圖像融合的算法實現(xiàn)與應(yīng)用.pdf

1、圖像融合能夠?qū)⒉煌愋蛡鞲衅鳙@取的同一對象的圖像數(shù)據(jù)進行空間配準。并且采用一定的算法將各圖像數(shù)據(jù)所含的信息優(yōu)勢或互補性有機的結(jié)合起來產(chǎn)生新的圖像數(shù)據(jù)。這種新數(shù)據(jù)具有描述所研究對象的較優(yōu)化的信息表征，同單一信息源相比，能減少或抑制對被感知對象或環(huán)境解釋中可能存在的多義性、不完全性、不確定性和誤差，最大限度的利用各種信息源提供的信息。 本文在圖像融合的像素級的基礎(chǔ)上，研究了圖像融合的相關(guān)算法：進化算法，并提出了‘種新的圖像融合方法：

2、基于量子行為的微粒群優(yōu)化算法(QPSO)。論文在分析了遺傳算法和PS0算法的基礎(chǔ)上，比較了遺傳算法，PSO算法以及QPSO這三種算法的性能，研究了基于量子行為的微粒群優(yōu)化算法(QPSO)在圖像融合中的應(yīng)用的可能性。針對前兩種算法應(yīng)用在圖像融合中所存在的問題，本文應(yīng)用QPSO算法對融合過程進行優(yōu)化。文中通過仿真實驗以及使用方差、信息熵、交叉熵、互信息量等幾種圖像融合的評價方法，對以上三種算法進行了比較，結(jié)果顯示了QPSO算法在圖像融合中的

3、可用性及其優(yōu)點。 本文還將上述QPSO算法應(yīng)用到遙感圖像處理領(lǐng)域，并與遙感圖像常用的處理方法HSI方法進行了結(jié)合，通過QPSO算法對融合過程進行了優(yōu)化。QPSO算法與HSI變換方法的結(jié)合，使圖像融合效果有很大的改進，明顯改善了普通的HSI方法應(yīng)用在圖像融合處理中的小足。QPSO算法的優(yōu)化作用得到了很好的體現(xiàn)。同時，論文中還將本文方法與GA與HSI變換相結(jié)合的方法進行了比較。仿真實驗表明，QPSO算法與HSI變換相結(jié)合的方法提高了