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第一章 绪论1

1.1 图像融合的背景及意义1

1.2 图像融合过程及其研究内容1

1.2.1 图像融合过程2

1.2.2 图像融合的研究内容2

1.3 图像融合研究现状3

1.4 图像的评价标准7

参考文献9

第二章 基于脊波变换的图像去噪算法研究14

2.1 引言14

2.2 脊波变换的基本理论15

2.2.1 连续脊波变换15

2.2.2 有限脊波变换16

2.2.3 线性奇异的最优表示17

2.3 基于脊波变换的图像去噪算法18

2.3.1 传统的基于脊波变换的图像去噪算法18

2.3.2 改进的基于脊波变换的图像去噪算法19

2.4 实验结果与分析20

2.5 小结24

参考文献24

第三章 基于小波变换的图像融合算法研究26

3.1 引言26

3.2 小波变换的基本理论26

3.2.1 多分辨率分析26

3.2.2 图像的正交小波表示28

3.3 基于小波变换的图像融合算法29

3.3.1 融合规则的选择30

3.3.2 实验与讨论31

3.4 小结32

参考文献32

第四章 基于Contourlet变换的图像融合算法研究33

4.1 引言33

4.2 Contourlet变换的基本理论33

4.2.1 拉普拉斯金字塔滤波器组34

4.2.2 方向滤波器组35

4.2.3 Contourlet变换的分析37

4.2.4 Contourlet变换的特性38

4.3 Cycle Spinning理论39

4.4 基于Contourlet变换的图像融合算法39

4.4.1 基于Contourlet变换的图像融合框架39

4.4.2 融合规则40

4.4.3 实验结果与分析41

4.5 小结47

参考文献47

第五章 基于非采样Contourlet变换的图像融合算法研究50

5.1 引言50

5.2 NSCT的基本理论50

5.2.1 非采样金字塔滤波器组51

5.2.2 非采样方向滤波器52

5.2.3 对NSCT的分析54

5.3 基于NSCT的图像融合框架54

5.4 基于NSCT的图像融合算法55

5.4.1 低频子带的融合规则56

5.4.2 带通子带的融合规则56

5.4.3 实验结果与分析57

5.5 基于NSCT和NMF的图像融合算法61

5.5.1 NMF的理论61

5.5.2 基于NSCT和NMF的图像融合算法62

5.5.3 实验结果与分析63

5.6 小结67

参考文献68

第六章 基于脉冲耦合神经网络的图像融合算法研究71

6.1 引言71

6.2 PCNN的基本理论71

6.2.1 PCNN及其图像处理原理72

6.2.2 改进的PCNN模型74

6.3 基于自适应PCNN的图像融合算法75

6.3.1 基于自适应PCNN的图像融合算法介绍75

6.3.2 实验结果与分析77

6.4 基于PCNN和NSCT的图像融合算法80

6.4.1 低频子带的融合规则80

6.4.2 带通子带的融合规则81

6.4.3 实验结果与分析82

6.5 多尺度变换下基于PCNN和FOA的图像融合算法86

6.5.1 果蝇优化算法87

6.5.2 基于多尺度变换的PCNN和FOA图像融合87

6.5.3 实验结果与分析88

6.6 小结90

参考文献91

第七章 图像融合在遥感图像处理中的应用94

7.1 引言94

7.2 基于IHS变换方法的遥感图像融合94

7.3 仿真实验及结果分析95

参考文献96