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多级模糊判别与自适应参数融合策略的红外可见光图像融合技术.docx

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多级模糊判别与自适应参数融合策略的红外可见光图像融合技术

目录

内容概览................................................3

1.1研究背景与意义.........................................4

1.2国内外研究现状.........................................4

1.3主要研究内容...........................................6

1.4技术路线与方法.........................................7

1.5论文结构安排...........................................8

红外与可见光图像融合理论基础............................9

2.1图像融合基本概念......................................10

2.2图像配准技术..........................................11

2.3多尺度分析理论........................................13

2.4模糊数学原理..........................................14

2.5自适应算法基础........................................15

基于模糊聚类的图像信息分割方法.........................16

3.1图像特征提取..........................................18

3.2改进型模糊C均值聚类算法...............................18

3.3基于区域特性的信息权重分配............................20

3.4分割结果的后处理......................................23

多级模糊相似度度量模型构建.............................24

4.1模糊相似度指标定义....................................25

4.2多层次模糊集构建......................................26

4.3基于熵权法的指标权重确定..............................28

4.4模糊相似度计算与等级划分..............................29

自适应参数动态调整策略.................................30

5.1参数自适应调整原理....................................31

5.2基于梯度信息的参数更新规则............................32

5.3融合规则权值动态优化..................................34

5.4参数收敛性与稳定性分析................................35

自适应参数融合的图像合成技术...........................37

6.1多源图像特征融合框架..................................41

6.2基于模糊规则的像素级合成..............................42

6.3融合图像质量评价标准..................................43

6.4融合效果对比与分析....................................44

实验验证与结果分析.....................................46

7.1实验数据集与评价指标..................................47

7.2不同融合方法的性能对比................................50

7.3本文方法有效性验证....................................51

7.4算法鲁棒性与参数敏感性分析............................52

结论与展望.............................................53

8.1研究工作总结......................

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