5.2 NSST-SR图像融合算法的实现	第63-66页
5.2.1 融合规则的选择	第63-65页
5.2.2 融合算法实现	第65-66页
5.3 实验结果分析	第66-72页
5.3.1 多聚焦图像实验与分析	第67-69页
5.3.2 红外与可见光图像融合实验与分析	第69-71页
5.3.3 医学图像融合实验与分析	第71-72页
5.4 本章小结	第72-74页
第六章图像融合客观评价指标集的研究	第74-87页
6.1 多聚焦图像融合客观评价指标集选择	第74-82页
6.1.1 图像融合客观评价指标相关性聚类分析	第75-77页
6.1.2 图像融合客观评价指标一致性分析	第77-82页
6.1.3 多聚焦图像客观评价指标集	第82页
6.2 融合实验仿真平台搭建	第82-85页
6.3 本章小结	第85-87页
第七章总结和展望	第87-89页
7.1 总结	第87-88页
7.2 展望	第88-89页
致谢	第89-90页
参考文献	第90-94页
附录	第94-98页
附录1 图像数据源	第94-97页
附录2 客观评价指标参数	第97-98页

本篇论文共98页，点击这进入下载页面。

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