圖像融合、性能評價及其系統(tǒng)實現(xiàn)方法研究.pdf

1、傳感器硬件技術(shù)越來越好，能夠獲得更加全面，更加完整的圖像信息，但是單一傳感器還是不能滿足圖像各個方面性能要求，傳感器在某一方面性能再改善一點可能會讓成本成倍增加。所以為了獲取全面的信息，可以利用圖像融合算法來實現(xiàn)，研究的算法可以將不同場景信息融合成一幅圖像，融合的主要目的是利用采集到的同一場景在不同時間不同環(huán)境獲取信息有所不同，通過融合得到滿意的輸出結(jié)果。改善軟件方面的技術(shù)可能比在硬件方面上去改善節(jié)省更多的成本。當(dāng)進行目標(biāo)檢測跟蹤時候，

2、一幅信息量豐富的圖像更是關(guān)鍵。怎樣才能融合出更好的圖像，怎樣評判輸出結(jié)果的好壞是本文研究的另一個重點。用融合技術(shù)融合不同數(shù)據(jù)采集器采集到的圖像，有利于獲得更豐富的信息。因此研究圖像融合算法及其性能評估方法具有重要的意義。融合技術(shù)不斷發(fā)展，如何融合結(jié)果有利于目標(biāo)檢測和跟蹤，以及如何評價融合輸出圖像的好壞，仍然是研究的重要問題，本文針對這兩個問題開展研究工作。
　　本文主要研究一個圖像融合算法及其性能評估系統(tǒng)。本文主要工作及特色如下：

3、提出了一種將區(qū)域能量和小波變換相結(jié)合的融合方法，該方法是利用目標(biāo)和背景區(qū)域能量的不同，利用相鄰像素點之間的相關(guān)性對不同區(qū)域進行不同的融合方法。仿真結(jié)果驗證了該方法提高信息熵和清晰度。由于圖像目標(biāo)大部分都在高頻部分，本文選擇了基于區(qū)域能量的小波變換融合方法，該方法是在匹配度高的地方對高頻系數(shù)和低頻系數(shù)進行系數(shù)加權(quán)融合，匹配度低的地方均選擇最大值融合，這種融合方法使目標(biāo)信息更豐富，清晰度也提高了。本文還在傳統(tǒng)圖像融合評價方法的基礎(chǔ)上提出了一