基于非抽樣Contour let變換的圖像融合方法研究.pdf

1、圖像融合是將多傳感器獲取的某個(gè)具體場景的圖像信息加以綜合,生成一幅對這一場景更為清晰、準(zhǔn)確、全面描述的圖像,而這個(gè)圖像是從單一傳感器獲取的信息中無法得到的。圖像融合的目的是增強(qiáng)可理解性、減少不確定性。目前,圖像融合在醫(yī)學(xué)、地理信息系統(tǒng)、工業(yè)、軍事等領(lǐng)域已經(jīng)有了廣泛的應(yīng)用。
　　非抽樣Contourlet變換是一種新的具有多尺度性、多方向性和平移不變性的圖像表達(dá)方法。本文對基于非抽樣Contourlet變換的圖像融合方法進(jìn)行了較為系

2、統(tǒng)的研究,主要研究內(nèi)容和研究成果如下:
　　1、分析了進(jìn)行圖像融合的目的和意義,對圖像融合方法的研究和發(fā)展情況進(jìn)行了總結(jié)和評述,詳細(xì)介紹了幾種融合圖像質(zhì)量的評價(jià)方法。
　　2、系統(tǒng)地介紹了圖像多分辨率分析方法的發(fā)展,詳細(xì)分析了非抽樣Contourlet變換。
　　3、在分析了紅外圖像和可見光圖像成像特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于非抽樣Contourlet變換的紅外圖像和可見光圖像融合算法,對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具有更好

3、的融合效果。
　　4、CT和MRI圖像是醫(yī)學(xué)診斷的常用圖像,由于成像機(jī)制不同,所提供的病理信息也不同。為此,提出了一種基于非抽樣Contourlet變換的醫(yī)學(xué)圖像融合算法,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。
　　5、脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種不同于傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有著重要的生物學(xué)背景,這個(gè)生物學(xué)背景使它在圖像處理中具有先天的優(yōu)勢。本文將非抽樣Contourlet變換和PCNN相結(jié)合,對圖像融合進(jìn)行了研究,并通過仿真