基于Contourlet變換的多聚焦圖像融合研究.pdf

1、圖像融合本質(zhì)上是對(duì)多幅源圖像所包含的互補(bǔ)信息和冗余信息按一定的規(guī)則或算法進(jìn)行運(yùn)算處理，獲得比任何單一數(shù)據(jù)更精確、更豐富的信息，生成一幅具有新的空間、波譜、時(shí)間特性的合成影像，使融合圖像更加有利于人們對(duì)其進(jìn)行分析和理解，在視覺(jué)上更加清晰。多聚焦圖像融合則是在圖像融合的基礎(chǔ)上專門針對(duì)聚焦不同目標(biāo)的多幅圖像進(jìn)行的融合。圖像融合技術(shù)已廣泛應(yīng)用于遙感影像分析、機(jī)器視覺(jué)、醫(yī)療診斷、目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域。
　　 目前圖像融合由于圖像預(yù)處理階段普遍采

2、用的小波變換算法和融合階段對(duì)融合圖像系數(shù)的選取規(guī)則還都存在一些問(wèn)題，難以準(zhǔn)確地提取源圖像的清晰區(qū)域。
　　 所以本文主要對(duì)基于Contourlet變換的多聚焦圖像的融合算法進(jìn)行了研究，并從Contourlet 變換理論、圖像融合規(guī)則、圖像融合實(shí)驗(yàn)結(jié)果和對(duì)表達(dá)融合結(jié)果的數(shù)字特征四個(gè)方面進(jìn)行了分析，得出的結(jié)論都比基于小波變換的算法要好，特別是圖像數(shù)字特征中的均方根誤差和熵值明顯好于對(duì)比的文獻(xiàn)算法。
　　 本文主要包含以下內(nèi)容

3、：
　　 首先，介紹了圖像小波變換的基本理論，討論了小波變換應(yīng)用在圖像處理中的缺陷，在此基礎(chǔ)上介紹了Contourlet 變換的理論和優(yōu)點(diǎn)，得出Contourlet 變換更適合于圖像的分析處理。相對(duì)小波變換，Contourlet 變換是一種新的多分辨率、多方向的圖像分析方法，能很好的表示含有線奇異或面奇異的高維函數(shù)，對(duì)二維圖像具有更好的邊緣特性，而小波變換只能很好的用于一維信號(hào)的處理，對(duì)二維圖像信號(hào)表現(xiàn)出了嚴(yán)重的冗余性。Cont

4、ourlet 變換的最終結(jié)果是用類似于線段的基結(jié)構(gòu)來(lái)逼近原影像，這也是稱之為Contourlet 變換的原因。
　　 其次，重點(diǎn)介紹了圖像的多種融合算法，提出了基于Contourlet 變換的多聚焦圖像以改進(jìn)后的空間頻率作為參數(shù)來(lái)決定源圖像數(shù)據(jù)選取規(guī)則的融合方法，這種融合方法能很好的保留源圖像細(xì)節(jié)信息和邊緣特性。并通過(guò)Matlab仿真實(shí)驗(yàn)，研究了圖像Contourlet 變換的最優(yōu)分解層數(shù)和方向數(shù)。
　　 最后，介紹了幾