基于摳像的圖像融合方法研究.pdf

1、由于傳感器種類的多樣性及傳感器成像的局限性，不同傳感器具有不同的成像特點，通過單個傳感器來獲取某個場景的內(nèi)容時，所獲取的圖像往往不足以包含場景中的所有細節(jié)信息。為了有效的解決這個問題，對于同一個場景可以使用不同類型的多個傳感器去捕捉，并將捕獲的同場景、不同類型的圖片進行融合，使融合圖像含場景中所有細節(jié)信息。目前，現(xiàn)有的融合方法大多都是針對特定的場景進行融合，這樣的融合方法具有一定的局限性，比如針對多聚焦場景的融合方法，僅能對多聚焦圖像產(chǎn)

2、生較好的融合效果，對其它場景融合效果并不理想。因此，本文針對上述問題提出了一種基于KNN-Matting的融合方法，該方法既能清晰聚焦場景中的所有目標，又能實現(xiàn)不同圖像傳感器捕獲多模式圖像的融合。該方法以KNN-Matting算法為理論依據(jù)。本文具體工作慨括如下:
　　首先，簡單的闡述了摳像的原理，并對KNN-Matting算法及已有的針對多聚焦場景的摳像融合算法的實現(xiàn)進行了簡單的概述。
　　其次，總結(jié)了多聚焦融合方法中摳像

3、算法的不足，進而提出了一種基于KNN-Matting的圖像融合方法，該方法不僅可適用于多聚焦場景，還適應(yīng)于多模式等其它場景。該方法的主要思想是:將每一幅原始圖像中的清晰細節(jié)區(qū)域看作每一幅原始圖像的前景區(qū)域，借助于KNN-Matting摳像算法將前景區(qū)域從原始圖像中分離出來實現(xiàn)圖像融合。對比實驗證明了該方法在主觀和客觀上對多聚焦，多模式等不同場景及不同模式的圖像都有較好的融合效果。
　　最后，針對基于KNN-Matting的圖像融合