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图像融合的方法研究

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图像融合的方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
缩略语对照表	第10-13页
第一章绪论	第13-23页
1.1 图像融合的研究背景及意义	第13页
1.2 图像融合的研究现状	第13-17页
1.2.1 国内外研究现状	第13-14页
1.2.2 图像融合技术介绍	第14-17页
1.3 红外图像成像原理及特点	第17-19页
1.4 本文的主要内容和结构安排	第19-23页
1.4.1 本文的主要内容	第19-20页
1.4.2 本文各章节的安排	第20-23页
第二章红外图像行人检测算法	第23-35页
2.1 行人检测概述	第23-24页
2.2 HOG特征	第24-26页
2.3 支持向量机	第26-31页
2.3.1 支持向量机SVM概述	第26-29页
2.3.2 最优分类面	第29-31页
2.4 红外行人检测实验	第31-32页
2.5 本章小节	第32-35页
第三章图像分割算法	第35-49页
3.1 红外图像分割算法的特点	第35页
3.2 图像分割主要算法	第35-41页
3.2.1 区域生长算法	第35-37页
3.2.2 最大类间差法	第37-38页
3.2.3 基于聚类的图像分割	第38页
3.2.4 分水岭分割算法	第38-39页
3.2.5 基于遗传算法的图像分割	第39-40页
3.2.6 SE（sampling-expectation）算法	第40-41页
3.3 改进的图像分割算法	第41-43页
3.4 图像分割质量评价	第43-44页
3.5 图像分割实验结果及分析	第44-47页
3.5.1 分割实验一	第44-46页
3.5.2 分割实验二	第46-47页
3.6 本章小结	第47-49页
第四章红外图像与可见光图像融合	第49-63页
4.1 图像配准的基础知识	第49-51页
4.1.1 图像配准概述	第49页
4.1.2 图像配准原理	第49-51页
4.2 红外和可见光图像的配准算法	第51-56页
4.2.1 基于互信息的图像配准	第51-53页
4.2.2 基于特征匹配的图像配准	第53-54页
4.2.3 基于变换域的图像配准	第54-56页
4.3 改进的图像配准算法	第56-60页
4.3.1 图像缩放算法	第56-57页
4.3.2 Sift特征匹配的方法	第57页
4.3.3 搜索区域面积的估计	第57-58页
4.3.4 改进配准算法的思想和步骤	第58-60页
4.4 实验结果与分析	第60-61页
4.5 融合方法	第61-62页
4.6 本章小结	第62-63页
第五章仿真实验结果分析与比较	第63-69页
5.1 图像融合效果评价	第63-64页
5.2 实验结果与分析	第64-69页
5.2.1 仿真实验一	第64-66页
5.2.2 仿真实验二	第66-69页
第六章总结与展望	第69-71页
6.1 本文的工作总结	第69页
6.2 未来的工作目标	第69-71页
参考文献	第71-75页
致谢	第75-77页
作者简介	第77-78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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