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第1章 绪论1

1.1 研究背景与意义1

1.2 研究现状3

1.2.1 运动图像分析3

1.2.2 图像配准研究5

1.2.3 图像融合研究8

1.2.4 运动图像融合10

本章参考文献14

第2章 运动图像跨尺度分析方法研究26

2.1 引言26

2.2 运动图像跨尺度分析算法的提出27

2.2.1 MCTA研究动机27

2.2.2 MCTA描述28

2.3 MCTA算法的实验结果与分析36

2.3.1 客观评价指标及对比算法36

2.3.2 MCTA算法实验结果与分析37

2.4 本章小结43

本章参考文献44

第3章 基于局部三值模式的运动图像配准研究46

3.1 引言46

3.2 问题的提出46

3.3 局部二值模式特征描述算子47

3.4 基于局部三值模式的运动图像配准算法的提出48

3.4.1 SIFT特征点检测48

3.4.2 LTP描述算子的构建49

3.4.3 基于LTP的特征描述51

3.4.4 特征点匹配策略52

3.5 SIFT-LTP算法的实验结果与分析55

3.5.1 实验一：SIFT-LTP算法在测试图像上的配准性能对比55

3.5.2 实验二：SIFT-LTP算法在Robot和Boat图像上的配准性能对比60

3.6 本章小结64

本章参考文献65

第4章 基于特征相似性的多传感器运动图像序列融合方法研究67

4.1 引言67

4.2 基于特征相似性的多传感器运动图像序列融合算法的提出68

4.2.1 FSIMF算法研究动机68

4.2.2 FSIMF算法描述68

4.3 FSIMF算法的实验结果与分析74

4.3.1 客观评价指标及对比算法74

4.3.2 FSIMF算法实验结果与分析75

4.4 本章小结85

本章参考文献85

第5章 基于离散小波框架变换图像融合研究87

5.1 引言87

5.2 基于局部分形维数和离散小波框架变换的运动图像融合研究88

5.2.1 分形维数88

5.2.2 分形维数特征分析89

5.2.3 基于局部分形维数和离散小波框架变换的运动图像融合算法的提出91

5.2.4 LFD-DWFT算法的实验结果与分析96

5.3 基于区域特征和离散小波框架变换的多聚焦图像融合算法104

5.3.1 基于区域特征和离散小波框架变换的多聚焦图像融合框架104

5.3.2 系数选取规则104

5.3.3 基于区域特征和离散小波框架变换的多聚焦图像融合算法步骤105

5.3.4 实验结果及分析106

5.4 本章小结107

本章参考文献108

第6章 基于统一离散曲波变换和时空信息的运动图像融合研究110

6.1 引言110

6.2 基于统一离散曲波变换和时空信息的运动图像融合算法的提出111

6.2.1 图像序列的UDCT分解112

6.2.2 基于时空信息的融合规则设计114

6.3 UDCT-ST算法的实验结果及分析117

6.3.1 实验一：UDCT-STT算法与基于多尺度变换的融合算法的性能对比117

6.3.2 实验二：UDCT-ST算法与基于时空信息的融合算法的性能对比120

6.3.3 实验三：UDCT-ST算法在带噪声运动图像上的融合性能对比122

6.4 本章小结124

本章参考文献125

第7章 基于多尺度变换的多传感器运动图像序列融合与降噪方法研究126

7.1 引言126

7.2 基于三维Shearlet变换的多传感器运动图像序列融合与降噪算法127

7.2.1 SIFD算法研究动机127

7.2.2 SIFD算法描述128

7.2.3 SIFD算法的实验结果与分析133

7.3 改进的基于双树复小波变换的运动图像融合算法142

7.3.1 改进的基于双树复小波的区域相似度图像融合算法143

7.3.2 改进的基于双树复小波的区域相似度图像融合算法实验结果145

7.4 本章小结149

本章参考文献149

第8章 多曝光运动图像序列融合方法研究152

8.1 引言152

8.2 基于特征的多曝光运动图像序列融合算法的提出153

8.2.1 FMIF算法研究动机153

8.2.2 FMIF算法描述154

8.2.3 FMIF算法的实验结果与分析158

8.3 改进的基于移动不变离散小波变换的运动图像融合166

8.3.1 改进的基于移动不变离散小波变换的运动图像融合算法166

8.3.2 改进的SIDWT-flow运动图像融合实验和评价168

8.4 基于图像对齐的多曝光运动图像融合算法172

8.4.1 基于图像对齐的多曝光运动图像融合算法的提出173

8.4.2 多曝光运动图像融合174

8.4.3 MDIFA算法的实验结果与分析175

8.5 本章小结178

本章参考文献178

第9章 基于分散式卡尔曼滤波的自适应多视频传感器融合研究182

9.1 引言182

9.2 传感器可信度计算183

9.3 基于分散式卡尔曼滤波的自适应多视频传感器融合算法的提出185

9.3.1 目标位置映射185

9.3.2 自适应分散式卡尔曼滤波融合186

9.4 ADKFF算法的实验结果与分析189

9.4.1 实验一：ADKFF算法与非自适应融合算法的性能对比189

9.4.2 实验二：ADKFF算法与自适应融合算法的性能对比192

9.5 本章小结194

本章参考文献195

第10章 运动图像融合系统实现197

10.1 多传感器运动图像的跨尺度分析与融合系统实现197

10.1.1 MTAFS系统总体架构197

10.1.2 主要功能模块设计与实现198

10.1.3 跨尺度分析模块198

10.2 多源运动图像的跨尺度配准与融合系统实现203

10.2.1 系统总体架构203

10.2.2 主要功能模块设计与实现204

10.3 运动图像序列融合系统开发209

10.3.1 系统的总体设计209

10.3.2 系统详细设计与实现210

10.3.3 系统测试215

10.4 多源图像融合工具设计与实现216

10.4.1 需求分析217

10.4.2 系统设计217

10.4.3 基于SCDPT变换与结构相似性的多源图像融合模块219

10.4.4 基于显著性目标区域融合模块220

10.4.5 基于前背景分离的图像融合模块221

10.4.6 单源图像融合评价模块222

10.4.7 多源图像融合评价模块222

10.4.8 系统测试222

10.5 空间运动图像的多尺度融合与拼接工具开发224

10.5.1 系统需求分析224

10.5.2 空间运动图像的多尺度融合与拼接工具架构设计224

10.5.3 读取图像模块226

10.5.4 图像预处理模块227

10.5.5 图像融合模块227

10.5.6 网络传输模块228

10.5.7 图像评价模块229

10.5.8 运动目标提取模块230

10.5.9 图像拼接模块231

10.5.10 系统测试231

10.6 跨尺度图像和信息融合系统的开发233

10.6.1 跨尺度图像和信息融合系统总体设计233

10.6.2 系统设计过程235

10.6.3 系统测试237

10.7 本章小结238