基于多尺度幾何分析的圖像融合算法研究.pdf

1、圖像融合是一門綜合了傳感器、圖像處理、信號處理、顯示、計算機和人工智能等諸多技術(shù)的現(xiàn)代高新技術(shù),該技術(shù)融合同一場景的多幅圖像信息,得到關(guān)于同一場景的一幅更清晰、包含更多有用信息的圖像。圖像融合技術(shù)在醫(yī)學(xué)、測量、地理信息系統(tǒng)、工業(yè)、智能機器人以及軍事等領(lǐng)域都起著重要的作用,并日益受到眾多研究者的關(guān)注。
　　 在變換域,基于小波的圖像融合方法目前應(yīng)用較多。小波變換在一維信號處理方面具有顯著優(yōu)勢,但小波變換在處理自然圖像時不能充分利用

2、數(shù)據(jù)本身特有的幾何特征,不能最優(yōu)地表示含有線或面奇異的高維函數(shù),同時小波變換捕獲的方向性信息也有限。多尺度幾何分析是近年來發(fā)展起來的高維函數(shù)的最優(yōu)表示方法,主要有脊波變換、Curvelet變換、Bandelet變換、以及Contourlet變換和非采樣Contourlet變換等。本文將多尺度幾何分析用于像素級圖像融合,在對圖像融合規(guī)則和實現(xiàn)方法進行了深入研究和探討的基礎(chǔ)上,提出了一種基于非采樣Contourlet變換和PCNN相結(jié)合的圖

3、像融合算法。該算法采用空間頻率和方向?qū)Ρ榷确謩e去觸發(fā)PCNN,能夠更好地提取源圖像特征系數(shù),有效保留圖像的紋理細節(jié),大大改善了融合效果。
　　 具體地,本文詳細分析了非采樣Contourlet變換、Contourlet變換和小波-Contourlet變換的原理及其在圖像融合中的應(yīng)用。著重研究了基于非采樣Contourlet變換的圖像融合,并將PCNN引入圖像融合領(lǐng)域,結(jié)合非采樣Contourlet變換和PCNN提出了一種新的圖像

4、融合算法。通過多聚焦圖像和紅外遙感圖像的融合仿真實驗,對算法的有效性進行了驗證。
　　 對圖像融合效果的評價也是圖像融合領(lǐng)域一個重要的問題。本文綜合分析了已有圖像融合的主客觀評價準(zhǔn)則,對仿真實驗結(jié)果使用客觀評價參數(shù)(如清晰度、空間頻率、互信息量、熵等)結(jié)合主觀視覺進行了分析。通過對比分析,非采樣Contourlet變換和其他變換相比,融合效果更好。本文提出的基于NSCT-PCNN的融合算法大大提高了圖像在邊緣、紋理等方面的綜合性