基于非采样Contourlet变换的图像融合



基于非采样Contourlet变换的图像融合

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基于非采样Contourlet变换的图像融合

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-14页
第1章绪论	第14-36页
· 课题研究背景及意义	第14-16页
· 图像融合的发展与应用	第16-19页
· 基础理论框架研究	第16-17页
· 技术应用研究	第17-19页
· 图像融合的级别	第19-22页
· 像素级图像融合	第19-20页
· 特征级图像融合	第20-21页
· 决策级图像融合	第21-22页
· 像素级图像融合算法分类	第22-28页
· 空间域的图像融合算法	第22-24页
· 变换域的图像融合算法	第24-28页
· 图像融合评价体系	第28-33页
· 主观视觉评价	第28-29页
· 客观质量评价	第29-33页
· 论文组织结构	第33-36页
第2章非采样 Contourlet 变换理论	第36-54页
· 引言	第36页
· Contourlet 变换理论	第36-37页
· 非采样 Contourlet 变换理论	第37-49页
· 非采样 Contourlet 变换的结构	第38-39页
· 非采样塔形滤波器组结构	第39-41页
· 非采样方向滤波器组结构	第41-44页
· NSCT 中非采样滤波器组设计原理	第44-49页
· 非采样 Contourlet 变换的图像处理	第49-51页
· NSCT 对图像的分解与重构	第49-50页
· NSCT 用于图像融合	第50-51页
· 本章小结	第51-54页
第3章基于 NSCT 的红外和可见光图像融合	第54-74页
· 引言	第54-55页
· 红外和可见光图像融合	第55-57页
· 红外和可见光传感器的成像特性	第55-56页
· 红外和可见光图像融合	第56-57页
· 图像的区域分割和区域联合	第57-62页
· 基于 OTSU 的图像区域分割	第57-61页
· 图像的联合区域表示	第61-62页
· 基于区域和 NSCT 的红外和可见光图像融合	第62-73页
· 融合步骤和融合规则	第62-67页
· 融合效果和质量评价	第67-73页
· 本章小结	第73-74页
第4章基于非负矩阵分解的图像融合	第74-96页
· 引言	第74-75页
· 非负矩阵分解理论	第75-79页
· 非负矩阵分解概述	第75页
· 非负矩阵分解算法	第75-78页
· 改进非负矩阵分解	第78-79页
· 投影梯度非负矩阵分解	第79-84页
· 非负矩阵分解存在的问题	第79-80页
· 投影梯度非负矩阵分解算法	第80-84页
· 采用投影梯度非负矩阵分解的图像融合	第84-93页
· NMF 应用于图像融合的可行性	第84页
· 采用 PGNMF 的图像融合方法	第84-88页
· 融合结果和质量评价	第88-93页
· 本章小结	第93-96页
第5章基于粒子群优化算法的多聚焦图像融合	第96-126页
· 引言	第96-97页
· 粒子群优化算法	第97-103页
· 粒子群优化算法的基本理论	第97-102页
· 标准 PSO 算法存在的问题及改进方法	第102-103页
· 克隆选择的免疫粒子群优化算法	第103-112页
· 人工免疫的克隆选择算法	第103-105页
· 克隆选择的免疫粒子群优化算法	第105-112页
· 采用克隆选择的免疫粒子群优化算法的多聚焦图像融合	第112-124页
· PSO 在图像融合中应用的可行性	第112-113页
· 采用 ICSPSO 的多聚焦图像融合方法	第113-117页
· 融合结果和质量评价	第117-124页
· 本章小结	第124-126页
第6章压缩感知理论在图像融合中的应用研究	第126-144页
· 引言	第126-127页
· 压缩感知理论	第127-133页
· 压缩感知概述	第127-128页
· 压缩感知的基础理论	第128-133页
· 压缩感知在图像融合中的应用	第133-142页
· 压缩感知的图像采集和重构	第133-136页
· 压缩感知的图像融合	第136-142页
· 本章小结	第142-144页
第7章总结与展望	第144-154页
· 论文的主要工作和结论	第144-150页
· 论文的创新点	第150-151页
· 论文的不足之处及展望	第151-154页
参考文献	第154-170页
在学期间学术成果情况	第170-172页
指导教师及作者简介	第172-174页
致谢	第174-175页

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