像素級圖像融合算法與應(yīng)用

第一章 緒論 1
1.1 圖像融合的背景及意義 1
1.2 圖像融合過程及其研究內(nèi)容 1
1.2.1 圖像融合過程 2
1.2.2 圖像融合的研究內(nèi)容 2
1.3 圖像融合研究現(xiàn)狀 3
1.4 圖像的評價標(biāo)準(zhǔn) 7
參考文獻(xiàn) 9
第二章 基于脊波變換的圖像去噪算法研究 14
2.1 引言 14
2.2 脊波變換的基本理論 15
2.2.1 連續(xù)脊波變換 15
2.2.2 有限脊波變換 16
2.2.3 線性奇異的最優(yōu)表示 17
2.3 基于脊波變換的圖像去噪算法 18
2.3.1 傳統(tǒng)的基于脊波變換的圖像去噪算法 18
2.3.2 改進(jìn)的基于脊波變換的圖像去噪算法 19
2.4 實驗結(jié)果與分析 20
2.5 小結(jié) 24
參考文獻(xiàn) 24
第三章 基于小波變換的圖像融合算法研究 26
3.1 引言 26
3.2 小波變換的基本理論 26
3.2.1 多分辨率分析 26
3.2.2 圖像的正交小波表示 28
3.3 基于小波變換的圖像融合算法 29
3.3.1 融合規(guī)則的選擇 30
3.3.2 實驗與討論 31
3.4 小結(jié) 32
參考文獻(xiàn) 32
第四章 基于Contourlet變換的圖像融合算法研究 33
4.1 引言 33
4.2 Contourlet變換的基本理論 33
4.2.1 拉普拉斯金字塔濾波器組 34
4.2.2 方向濾波器組 35
4.2.3 Contourlet變換的分析 37
4.2.4 Contourlet變換的特性 38
4.3 Cycle Spinning理論 39
4.4 基于Contourlet變換的圖像融合算法 39
4.4.1 基于Contourlet變換的圖像融合框架 39
4.4.2 融合規(guī)則 40
4.4.3 實驗結(jié)果與分析 41
4.5 小結(jié) 47
參考文獻(xiàn) 47
第五章 基于非采樣Contourlet變換的圖像融合算法研究 50
5.1 引言 50
5.2 NSCT的基本理論 50
5.2.1 非采樣金字塔濾波器組 51
5.2.2 非采樣方向濾波器 52
5.2.3 對NSCT的分析 54
5.3 基于NSCT的圖像融合框架 54
5.4 基于NSCT的圖像融合算法 55
5.4.1 低頻子帶的融合規(guī)則 56
5.4.2 帶通子帶的融合規(guī)則 56
5.4.3 實驗結(jié)果與分析 57
5.5 基于NSCT和NMF的圖像融合算法 61
5.5.1 NMF的理論 61
5.5.2 基于NSCT和NMF的圖像融合算法 62
5.5.3 實驗結(jié)果與分析 63
5.6 小結(jié) 67
參考文獻(xiàn) 68
第六章 基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合算法研究 71
6.1 引言 71
6.2 PCNN的基本理論 71
6.2.1 PCNN及其圖像處理原理 72
6.2.2 改進(jìn)的PCNN模型 74
6.3 基于自適應(yīng)PCNN的圖像融合算法 75
6.3.1 基于自適應(yīng)PCNN的圖像融合算法介紹 75
6.3.2 實驗結(jié)果與分析 77
6.4 基于PCNN和NSCT的圖像融合算法 80
6.4.1 低頻子帶的融合規(guī)則 80
6.4.2 帶通子帶的融合規(guī)則 81
6.4.3 實驗結(jié)果與分析 82
6.5 多尺度變換下基于PCNN和FOA的圖像融合算法 86
6.5.1 果蠅優(yōu)化算法 87
6.5.2 基于多尺度變換的PCNN和FOA圖像融合 87
6.5.3 實驗結(jié)果與分析 88
6.6 小結(jié) 90
參考文獻(xiàn) 91
第七章 圖像融合在遙感圖像處理中的應(yīng)用 94
7.1 引言 94
7.2 基于IHS變換方法的遙感圖像融合 94
7.3 仿真實驗及結(jié)果分析 95
參考文獻(xiàn) 96