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一种基于双图像传感器信息融合的辐照图像降噪技术研究
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一种基于双图像传感器信息融合的辐照图像降噪技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-18页
　　1.1 选题背景及研究意义第12页
　　1.2 国内外研究现状第12-15页
　　　　1.2.1 辐照图像噪声去除第12-14页
　　　　1.2.2 图像融合第14-15页
　　1.3 论文主要工作第15-18页
第2章 图像噪声概述第18-26页
　　2.1 图像噪声模型第18-20页
　　　　2.1.1 椒盐噪声第19-20页
　　　　2.1.2 高斯噪声第20页
　　2.2 辐照噪声特点分析第20-23页
　　2.3 本章小结第23-26页
第3章 常规去噪算法对辐照图像噪声的研究第26-32页
　　3.1 图像去噪模型第26页
　　3.2 图像去噪方法概述第26-28页
　　　　3.2.1 空间域滤波第26-28页
　　　　3.2.2 频域滤波第28页
　　3.3 中值滤波算法与高斯滤波算法第28-30页
　　　　3.3.1 中值滤波第28-30页
　　　　3.3.2 高斯滤波第30页
　　3.4 本章小结第30-32页
第4章 基于双图像传感器图像融合的辐照噪声去噪算法第32-58页
　　4.1 图像融合概述第32-41页
　　　　4.1.1 基于图像类型的融合方法简介第32-34页
　　　　　　4.1.1.1 基于分通道的融合方法第33页
　　　　　　4.1.1.2 基于颜色空间的融合方法第33-34页
　　　　　　4.1.1.3 基于子空间的融合方法第34页
　　　　4.1.2 基于不同信息层级的图像融合技术简介第34-41页
　　　　　　4.1.2.1 像素级图像融合第35-37页
　　　　　　4.1.2.2 特征级图像融合第37-40页
　　　　　　4.1.2.3 决策级图像融合第40-41页
　　4.2 基于双图像传感器图像融合的去噪方法实现与改进第41-47页
　　　　4.2.1 方法验证第41-46页
　　　　4.2.2 方法改进第46-47页
　　4.3 去噪实验对比与评价第47-55页
　　　　4.3.1 评价指标第47-49页
　　　　　　4.3.1.1 均方根误差RMSE第48页
　　　　　　4.3.1.2 峰值信噪比PSNR第48-49页
　　　　　　4.3.1.3 平均梯度第49页
　　　　　　4.3.1.4 灰度直方图第49页
　　　　4.3.2 各去噪算法实验结果与主观评价第49-53页
　　　　4.3.3 改进实验结果与主观评价第53页
　　　　4.3.4 实验结果客观比较与结论第53-55页
　　　　　　4.3.4.1 联合单因素指标评价结果第53-54页
　　　　　　4.3.4.2 独立单因素指标评价结果第54-55页
　　　　　　4.3.4.3 灰度统计指标评价结果第55页
　　4.4 本章小结第55-58页
第5章 图像配准方法研究第58-72页
　　5.1 视差与图像配准第58-63页
　　　　5.1.1 视差第58-60页
　　　　5.1.2 图像配准第60-63页
　　　　　　5.1.2.1 特征匹配第61-62页
　　　　　　5.1.2.2 变换模型及模型参数估计第62页
　　　　　　5.1.2.3 图像的重采样和变换第62-63页
　　5.2 配准模型讨论第63-66页
　　　　5.2.1 立体匹配模型第63-65页
　　　　5.2.2 基于单应矩阵的一种近似方法第65-66页
　　5.3 算例分析第66-70页
　　5.4 本章小结第70-72页
第6章 总结与展望第72-74页
参考文献第74-80页
作者攻读学位期间的科研成果第80-81页
致谢第81页

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