声明
摘要
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 图像融合概述
1.2.1 融合过程及层次划分
1.2.2 国内外研究应用的发展与现状
1.3 本文主要工作
1.4 章节安排
2 图像融合基础
2.1 图像成像特性
2.1.1 多聚焦图像成像特性
2.1.2 红外图像成像特性
2.1.3 遥感图像成像特性
2.1.4 医学图像成像特点
2.2 图像融合的预处理
2.2.1 图像配准
2.2.2 图像增强
2.2.3 图像去噪
2.3 图像融合方法概述
2.3.1 空间域图像融合方法
2.3.2 变换域图像融合方法
2.3.3 其他融合方法
2.4 图像融合质量评价
2.4.1 主观评价
2.4.2 客观评价
2.5 小结
3 基于Curvelet变换的融合算法研究
3.1 从小波到Curvelet变换
3.1.1 小波变换
3.1.2 Ridgelet变换
3.1.3 Curvelet变换
3.2 第二代Curvelet变换
3.2.1 离散Curvelet变换
3.2.2 实现方法
3.2.3 Curvelet系数分析
3.3 基于Curvelet的融合算法流程
3.4 低频系数融合规则的选择
3.4.1 常见的低频融合规则
3.4.2 改进的低频融合规则
3.5 高频系数融合规则的选择
3.5.1 常见的高频融合规则
3.5.2 改进的高频融合规则
3.6 融合实验及结果分析
3.6.1 多聚焦图像融合实验
3.6.2 医学图像融合实验
3.6.3 可见光和红外图像融合实验
3.7小结
4 基于Curvelet变换的多策略融合研究
4.1 引言
4.2 基于Curvelet与小波结合的融合策略
4.2.1 基于Curvelet和小波变换的图像融合步骤
4.2.2 实验结果与评价
4.3 基于Curvelet与PCNN结合的融合策略
4.3.1 脉冲耦合神经网络模型
4.3.2 基于Curvelet和PCNN的图像融合步骤
4.3.3 实验结果与评价
4.4 小结
5 总结和展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和出版著作情况
攻读硕士学位期间参加的科学研究情况
南京理工大学;