像素級(jí)多傳感器圖像融合的研究.pdf

1、圖像融合作為信息融合的重要分支，把來自不同傳感器的圖像進(jìn)行有效整合，結(jié)合各個(gè)傳感器的優(yōu)點(diǎn)，充分利用圖像中的冗余信息及互補(bǔ)信息，產(chǎn)生一幅滿足特定應(yīng)用需要的圖像。圖像融合的目的就是在于對(duì)多幅圖像信息的提取與綜合，從而獲得對(duì)同一場(chǎng)景或目標(biāo)的更為準(zhǔn)確、更為全面、更為可靠的描述。圖像融合在醫(yī)學(xué)、遙感、計(jì)算機(jī)視覺、軍事等方面具有廣泛的應(yīng)用。目前隨著傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展，獲取不同圖像的數(shù)據(jù)量劇增，但是任意一種圖像傳感器都有著各自的不足，因此對(duì)圖像融合

2、技術(shù)開展研究有著重要意義。 圖像融合主要在像素級(jí)、特征級(jí)、決策級(jí)三個(gè)層次上進(jìn)行。像素級(jí)融合是最基本的融合，它是特征級(jí)、決策級(jí)的基礎(chǔ)。本文主要基于像素級(jí)的圖像融合方法開展研究。首先，介紹了圖像融合技術(shù)的背景、發(fā)展?fàn)顩r、以及國內(nèi)外現(xiàn)狀；闡述了圖像融合的層次、經(jīng)典圖像融合算法和融合圖像的評(píng)價(jià)指標(biāo)。其次，重點(diǎn)研究了基于小波變換的圖像融合算法，在此基礎(chǔ)上提出了一種基于邊緣檢測(cè)的靜態(tài)小波圖像融合算法；隨后，對(duì)有限脊波變換進(jìn)行了研究，提出了一

3、種基于有限脊波變換的圖像融合算法。最后，對(duì)本文的工作進(jìn)行了總結(jié)，提出了本文的不足以及未來的研究方向。 本文主要的研究?jī)?nèi)容如下： 1．總結(jié)了常用的圖像融合算法和融合圖像評(píng)價(jià)指標(biāo)，并用仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比了各種算法的有效性。 2.總結(jié)了小波變換的圖像融合方法，重點(diǎn)總結(jié)基于Mallat算法和6trous算法的融合算法，分析了選用不同小波分解方式各自的優(yōu)勢(shì)，為不同場(chǎng)合下選用有效的分解方法提供了依據(jù)。 3．提出了一種基于邊

4、緣檢測(cè)的靜態(tài)小波變換融合算法，由于采用á trous算法以及基于區(qū)域的圖像融合規(guī)則，分析了該算法在紅外與可見光圖像融合中的適用性。針對(duì)該算法利用紅外與可見光圖像進(jìn)行了仿真試驗(yàn)，并通過客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)驗(yàn)證了該算法的可行性。 4．提出了基于有限脊波變換的圖像融合算法，有限脊波變換與小波變換相比，具有更好的方向性，具有較高的逼近精度，可以更加有效的表示信號(hào)中具有方向性的奇異性特征，而且具有更好的稀疏表達(dá)能力，利于跟蹤和分析圖像的重