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
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......................