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图像融合实验报告图像融合实验报告引言图像融合是一种将多幅图像合并成一幅新图像的技术，广泛应用于计算机视觉、图像处理和模式识别等领域。
本实验旨在探究图像融合的原理和方法，并通过实验验证其效果。
一、图像融合的原理图像融合的原理是将多幅图像的信息融合到一幅图像中，使得新图像能够综合展示各幅图像的特点。
常见的图像融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
1. 像素级融合像素级融合是将多幅图像的像素按照一定规则进行融合，常用的方法有平均法、加权平均法和最大值法。
平均法将多幅图像对应像素的灰度值取平均，得到新图像的灰度值；加权平均法则根据不同图像的重要性给予不同权重；最大值法则选取多幅图像中灰度值最大的像素作为新图像的灰度值。
2. 特征级融合特征级融合是将多幅图像的特征进行融合，常用的特征包括纹理、边缘和颜色等。
通过提取多幅图像的特征并进行融合，可以得到具有更多信息的新图像。
3. 决策级融合决策级融合是将多幅图像的决策结果进行融合，常用的方法有逻辑运算、加权决策和模糊逻辑等。
通过对多幅图像的决策结果进行融合，可以得到更准确的决策结果。
二、实验过程本实验选取了两幅具有不同特征的图像进行融合，分别是一幅自然风景图和一幅抽象艺术图。
实验过程如下：1. 图像预处理首先对两幅图像进行预处理，包括图像的缩放、灰度化和边缘检测等。
通过预处理可以使得图像具有相似的特征，方便后续的融合操作。
2. 图像融合方法选择根据实验目的，选择合适的图像融合方法进行实验。
本实验选取了像素级融合和特征级融合两种方法进行对比。
3. 像素级融合实验首先对两幅图像进行像素级融合实验。
通过将两幅图像的对应像素进行平均或加权平均，得到新图像。
然后对新图像进行评估，包括灰度分布、对比度和清晰度等指标。
4. 特征级融合实验接着对两幅图像进行特征级融合实验。
通过提取两幅图像的纹理、边缘和颜色等特征，并进行融合，得到新图像。
然后同样对新图像进行评估。
5. 结果分析根据实验结果对比，分析不同融合方法的优劣。
像素级图像融合方法及应用研究图像融合技术(Image Fusion Technology)作为多传感器信息融合的一个非常重要的分支——可视信息的融合，近二十年来，引起了世界范围内的广泛关注和研究热潮。
图像融合就是对多个传感器采集到的关于同一场景或目标的多个源图像进行适当的融合处理，以获取对同一场景的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。
图像融合的目的是充分利用多个待融合源图像中包含的冗余信息和互补信息，融合后的图像应该更适合于人类视觉感知或计算机后续处理。
像素级图像融合是在基础层面上进行的图像融合，它能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息，有利于图像的进一步分析、处理与理解，它在整个图像融合技术中是最为复杂、实施难度最大的融合处理技术。
本文的研究工作主要是围绕像素级的图像融合展开的，针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题，重点研究了像素级图像融合的算法及其实现以及图像融合质量的综合评价问题，同时还对图像融合的预处理技术以及像素级图像融合技术的初步应用做了探讨。
本论文的主要研究内容和研究成果如下：(1) 在深入理解图像融合技术基本理论的基础上，针对传统基于塔型分解和基于小波变换图像融合方法的分解方式不能很好地适用于高频段包含大量重要信息的图像融合这一问题，提出了一种基于离散小波包变换的图像融合方法，该方法能够对图像的高频部分进行更为细致的划分，从而有利于在融合过程中提取源图像的重要细节信息，实验结果表明该方法能够有效地提高图像的融合质量。
为了进一步改善图像的融合效果以及融合算法的性能，本文还提出了一种新的基于区域特征选择的图像融合规则。
该规则不仅计算简单，而且能够在融合图像中保留较多的重要特征和细节信息，通过针对不同类型多源图像的融合仿真实验，结果表明该融合规则具有良好的融合性能。
(2) 针对在图像融合过程中，采用传统基于卷积运算的小波变换处理大量的图像数据时，存在的计算复杂、运算所需内存较多、无法实现在线快速的图像处理等缺陷，提出了一种基于第二代小波变换的图像融合方法。
像素级多聚焦图像融合算法研究
在变换域方面,提出了两种基于Q-Shif双树复数小波变换(Q-Shif DT-CWT)的融合算法。
针对低频系数和高频系数的不同特点,算法一分别采用邻域梯度取大(NGMS)和模值取大(MVMS)融合准则进行系数融合。
在算法一的基础上,算法二采用合成图像模值取大(SI-MVMS)准则对高频系数进行融合。
两种融合算法提高了系数选取的准确性,其中算法二融合图像质量更高。
在空间域方面,提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的空间域融合算法。
该算法采用NSCT提取源图像细节信息,通过合成图像绝对值取大(SI-AVMS)准则得到融合决策图来“指导”源图像中像素点的选取。
算法利用NSCT良好的细节表现力,克服了传统空间域融合算法在细节表现力上的不足。
由于不存在反变换,避免了对源图像信息的破坏。
在彩色多聚焦图像融合方面,提出了基于NSCT的空间域彩色多聚焦图像融合算法。
该算法根据亮度分量的融合情况“指导”源彩色图像的三个分量中像素点的选取,其中亮度分量采用基于NSCT的空间域融合算法进行融合。
该算法避免了传统融合算法容易出现的颜色失真和模糊现象。
数字像处理中的像融合技术研究数字图像处理中的像素融合技术研究在数字图像处理领域，像素融合技术是一种常用的方法，用于合并多个图像的像素信息以生成一幅新的图像。
这种技术可以应用于多个领域，如摄影、医学图像处理和计算机视觉等。
本文将探讨数字图像处理中的像素融合技术的研究进展及应用。
一、像素融合技术的概述像素融合技术是指通过将多个图像的像素值进行适当的加权平均或其他操作，以获得一幅新的图像。
这种技术可以用于增强图像的质量，提高图像的可视化效果或从一系列图像中提取有用的信息。
目前，常见的像素融合技术包括加权平均法、小波变换法和基于深度学习的方法等。
二、加权平均法加权平均法是最简单常用的像素融合技术之一。
该方法通过对多个输入图像的像素值进行加权平均来生成输出图像。
每个输入图像的权重可以根据其质量或其他特定的需求来确定。
加权平均法主要用于图像增强和融合，例如在夜间拍摄中合并多张曝光不同的图像以获得更好的亮度和细节。
三、小波变换法小波变换是一种数学工具，可以将图像分解为多个频率成分，从而实现对图像的分析和融合。
在像素融合中，小波变换法将图像分解为低频和高频部分，然后根据一定的规则对这些部分进行处理。
最常见的融合方法是将低频部分从一个图像中提取出来，并将高频部分从另一个图像中提取出来，然后将二者进行融合。
小波变换法适用于多尺度融合和纹理增强等应用。
四、基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的方法在图像处理领域崭露头角。
这些方法利用深度神经网络的强大学习能力，可以从输入图像中学习到隐含的特征，并将它们用于像素级别的融合。
与传统方法相比，基于深度学习的方法通常具有更好的性能和鲁棒性。
然而，这些方法的缺点是需要大量的标注数据和高性能的计算资源。
五、像素融合技术的应用像素融合技术在各个领域都有广泛的应用。
在摄影中，人们可以使用像素融合技术合并多个曝光不同的照片，以获得更好的动态范围和细节。
在医学图像处理中，像素融合技术可以用于将不同模态的医学影像融合，以提高诊断的准确性。
像素级图像融合及应用研究不同模态的医学图像都有优缺点,如果通过图像融合技术将CT、MRI图像的互补信息综合在一起,就能为医学诊断和治疗提供更加充分有效的信息依据。
像素级图像融合能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息。
本文以CT、MRI灰度图像为主要研究对象,在像素级上对医学图像融合方法与临床应用进行了深入研究。
不同的图像格式拥有不同的融合特性。
选用常用的BMP、JPG、PNG图像格式,利用基于小波变换和基于非下采样Contourlet变换方法进行融合,详细研究了不同格式图像的融合性能。
实验表明PNG格式图像可作为医学图像融合处理技术中的首要选择。
本文介绍了小波变换和多分辨率分析理论,详细分析了基于小波变换的医学图像融合算法的影响因素。
研究了如何选取小波基以及寻找最佳分解层数;在此基础上,对各种融合规则组合的性能进行了详细对比分析。
提出了低频能量取大,高频方差取大相结合的融合算法,比基于传统的低频平均,高频绝对值取大规则的融合质量及各项指标都有明显提高,进而又提出了低频能量取大,高频系数绝对值取大相结合的融合新算法,在各种算法比较中最优,并且验证了方法的有效性。
本文分析了非下采样Contourlet(Nonsubsampled Contourlet,NSCT)变换特点,通过优化滤波器组合,选取合适的分解层数,调整低频子带和高频子带融合规则等对NSCT变换图像融合算法的影响因素进行了深入讨论,比较了不同条件得到的融合结果,全面分析了各种因素对融合性能的影响。
提出了低频子带区域能量取大,高频子带方差加权取大和绝对值取大相结合的融合算法,融合质量及各项指标都有明显提高,并验证了方法的有效性和普遍性。
理论分析和实验结果证明:选取合适的滤波器组合,即使分解层数较少,方向数不大,配以合适的融合规则,就能够获得理想的融合效果,可有效减少融合算法的复杂度。
CT/MRI融合图像在临床中具有重要应用价值,但是由于CT/MRI图像扫描参数不一致,扫描获得的图像往往很难找到一致的体位,这给后续的图像配准和融合带来了很大的困难和不确定性。
基于像素级的图像融合方法研究近年来，图像融合技术在图像处理、计算机视觉和机器学习领域得到了广泛的应用，随着计算机科学的发展，各种图像融合方法也日益增多。
图像融合技术是指将多个图像合成为一张图片，以提高被融合图像的可理解性和视觉效果。
近年来，基于像素级的图像融合方法屡获殊荣，且在一些图像融合应用中得到了广泛的使用。
本文旨在通过回顾基于像素级的图像融合方法来深入理解这一领域的研究，探究现有的技术和方法，以及他们的优缺点。
首先，本文将从图像融合技术的定义出发，对概念进行详细分析。
图像融合的定义是指将一组输入图像融合成一张输出图像的过程，其目的是提高图像的视觉效果和信息量，以及将不同图像之间的有用信息保留下来。
然后，本文将介绍基于像素级的图像融合技术，该技术是将每个像素的值从输入图像中融合到输出图像中的一种技术，它基于计算机科学的基本原理，如迭代收敛、函数重组和空间传播等。
接下来，本文将介绍基于像素级的图像融合方法的优缺点，以及其在实际应用中的优势。
像素级图像融合技术有一个显著的优点，即它不需要人为干预，只需设定一些参数，就可以实现自动化处理，从而简化了图像处理流程。
另一方面，像素级融合技术还可以有效降低图像损失，通常在进行像素级融合后，可以从输出图像中细粒度的提取出源图片的信息，而不会受到源图质量的影响，从而可以保护输入图像的精细细节。
最后，本文将对基于像素级的图像融合方法进行总结，结合现有研究，分析出该方法的优势和局限性，并探讨其未来发展方向。
从本文的研究来看，像素级图像融合技术具有自动性、质量和细节的优势，但与其他方法相比，它的缺点主要在于低效性、数值稳定性和可靠性方面。
在未来的研究中，应尝试对方法进行改进，以提高它的效率和可靠性，从而为图像处理带来更多便利。
综上所述，基于像素级的图像融合技术是一种有效且成熟的技术，但与其他图像处理方法相比，它仍然有待改进。
因此，未来的研究应该着重于提高像素级图像融合技术的效率和可靠性，以提供更优质的图像处理服务。
像素级图像融合及其相关技术研究经过三十多年的发展，多源传感器图像信息融合逐渐成为一门新兴的学科。
多源传感器图像信息融合是指通过对两个或者多个传感器获得的关于同一场景的图像信息进行整合处理，以便获得一幅对该场景更精确、更可靠和更全面描述的图像。
随着图像融合技术及其理论的进一步发展和完善，可以预见它将更广泛地应用到军事、医学、工业监测、地球遥感等领域。
尽管图像融合的研究取得了很大的成就，但是由于图像融合面对很多新情况、新问题，使得图像融合的研究变得越来越重要。
目前，国内关于图像融合的研究处于起步阶段，远远落后于国外，因此，有必要对图像融合进行深入的研究。
本文对像素级图像融合在理论和技术方面进行了如下的研究：(1)图像融合是一个病态的求逆问题，采用模拟退火算法求解能量最小化函数时速度很慢，且无法保证获得最优解，本论文采用图论为图像融合的能量最小化函数建立了相应的图模型，并采用图割理论进行优化求解，极大地提高了图像融合的求解速度，并能获得问题的全局最优解。
(2)在子空间和多尺度上对图像融合进行了研究。
其一，采用二维主成分分析及控向金字塔分解方法，对多光谱和全色图像的融合进行了研究，同时还考虑了边缘的保护，实验表明该算法能够有效地改善图像的空间分辨率及减少光谱失真；其二，综合利用主成分分析、IHS变换及视觉驱动模型对医学PET图像和MRI 图像融合进行了研究，该算法综合利用了三者的优点，能够有效地提高融合的空间分辨率，降低光谱失真；其三，基于特殊线性群理论提出了一种新的独立成分分析算法，应用该算法进行图像融合时可以有效地提高融合效果；最后，在最大似然估计理论和拉普拉斯金字塔分解算法上建立了一种新的图像融合算法，该算法有效的结合了估计理论和多尺度分解的优点，实验结果表明该算法能够获得比较好的融合效果。
(3)针对有噪源图像，为了更有效地提高空间分辨率和视觉效果，以及保护边界信息，提出了一种改进全变差融合算法，结合二阶优化模型，获得了一种新的融合算法。
图像融合中关键技术的研究的开题报告一、选题的背景和意义随着科技的不断发展，图像融合技术越来越受到关注。
图像融合是指将多幅图像融合成一幅图像的过程，它将不同类型或不同角度的图像合成一个全面的图像，以满足特定的需求。
在军事目标探测、医学图像处理、卫星遥感等领域，图像融合技术已经得到广泛应用。
在图像融合中，关键技术包括图像预处理、特征提取、融合模型选择和融合结果评估等方面。
图像预处理是指对原始图像进行去噪、增强等处理，使其满足融合的需求；特征提取是指从原始图像中提取出图像的特征信息，包括颜色、纹理、形状等；融合模型选择是指选取适合融合任务的融合算法；融合结果评估是指对融合结果进行筛选，选择合适的融合结果。
因此，本文主要研究图像融合中关键技术的研究，以期提高图像融合技术的准确性和可靠性，为各领域的应用提供更好的技术支持。
二、研究内容和方法本文的研究内容包括以下方面：1、图像预处理技术的研究，包括去噪、增强等预处理方法。
2、特征提取技术的研究，包括颜色特征、纹理特征、形状特征等提取方法。
3、融合模型选择技术的研究，包括加权平均法、小波变换法、模糊集合理论等融合模型的选择。
4、融合结果评估技术的研究，包括结构相似性、信息熵等评估方法的研究。
本文的研究方法主要包括理论研究和实验证验两个环节。
理论研究采用文献综述法，综合各类相关文献并进行分析，掌握图像融合技术的基本概念和发展历程；实验验证则通过实际数据和计算机模拟来进行，以验证和验证研究结果的正确性和可行性。
三、预期研究结果和意义本文主要的预期成果包括以下几点：1、建立一套完整的图像融合技术体系，包括图像预处理、特征提取、融合模型选择和融合结果评估等方面。
2、提出一些有效的融合算法，在图像融合中取得更好的效果。
3、为相关领域的应用提供更好的技术支持，如卫星遥感、医学图像处理等。
最终，本文的研究成果将有助于提高图像融合技术的准确性和可靠性，推动图像融合技术相关领域的发展和应用。
像素级图像融合方法研究与应用随着图像传感器技术的发展,多传感器图像融合已成为图像理解、计算机视觉以及遥感领域中的一个研究热点,并广泛应用于自动目标识别、智能机器人、遥感、医学图像处理和制造业等领域。
像素级多传感器图像融合获取的原始信息量最多、检测性能最好、应用范围最广,是各级图像融合的基础。
本论文结合有关国家自然科学基金、航天技术创新基金等课题要求,针对像素级多传感器图像融合方法和应用进行了深入研究。
主要工作可总结为以下几个方面: 多传感器图像配准是进行像素级多传感器图像融合的前提,其误差大小直接影响融合结果的有效性。
对图像配准方法进行了综述,分析了各种方法的适用性、优点和不足之处。
在此基础上,针对目前研究中存在的问题,提出了一种基于Harris 角点特征的图像自动配准方法。
该方法首先提取参考图像和待配准图像的Harris 角点特征点集,然后通过角点邻域相关匹配和马氏距离仿射变换不变性实现角点的匹配,从而完成图像的配准。
实验结果表明该算法在保持高配准精度的同时有较高的执行速度,能够实现有大旋转角度、平移以及灰度差条件下不同传感器或波段的图像自动配准。
传统的基于小波变换的图像融合方法存在移变问题。
针对此问题,提出了一种具有平移不变性基于离散小波框架的多传感器图像融合方法。
提出了低频基于改进的邻域熵、高频基于跨尺度的邻域空间频率的融合策略,有效地抽取了变换域各尺度、方向上的显著特征,并将它们融合在一起。
大量的实验验证了该方法的有效性。
为了进一步满足图像融合对连续方向的要求,在研究了可操纵方向金字塔变换的原理和性质的基础上,提出了另一种具有平移不变性基于可操纵方向金字塔变换的多传感器图像融合方法。
该方法利用可操纵方向金字塔变换良好的方向控制能力和平移不变性,有效地捕获了源图像的方向信息,提高了融合图像的直觉可视性,获得较基于离散小波框架方法质量更高的融合图像。
提出了一种基于双树复小波变换的多传感器图像融合方法。
像素级图像融合中的拼接方法研究的开题报告一、研究背景和研究意义图像融合技术是指将多幅不同角度或不同模态的图像进行合成，以获得更完整、更准确的信息。
应用领域包括医学、军事、测绘、环境监测、遥感等。
在实际应用中，图像融合需要保证图像的几何和光学校正一致，同时使得融合后的图像具有更高的信息质量、更明显的特征和更好的可视化效果。
像素级图像融合是一种高级别的图像融合技术，它采用像素级别的拼接方式，能够充分利用不同图像的信息，得到更高质量的融合图像。
而基于像素级图像融合的方法中，拼接技术是关键的环节之一。
拼接质量的好坏直接影响到融合图像的准确性和可用性。
因此，本研究旨在对像素级图像融合中的拼接方法进行研究，探索有效的拼接策略，提高图像融合的质量和效率，推动图像融合技术在各个领域的应用发展。
二、研究内容和研究方法本研究将主要围绕像素级图像拼接展开，研究内容包括以下：1. 分析不同的像素级拼接方法。
2. 探索基于特征点匹配和优化算法的图像拼接方法。
3. 设计评价实验，比较不同方法的拼接效果和处理速度，并对结果进行分析和总结。
本研究将采用以下方法进行研究：1. 阅读相关文献，了解像素级图像拼接的相关知识。
2. 分析不同的像素级拼接方法的优缺点，选择最适合的方法进行研究。
3. 实现所选方法，并对方法进行优化。
4. 设计评价指标和实验方案，进行实验。
5. 对实验结果进行统计分析和比较，总结方法的优劣。
三、预期成果和应用前景本研究旨在探索像素级图像融合中的拼接方法，提高图像融合的准确性和效率。
预计研究成果有以下几个方面：1. 提出了可行的像素级拼接方法，改进了传统的图像拼接方法，提高了图像融合的质量和效率。
2. 设计了评价指标和实验方案，对不同方法进行了实验比较和分析，得到了详细的评价结果。
3. 对比分析各种方法的优缺点，探索像素级图像拼接的性能瓶颈，提供了基于像素级图像融合的实际应用建议。
本研究成果可应用于医学、测绘、环境监测、遥感等领域。
图像像素级融合算法<讲稿1）2、图像融合算法研究主要集中介绍像素级融合算法。
依实现原理划分，像素级图像融合算法大体分为：代数算法，假彩色技术，图像调制技术，多分辨技术，基于视觉神经动力学的图像融合技术，等。
2.1 代数法代数法包括加权融合、单变量图像差值法、图像比值法等。
最常用的方法是加权平均法。
加权平均法主要是运用代数运算和线性运算来处理图像，是早期的图像融合方法。
它的基本原理是不对源图像进行任何的图像变换或分解，而是直接对各源图像中的对应像素进行选择<选取最大值或最小值）、平均或加权平均等简单处理后输出融合图像。
以表示融合图像的第个像素灰度值，表示参加融合的第幅图像第个像素灰度值。
表示参加融合的第幅图像第个像素的权值。
加权平均法的数学表示式为：根据实际应用的需要，代数法可采取局部和全局处理。
下面主要说明全局法的处理过程。
考虑到图像的整体性，所有融合运算采用了统一标准，因此称为全局法。
主要步骤如下：<1）求出图像灰度的最大值、最小值、均值与方差；<2）由这些参数通过一定的运算，计算出一个变换式，可将高分辨力图像的灰度变成0到1的实数；<3）用变换后的实数与低分辨力图像进行一定的运算，其所得到的结果即为融合图像；<4）这个图像往往色调比较暗，必须进行增强才能满足要求。
设高分辨力图像灰度、灰度最小值、最大值、均值与方差分别为，低分辨力图像灰度值为，融合后的灰度值为，为变换系数。
2、假彩色技术假彩色<False Color）图像融合处理的原理基于如下事实：人眼对颜色的分辨力远超过对灰度等级的分辨力。
因此，如果通过某种彩色化处理技术将蕴藏在不同原始信道图像灰度等级中的细节信息以不同的色彩来表征，可以使人眼对融合图像的细节有更丰富的认识。
以假彩色法来实现图像融合的工作由来已久，随着对人眼生理特性认识的逐步深入，这种方法也在不断改进，以期达到既能将各原始信道的图像信息尽量地表现出来，又能使融合图像的可视效果符合人眼生理习惯的目的，这是当前假彩色研究的关键所在。
重庆大学硕士学位论文像素级多分辨率图像融合方法研究硕士研究生：××××××××（三号黑体，居中）指导教师：（××××××××三号黑体，居中）学科、专业：××××××××（三号黑体，居中）所在院(系、所) （三号黑体，居中）论文提交(完成)时间（四号黑体，居中）摘要摘要随着国民经济和科学技术水平的提高，特别是计算机技术、通信技术、网络技术、控制关键词： 1重庆大学工学硕士学位论文ABSTRACTindoor location system: CC2431zdk.We get good location accuracy after doing some experimental verification.Keywords：431目录目录摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 (III)第1章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 图像融合层次简介 (2)1.2.2 像素级图像融合方法概述 (4)1.2.3 图像融合研究现状 (8)1.2.4 图像融合存在的关键问题 (9)1.3 本文研究工作及结果简介 (10)1.3.1 本文研究工作 (10)1.3.2 研究结果及章节安排 (10)第2章多分辨率图像融合概要 (13)2.1 引言 (13)2.2 像素级多分辨率图像融合框架 (13)2.2.1原理框架 (13)2.2.2步骤分析 (14)2.3 基于区域的多分辨率图像融合一般框架 (18)2.3.1 原理框架 (18)2.3.2 步骤分析 (19)2.4 实验与结果分析 (20)2.5 本章小结 (24)第3章基于冗余小波变换的多聚焦图像融合 (25)3.1 引言 (25)3.2 冗余小波变换概要 (25)3.2.1 小波变换理论概述 (25)3.2.2 图像的小波变换快速算法及冗余算法 (26)3.3 多聚焦图像融合方法 (29)3.3.1 多聚焦图像融合概述 (29)3.3.2 方法原理 (30)3.3.3 基于像素邻域的融合规则 (31)3.4 实验及结果分析 (34)3.5 本章小结 (36)第4章基于冗余小波变换的区域图像融合 (37)4.1引言 (37)4.2基于改进K-means算法的图像聚类分析 (37)4.2.1 K-means算法及其改进 (38)重庆大学工学硕士学位论文4.2.2 多分辨率聚类分析 (40)4.3区域图像融合方法 (44)4.3.1 方法原理 (44)4.3.2 融合规则 (45)4.4 实验及结果分析 (47)4.5 本章小结 (49)第5章图像融合性能评价的进一步探讨 (51)5.1 引言 (51)5.2主观评价方法 (51)5.3客观评价指标 (53)5.3.1 基于融合图像的评价指标 (53)5.3.2 基于融合图像与参考图像的评价指标 (54)5.3.3 基于融合图像与源图像的评价指标 (56)5.4 多分辨率图像融合方法评价 (58)5.4.1 实验设置及性能评价指标的选取 (58)5.4.2 实验结果及分析 (59)5.4 小结 (65)第6章总结与展望 (67)6.1 本文工作总结 (67)6.2 进一步的研究及展望 (68)参考文献 (69)第1章绪论第1章绪论1.1 研究背景及意义随着电子技术、信息技术的飞速发展，超大规模集成电路（VLSI）和超高速集成电路（VHSIC）的出现促使传感器的性能不断提高，面向各种复杂应用的军用和民用传感器信息系统大量涌现。
像素级图像融合方法研究图像融合技术是指借助于各种信息处理方法,将多张原始图像中的信息合并到融合图像中展示的方法。
融合结果图像结合了每个数据源的特征,对目标特性的体现较为全面,并且对于原始图像的信息利用率较高。
图像融合分为像素级、特征级、决策级三个层级,本文的研究重点是像素级图像融合,并针对于医学研究中结构和功能图像的融合以及遥感研究中全色和多光谱图像的融合这两种常见的应用,各自提出了一套融合算法。
对于医学研究中灰度结构图像和彩色功能图像的融合问题,针对结构图像中边缘特征更为重要的特点,提出了基于边缘感知滤波器的自适应分解算法,通过构造理想的目标图像,提取了边缘信息,将结构图像分离为平滑层和纹理层。
为避免人工设定分解层数的不稳定性,提高分解效率,提出了分解精度这一指标,并用其衡量平滑层和纹理层的分离程度,通过设置阈值,每次分解之后,判断是否达到分解精度要求,从而确定最终的分解层数。
在融合过程中,为了改善伪影等问题,提出了动态融合规则,使得在结构图像和功能图像相分离的区域,融合图像能够保留二者的原始信息,在结构图像和功能图像重叠的区域,则能够动态地计算比例以融合之前分离出的平滑层和功能图像的光谱信息,最后叠加纹理层得到融合结果。
实验表明,基于边缘感知滤波器的融合算法表现较为稳定,能够很好的保留原始图像的结构信息和功能信息,克服了部分算法中光谱畸变、区域分块等问题,并且主观观感较好。
针对遥感图像融合问题,提出了一种基于梯度分解的多层次塔形融合方法。
针对遥感图像的特点,依据梯度原理设计了分解滤波核,先使用该滤波核对全色图像进行分解,迭代分离出对应的频率子带,同时对全色图像进行下采样。
当全色图像的分辨率等同于多光谱图像后,对全色图像和多光谱图像同步进行分解和下采样,同时在每个分解层次中重新计算分解滤波核。
分解完成后,依据各层级的特点,分别设计了融合规则,对能量信息体现较多的低频层级,构造了能量公式从而融合对应的低频子带和遥感图像,在中频层级先依据结构相似性指标来进行初始融合评估,并依据初始评估的结果进行二次融合,针对细节信息较多的高频层级使用叠加规则。
像素级图像融合及其关键技术研究
图像融合是将多个相同或不同类型的成像传感器获取的同一场景的多幅图像信息加以综合与提取,从而产生比任何单一图像信息对景物更加精确的描述。
图像融合一般可分为像素级、特征级和决策级图像融合。
本文针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题,重点研究了其中的三项关键技术:像素级图像融合预处理中的图像降噪技术、多聚焦图像融合技术以及全色与多光谱遥感影像融合技术。
主要内容为:1.提出了一种基于人类视觉系统的图像去噪方法。
该方法结合了像素分类与小波变换,在不同的图像区域采用不同的阈值进行去噪,可有效提高图像去噪的效果,同时较好的保持了图像细节。
2.提出了一种有利于图像压缩的小波图像去噪方法以及一种小波系数校验方法。
该去噪方法利用图像小波系数的层内相关性进行图像去噪,并可与后续的图像压缩处理有效结合。
3.提出了一种基于局部区域梯度信息的多分辨率图像融合算法及其改进算法。
改进算法对不同源图像的对应尺度系数进行自适应加权相加,以获得融合后的尺度系数。
这两种方法的融合效果均优于常用融合方法。
4.提出了一种基于离散余弦变换以及一种结合小波变换与离散余弦变换的图像融合新方法。
前者的计算量相对较少,适用于实时处理,而后者则能有效提高图像融合的质量。
5.提出了一种基于支持向量机与图像块分割的自适应图像融合策略。
该方法依据多聚焦源图像块所在的位置,采用不同大小的图像块进行自适应融合处理,可有效提高图像的融合效果。
6.提出了一种结合块分割与多分辨率分析的多聚焦图像融合方法。
该方法可与现有的基于多分辨率分析的多聚焦图像融合方法相结合,能有效提高这些方法的融合效果。
7.提出了一种基于离散余弦变换与IHS(Intensity-hue-saturation,IHS)变换的多光谱与全色遥感影像融合方法及其改进算法。
这两种方法可直接在离散余弦变换域进行遥感影像融合,适合压缩格式的遥感影像快速融合。
利用这两种方法的思想在空域结合基于IHS变换的融合方法,仅需较小的计算量,在提高融合图像空间分辨率的同时,保持了绿色植被区域的光谱特性。
8.提出了一种基于抽样小波变换与IHS变换的高空间分辨率遥感影像融合方法。
该方法的计算量接近于基于抽样小波变换的常用融合方法,并可获得近似甚至优于冗余小波变换的融合效果。
上述各个技术研究点均进行了相应的计算机仿真与性能分析。
本论文的所有研究工作在图像去噪与图像融合处理领域具有重要的理论与应用价值。
