基于NSCT與區(qū)域特性的圖像融合算法研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)特別是計算機技術(shù)的不斷進(jìn)步，需要處理的信息量越來越大。多傳感器系統(tǒng)就是一個典型例子，相比于單傳感器處理系統(tǒng)，多傳感器系統(tǒng)會接受到來自多個不同傳感器的大量信息，這些信息有些是重復(fù)的，無用的，而且大量的信息也不便于理解和后期處理，因此需要對這些信息進(jìn)行綜合處理，盡可能提取有用信息，去除冗余信息，信息融合技術(shù)可以高效解決這個問題。在信息融合技術(shù)中，圖像融合是一個重要分支，圖像融合技術(shù)可以將來自多個圖像傳感器的重復(fù)信息去除并且將各個

2、圖像的互補信息綜合起來，最終融合成為集各個圖像有效信息于一體的單幅圖像。隨著圖像融合技術(shù)的快速發(fā)展，很多高效的融合算法被不斷提出，本文提出一種基于非下采樣輪廓波變換的多聚焦圖像融合算法。
　　 本文對圖像融合技術(shù)進(jìn)行了比較詳細(xì)的介紹和分析，在此基礎(chǔ)上了解了國內(nèi)外圖像融合技術(shù)的研究狀況和實際應(yīng)用成果，接著對圖像融合技術(shù)的理論基礎(chǔ)和關(guān)鍵技術(shù)等進(jìn)行了詳盡的闡述，對各種融合方法從多個角度進(jìn)行對比，在進(jìn)行比較分析之后，本文選用非下采樣輪廓

3、波變換做為圖像融合的多尺度變換工具并對非下采樣輪廓波相比于傳統(tǒng)多尺度變換工具的優(yōu)勢進(jìn)行原理性分析和相互對比。在融合規(guī)則的設(shè)計上，本文在分析傳統(tǒng)融合規(guī)則的不足之后，設(shè)計了一種基于像素區(qū)域的融合規(guī)則，在低頻系數(shù)和高頻系數(shù)融合規(guī)則的設(shè)計上，本文根據(jù)各自特點采用不同的融合方法進(jìn)行融合，低頻系數(shù)融合采用一種基于區(qū)域能量和區(qū)域方差相結(jié)合的融合規(guī)則，兩像素區(qū)域參數(shù)相結(jié)合的融合規(guī)則克服了基于單個像素融合不能充分體現(xiàn)圖像區(qū)域特性的不足，還有效消除圖像的融

4、合痕跡;在對高頻系數(shù)進(jìn)行融合時，本文則采用一種基于區(qū)域?qū)Ρ榷群蛥^(qū)域能量聯(lián)合的融合規(guī)則，這種融合方法不僅可以防止高頻噪聲引入到融合圖像中，而且可以有效提高融合圖像的視覺效果。在對本文提出的融合方法進(jìn)行有效性驗證的實驗中，本文選用四種比較典型的圖像融合算法作為對照，前三種融合方法和第四種方法比較可以對非下采樣輪廓波變換在圖像融合中是否具有優(yōu)越性進(jìn)行檢驗，第四種方法和本文算法進(jìn)行對照則可以對本文設(shè)計的融合規(guī)則是否更優(yōu)做出判斷，在通過計算機仿真