異類圖像多級混合融合技術(shù)研究.pdf

1、可見光圖像、紅外圖像和SAR圖像成像機(jī)理不同,圖像間具有較大的特征差異,采用圖像融合技術(shù)將三類圖像有機(jī)地結(jié)合起來,互補(bǔ)優(yōu)缺點(diǎn),能夠更好地詮釋其場景信息。但三類圖像反映目標(biāo)的信息差異大,常規(guī)方法難以取得良好的融合效果,目前進(jìn)行三者間融合的研究很少。本文面向目標(biāo)識別,利用具有多尺度分解特性的SVT變換、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和稀疏表示對三類圖像融合進(jìn)行了深入的研究,分析像素級與特征級融合算法之間的相關(guān)性和協(xié)同性,提出了可見光圖像、紅外圖像和SAR圖像之

2、間像素級和特征級相混合的融合算法,并結(jié)合圖像顏色信息處理技術(shù)和灰度圖像彩色化方法,建立三類圖像多級混合彩色融合模型。
　　本文主要完成了以下四個方面的研究工作:
　　1.提出了一種像素級和特征級相混合的紅外與可見光圖像融合算法。利用多尺度分解進(jìn)行圖像融合,能夠較好的綜合兩幅源圖像的差異信息,但無法解決紅外成像固有的邊緣區(qū)域模糊、對比度低的問題。針對此問題,本文在利用SVT進(jìn)行融合的基礎(chǔ)上,采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的Top-Hat變換提

3、取兩幅源圖像的亮暗細(xì)節(jié)特征并進(jìn)行特征級融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法增強(qiáng)了邊緣區(qū)域,提高了對比度,獲得更優(yōu)的融合效果。
　　2.提出了一種在低頻圖像上進(jìn)行快速稀疏表示的SAR與可見光圖像融合算法。針對常規(guī)融合算法中SAR與可見光圖像融合結(jié)果目標(biāo)信息易缺失、對比度不高的缺點(diǎn),基于稀疏表示的圖像融合能夠有效的保留SAR圖像的目標(biāo)信息,所以本文結(jié)合多尺度分解和稀疏表示的優(yōu)點(diǎn),對SAR與可見光圖像經(jīng)SVT分解的低頻系數(shù)進(jìn)行稀疏融合,提出了一

4、種新的稀疏系數(shù)融合規(guī)則,并對稀疏分解過程進(jìn)行改進(jìn),以提高算法運(yùn)行效率,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了算法的有效性。
　　3.提出了一種結(jié)合顏色空間映射和顏色遷移的偽彩色增強(qiáng)算法,建立三類圖像間多級混合彩色融合模型。對可見光與紅外融合圖像、可見光與SAR融合圖像進(jìn)行二次融合,并對最終融合圖像進(jìn)行基于YUV空間的顏色遷移的偽彩色增強(qiáng)處理,提高了圖像的信息描述能力和目標(biāo)識別效果。
　　4.根據(jù)人眼視覺特性,提出了一種面向目標(biāo)識別的主客觀相結(jié)合的偽