基于多尺度分析與引導(dǎo)濾波的圖像融合算法研究.pdf

1、由于不同成像設(shè)備的原理不同，對同一目標(biāo)拍攝所得圖像就具有不同的特點。通過一定的算法將這些圖像融合在一起，得到的合成圖像就具有這些源圖像上特有的優(yōu)點，可以提供更加豐富的內(nèi)容信息，方便人們的進一步研究，能更有效的分析目標(biāo)數(shù)據(jù)。因此，研究圖像融合技術(shù)具有重要的意義。
　　本文研究了引導(dǎo)濾波器的特性，分別提出了基于wavelet變換與引導(dǎo)濾波的融合算法和基于contourlet變換與引導(dǎo)濾波的融合算法。
　　基于wavelet變換與

2、引導(dǎo)濾波的融合算法的基本思路，首先對兩幅源圖像應(yīng)用一層小波變換，對分解得到的一組近似系數(shù)針對每個像素值進行比較，得到權(quán)值圖。由于這樣得到的權(quán)值圖有噪聲，而且邊緣比較模糊，考慮到引導(dǎo)濾波器的保邊去噪特性，應(yīng)用引導(dǎo)濾波器處理這兩幅近似系數(shù)，得到新的權(quán)值圖。接著應(yīng)用新的權(quán)值圖把兩幅源圖像分解后對應(yīng)的近似系數(shù)和小波系數(shù)分別進行加權(quán)融合，得到融合后系數(shù)，最后利用小波逆變換得到融合后圖像。該算法得到的圖像能夠很好的保持源圖像的信息，融合圖像質(zhì)量很好

3、。
　　基于contourlet變換與引導(dǎo)濾波的融合算法的基本思路，首先對源圖像應(yīng)用contourlet變換進行分解，得到低頻系數(shù)和高頻系數(shù)。對低頻系數(shù)應(yīng)用區(qū)域能量取大的算法進行融合。高頻系數(shù)應(yīng)用基于引導(dǎo)濾波的算法進行融合。即對待融合的兩幅高頻系數(shù)針對每個像素值進行比較，得到權(quán)值圖，該權(quán)值圖有噪聲且邊緣模糊，因此應(yīng)用引導(dǎo)濾波器進行處理得到新的權(quán)值圖。最后應(yīng)用新的權(quán)值圖融合輸入的高頻系數(shù)。對兩幅源圖像在多個尺度及多個方向上對應(yīng)的高頻

4、系數(shù)，分別使用該方法進行融合。最后使用逆contourlet變換得到融合圖像。
　　應(yīng)用本文所提出的兩種算法分別針對醫(yī)學(xué)圖像、多聚焦圖像和遙感圖像進行實驗，同時對傳統(tǒng)的基于直接取大的算法及近來新興的基于直覺模糊推理的算法進行仿真作為本文算法的實驗對照組。實驗結(jié)果表明，基于wavelet變換與引導(dǎo)濾波的算法針對醫(yī)學(xué)圖像和多聚焦圖像實驗時，與其他算法相比，得到的融合圖像細節(jié)更豐富，邊緣更清晰?；赾ontourlet變換與引導(dǎo)濾波的算