基于NSCT和改进型PCNN的多源图像融合算法研究



基于NSCT和改进型PCNN的多源图像融合算法研究

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基于NSCT和改进型PCNN的多源图像融合算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究的背景和意义	第10-12页
1.2 图像融合的国内外现状	第12-14页
1.3 论文主要内容和章节安排	第14-16页
第二章多源图像融合的基本理论和构造	第16-30页
2.1 引言	第16页
2.2 图像融合的层次	第16-21页
2.2.1 像素级图像融合	第17-18页
2.2.2 特征级图像融合	第18-19页
2.2.3 决策级图像融合	第19-21页
2.3 像素级图像融合算法	第21-23页
2.3.1 非多尺度分解的融合方法	第21-22页
2.3.2 基于多尺度变换的图像融合算法	第22-23页
2.3.3 其他的融合算法	第23页
2.4 图像融合的性能评价	第23-29页
2.4.1 融合图像质量的主观评价	第24页
2.4.2 融合图像质量的客观评价	第24-29页
2.5 本章小结	第29-30页
第三章脉冲耦合神经网络的基本理论	第30-40页
3.1 概述	第30页
3.2 PCNN的基本模型	第30-34页
3.3 简化(改进) PCNN 模型	第34-35页
3.4 PCNN的基本特性	第35-36页
3.5 基于PCNN的图像融合	第36-38页
3.6 本章小结	第38-40页
第四章非下采样Contourlet变换	第40-58页
4.1 引言	第40-42页
4.2 非下采用Contourlet变换基本原理	第42-50页
4.2.1 Contourlet变换	第42-44页
4.2.2 非下采样Contourlet变换	第44-50页
4.3 基于NSCT的的图像融合过程	第50-52页
4.3.1 融合过程	第50-51页
4.3.2 常见的融合规则	第51-52页
4.4 基于NSCT变换的多聚焦图像融合	第52-54页
4.4.1 低频融合系数	第52-53页
4.4.2 高频融合系数	第53页
4.4.3 一致性检测	第53页
4.4.4 融合算法过程	第53-54页
4.5 仿真实验结果及性能评价	第54-56页
4.6 本章小结	第56-58页
第五章基于NSCT和PCNN的多聚焦图像融合方法	第58-66页
5.1 引言	第58页
5.2 多聚焦图像融合算法及步骤	第58-61页
5.2.1 融合步骤	第59页
5.2.2 低频系数融合规则	第59-60页
5.2.3 高频系数融合规则	第60-61页
5.3 仿真实验与结果分析	第61-65页
5.3.1 融合实验	第61-64页
5.3.2 融合图像质量评价与分析	第64-65页
5.4 本章小结	第65-66页
第六章总结与展望	第66-69页
6.1 论文工作总结	第66-67页
6.2 论文工作展望	第67-69页
参考文献	第69-73页
攻读硕士学位期间完成的科研成果	第73-74页
致谢	第74页

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