图像融合毕业论文

本科毕业设计论文题目多聚焦图像融合算法研究专业名称学生姓名指导教师毕业时间毕业 任务书一、题目多聚焦图像融合算法研究二、指导思想和目的要求本题目来源于科研，主要研究多聚焦图像的概念，学习多聚焦图像的常用融合算法，进而实现相关算法。

希望通过该毕业设计，学生能达到：1．利用已有的专业知识，培养学生解决实际工程问题的能力；2．锻炼学生的科研工作能力和培养学生团队合作及攻关能力。

三、主要技术指标1．学习多聚焦图像的特点；2．研究多聚焦图像的融合算法；3．实现多聚焦图像的融合。

四、进度和要求第01周----第02周： 参考翻译英文文献；第03周----第04周： 学习多聚焦图像的特点；第05周----第08周： 研究多聚焦图像的融合算法；第09周----第14周： 编写多聚焦图像的融合程序；第15周----第16周： 撰写毕业设计论文，论文答辩。

五、主要参考书及参考资料1.张德丰.MATLAB 数字图像处理[M].北京：机械工业出版社，2012.2. 敬忠良. 图像融合——理论与应用[M].北京：高等教育出版社，2010.3. 郭雷. 图像融合[M]. 北京：电子工业出版社，2011.4. 孙巍. 孙巍. 像素及多聚焦图像融合算法研究[D].长春：吉林大学，2008.5. 马先喜. 多聚焦图像融合算法研究[D].无锡：江南大学，2012.学生 指导教师 系主任 __ __设计论文摘要图像融合是将同一对象的两个或多个图像按一定规则合成为一幅图像。

其关键是抽取每幅源图像中的清晰区域，并将这些清晰区域以一定的规则融合起来，从而生成一幅清晰且信息量完整的融合图像。

多聚焦图像融合的具体目标在于提高图像的空间分辨率、改善图像的几何精度、增强特征显示能力、改善分类精度、替代或修补图像数据的缺陷等。

本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关的基本知识，对DWT分解的层数和方向子带的个数对融合结果的影响进行了初步的研究。

基于傅里叶变换的图像融合算法研究图像融合是一种将多幅图像进行融合，以获得更加细节丰富和信息完整的图像的技术。

它在计算机视觉、图像处理和模式识别等领域中扮演着重要角色。

基于傅里叶变换的图像融合算法在图像处理领域得到了广泛应用，并取得了一定的研究结果。

本文将对基于傅里叶变换的图像融合算法进行深入研究，探讨其优势、局限性以及未来发展方向。

傅里叶变换是用来分析信号的频域特性的重要数学工具，其本质是将一个信号分解为各个频率的正弦函数和余弦函数的线性组合。

基于傅里叶变换的图像融合算法主要利用了图像在频域上的特性，将不同图像的频率信息进行融合，从而得到融合后的图像。

首先，基于傅里叶变换的图像融合算法具有良好的频域特性分析能力。

通过傅里叶变换，可以将图像从空域转换到频域，从而更好地分析图像的频率特性。

基于傅里叶变换的图像融合算法可以对图像的低频和高频信息进行分析和提取，从而更好地捕捉图像的细节和边缘特征。

其次，基于傅里叶变换的图像融合算法可以实现图像的无损融合。

由于傅里叶变换的线性性质，图像的频域信息可以进行加权融合，从而实现图像的无损融合。

这样，在融合后的图像中，可以同时呈现原始图像的所有细节和特征，增强了图像的信息量和可读性。

然而，基于傅里叶变换的图像融合算法也存在一些局限性。

首先，傅里叶变换无法处理非平稳信号，而图像中的某些区域可能是非平稳的，例如边缘和纹理等。

这就导致基于傅里叶变换的图像融合算法在处理这些区域时可能会出现信息丢失或者伪影的问题。

其次，基于傅里叶变换的图像融合算法对图像分辨率的要求较高。

基于傅里叶变换的图像融合算法需要对原始图像进行频率域的分解和融合，这就要求原始图像的分辨率较高，以保证融合后的图像仍然能够保留较好的细节和特征。

所以，未来基于傅里叶变换的图像融合算法需要在以下几个方面进行改进和发展。

首先，可以结合其他图像处理技术，例如小波变换和局部对比度增强，进一步提升融合算法对非平稳信号的处理能力，以减少信息丢失和伪影的问题。

图形图像制作毕业论文图形图像制作毕业论文导言：在当今数字化时代，图形图像制作已成为广泛应用于各个领域的重要技术。

无论是设计、媒体、游戏还是电影产业，图形图像制作都扮演着不可或缺的角色。

本篇论文旨在探讨图形图像制作的发展历程、技术应用以及未来趋势，以期对图形图像制作领域的研究和发展做出贡献。

一、图形图像制作的发展历程1.1 图形图像制作的起源图形图像制作的历史可以追溯到古代文明时期，人们通过绘画、雕刻等手段将自然界的事物表现出来。

然而，真正的图形图像制作起源于20世纪的计算机技术的发展。

随着计算机硬件和软件的不断进步，图形图像制作逐渐实现了数字化和自动化。

1.2 图形图像制作的发展阶段图形图像制作的发展可以分为三个阶段：2D图形制作、3D图形制作和虚拟现实图形制作。

2D图形制作是最早出现的形式，通过平面上的点、线、面来表达图像。

3D图形制作则将图像从平面提升到立体，使得图像更加逼真。

而虚拟现实图形制作则通过计算机生成的图像和声音，模拟出一种虚拟的现实感。

二、图形图像制作的技术应用2.1 设计领域在设计领域，图形图像制作被广泛应用于平面设计、产品设计和室内设计等方面。

通过图形图像制作，设计师可以更加直观地表达设计意图，提高设计效率和质量。

2.2 媒体领域在媒体领域，图形图像制作被广泛应用于广告、动画和电影等方面。

通过图形图像制作，媒体创作者可以创造出丰富多样的视觉效果，吸引观众的注意力，提升媒体作品的艺术价值和商业价值。

2.3 游戏领域在游戏领域，图形图像制作是游戏开发的核心技术之一。

通过图形图像制作，游戏开发者可以创造出逼真的游戏场景和角色形象，提供给玩家沉浸式的游戏体验。

2.4 教育领域在教育领域，图形图像制作被广泛应用于多媒体教学和虚拟实验等方面。

通过图形图像制作，教育者可以将抽象的知识转化为直观的图像，提高学习者的学习兴趣和理解能力。

三、图形图像制作的未来趋势3.1 人工智能与图形图像制作的结合随着人工智能技术的不断发展，图形图像制作将与人工智能技术结合，实现更加智能化的图像生成和处理。

医学影像学专业优秀毕业论文范本多模态医学影像融合技术在诊断中的应用研究在医学领域中，影像学是一门重要的学科。

随着科技的不断发展，多模态医学影像融合技术逐渐在临床诊断中得到应用。

本文将通过对多个优秀毕业论文的研究，探讨多模态医学影像融合技术在诊断中的应用情况，为医学影像学专业的学生提供范本与参考。

第一部分：多模态医学影像融合技术的基本原理多模态医学影像融合技术是指将来自不同类型的医学影像数据进行融合和综合分析的方法。

它能够提供更全面、准确的医学信息，为医生的诊断和治疗决策提供重要依据。

具体而言，多模态医学影像融合技术通常包括以下步骤：1. 影像数据获取：通过不同的医学影像设备，如CT、MRI、PET 等，获取多个不同类型的医学影像数据。

2. 影像数据注册：将不同类型的医学影像数据进行空间或时间上的配准，使得它们能够在同一坐标系下进行对比分析。

3. 影像数据融合：将来自不同类型的医学影像数据进行融合，形成一幅或多幅综合的影像，以提供更全面的信息。

4. 影像数据分析：通过对融合后的影像数据进行分析，提取和量化潜在的病变特征，为医生的诊断和治疗决策提供帮助。

第二部分：多模态医学影像融合技术在疾病诊断中的应用在众多疾病的诊断中，多模态医学影像融合技术发挥着重要作用。

以下几个方面是其主要应用领域的范例：1. 肿瘤诊断：多模态医学影像融合技术可以将CT、MRI、PET等不同类型的影像数据融合起来，通过结构与功能信息的综合分析，提高肿瘤的诊断准确度。

研究表明，多模态融合可以更好地定位肿瘤、评估其浸润程度以及预测其生长趋势，为肿瘤的治疗方案制定提供重要依据。

2. 脑部疾病诊断：在脑部疾病的诊断中，多模态医学影像融合技术可以将结构、功能和代谢等信息融合在一起，提供更全面的脑部图像。

通过融合不同类型的影像数据，医生可以准确地定位病灶、评估其大小和形态，以及病变对周围组织的影响程度，为脑部疾病的治疗方案制定和手术导航提供重要参考。

基于视觉显著性的图像融合研究随着计算机技术的不断发展，图像处理技术已经成为了一个不可忽视的领域。

其中，图像融合技术在许多领域都得到了广泛的应用，如监控、遥感以及医学图像等领域。

其中，基于视觉显著性的图像融合是当前研究的热点之一。

一、视觉显著性的概念和特征视觉显著性是指场景中与众不同的、引人注目的部分。

在人的视觉系统中，视觉显著性是通过底层特征和高层特征进行计算的。

底层特征指的是色度、亮度等基本的图像特征。

高层特征则是指图像的纹理、形状等高级特征。

而视觉显著性的计算则是通过这些特征综合得出的。

二、基于视觉显著性的图像融合技术基于视觉显著性的图像融合技术通过计算图像各部分的视觉显著性，从而实现对不同输入图像的融合。

这种算法的核心是图像区域的加权，以保持图像的平滑过渡。

该技术的应用非常广泛，如监控、遥感以及医学图像等领域。

三、基于“视觉热力图”的图像融合技术在视觉显著性的基础上，又出现了基于“视觉热力图”的图像融合技术。

这种技术可以给出一个与输入图像大小相同的视觉显著性热力图，这个热力图可以精确地区分图像中的显著部分和不显著部分。

该技术因其高效和精度而备受关注。

四、基于机器学习的图像融合技术除了视觉显著性之外，机器学习技术也被应用于图像融合领域。

机器学习技术可以自主学习图像特征，根据特征将各个图像区域分为显著和不显著。

这种技术的优点是可以应用于各种场景和各种类型的图像，与传统技术相比，融合效果更加自然、准确。

五、基于深度学习的图像融合技术深度学习技术在图像融合领域也得到了广泛的应用。

深度学习技术可以学习输入图像的特征，并以不断迭代的方式自主学习图像融合的过程。

深度学习技术可以在不看先前的图像融合结果的情况下自主进行图像融合，从而大大提高了融合效果和自主性。

六、结语基于视觉显著性的图像融合技术是目前图像处理领域中的热点之一。

不同于传统的图像融合技术，视觉显著性技术可以有效的保留图像的细节和显著部分，从而使得融合效果更加自然、准确。

如何利用图像处理技术进行多视角图像融合图像融合是计算机视觉领域中的重要技术之一，它能够将多个视角的图像信息融合为一个更为准确和完整的图像。

图像融合技术在许多应用领域具有广泛的应用，例如航空航天、地质勘探、医学影像等。

其中，利用图像处理技术进行多视角图像融合是一种常见且有效的方法。

本文将介绍如何利用图像处理技术进行多视角图像融合。

多视角图像融合的基本原理是通过对多幅图像进行配准和融合，从而得到更为准确和全面的图像信息。

图像配准是指将多幅图像进行对齐，使得它们在相对位置和尺度上保持一致。

图像融合是指将多幅配准后的图像进行加权或融合，得到一幅综合的图像。

下面将逐步介绍多视角图像融合的具体过程。

第一步是图像配准。

图像配准可以采用特征点匹配的方法，通过检测图像中的特征点，并找出它们之间的对应关系。

常用的特征点包括角点、斑点、边缘等。

一旦找到了特征点的对应关系，就可以通过应用几何变换，如仿射变换或投影变换，将图像进行对齐。

图像对齐后，它们的尺度、旋转和平移关系将一致，为后续的图像融合奠定基础。

第二步是图像融合。

在图像融合过程中，可以采用像素级融合或特征级融合的方法。

像素级融合是指通过调整图像的亮度、对比度和颜色等属性，使得它们在空间上平滑过渡，并融合为一幅全新的图像。

常用的像素级融合方法包括加权平均、Laplace金字塔融合和小波变换融合等。

特征级融合是指将图像中的特征提取出来，再进行融合。

常用的特征级融合方法包括特征加权融合、特征匹配融合和特征拼接融合等。

在进行图像融合时，还需要考虑到图像质量的评估和优化。

图像质量评估是指通过一些客观的指标，如均方误差、峰值信噪比和结构相似性指标等，对融合后的图像进行质量评估。

根据评估结果，可以对融合过程进行优化，以得到更好的图像融合效果。

除了基本的图像处理技术，还有一些高级的技术可以用于多视角图像融合。

例如，通过深度学习方法，可以学习图像的特征表示和融合权重，以得到更准确和自然的图像融合结果。

浅谈高光谱图像融合方法1. 引言1.1 背景介绍随着遥感技术的不断发展，高光谱图像和多光谱图像已经成为遥感领域的重要数据来源。

高光谱图像能够提供丰富的光谱信息，但分辨率较低；而多光谱图像具有较高的空间分辨率，但光谱信息相对较少。

将高光谱图像和多光谱图像结合起来，可以充分利用它们各自的优势，实现更细致的地物分类和识别。

高光谱图像融合方法具有重要的理论和实际意义。

通过将高光谱和多光谱图像融合，可以提高遥感数据的综合信息量，进一步提高遥感图像的分析和应用能力。

研究高光谱图像融合方法不仅有助于丰富遥感技术的应用范围，还可以为环境监测、资源管理、灾害预警等领域提供更加精准的数据支持。

在当前的研究领域中，高光谱图像融合方法已经成为研究热点之一。

通过不断改进和创新，将可以更好地发挥高光谱和多光谱图像的优势，为遥感领域的发展带来新的突破。

1.2 研究意义高光谱图像融合方法的研究意义在于提高遥感图像的分析与应用效率和精度。

随着遥感技术的不断发展，高光谱和多光谱图像在农业、环境监测、城市规划等领域得到了广泛应用。

单独利用高光谱或多光谱图像存在信息不足或信息重复的问题，无法充分表达地物的特征。

高光谱图像融合方法的研究可以克服单一图像的局限性，实现对地物特征的更准确、更全面的描述。

通过融合高光谱和多光谱图像，可以提高地物分类与识别的精度，为环境监测、资源调查、城市规划等领域提供更可靠的依据。

高光谱图像融合方法还有助于减少数据量，提高图像处理的效率，为大数据时代下的遥感应用提供支持。

研究高光谱图像融合方法具有重要的实际意义和应用前景。

1.3 研究现状高光谱图像融合是当前遥感图像处理领域的热点之一，对于提高图像质量、增强信息提取能力具有重要意义。

目前，关于高光谱图像融合方法的研究已经取得了一定的进展。

在传统的融合方法中，基于像素级和特征级的融合方法被广泛采用，通常是通过将高光谱图像和多光谱图像进行简单的加权平均或者特征变换来实现信息融合。

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。

基于互信息的图像配准技术研究毕业论文目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.1.1 应用价值 (1)1.1.2 研究概况及发展趋势 (1)1.2 本文研究内容 (2)第2章图像配准 (4)2.1 图像配准的基本过程 (4)2.2图像配准方法的分类 (5)2.3 主要的图像配准方法 (7)2.3.1 基于特征的配准方法 (7)2.3.2 基于灰度的配准方法 (7)2.4 本章小结 (8)第3章互信息在配准中的应用 (9)3.1 互信息的概念 (9)3.1.1 熵 (9)3.1.2 互信息 (11)3.2 基于互信息的配准 (11)3.2.1 互信息配准的基本步骤 (11)3.2.2 MATLAB平台中互信息的配准 (12)3.3 本章小结 (13)第4章互信息图像配准的技术 (14)4.1 插值技术 (14)4.1.1 最近邻插值法 (14)4.1.2 三线性插值法 (15)4.1.3 部分体积分布插值法 (16)4.2 出界点处理 (18)4.3 灰度级别对配准的影响 (18)4.4 优化算法 (20)4.4.1 引言 (21)4.4.2 Powell法 (21)4.4.3 遗传算法 (22)4.4.4 遗传-模拟退火混合优化算法 (26)4.4.5 蚁群算法 (28)4.5 本章小结 (31)结论 (33)参考文献 (34)致谢 (36)第1章绪论1.1 研究背景1.1.1 应用价值随着图像信息的需求日益强烈，近二十年来，图像融合的研究蓬勃兴起，成为图像处理的一大热点。

在实际应用中，单一模态的图像往往不能提供所需要的足够的信息,通常需将不同模态的图像融合在一起，得到更丰富的信息以便了解综合信息。

然而不同模态的图像会出现成像原理不同、分辨率不同、灰度属性不同等情况，图像间并不存在简单的一一对应关系。

为了能将不同模态图像中的信息融合在一起，就必须首先进行图像配准。

图像配准是图像分析和处理的关键步骤，在遥感图像处理、医学图像处理、计算机视觉和模式识别等领域得到广泛应用。

图像融合毕业论文图像融合毕业论文随着科技的不断发展和人们对图像处理技术的需求增加，图像融合作为一种重要的图像处理技术，逐渐受到了广泛关注。

图像融合是将多幅不同源的图像融合成一幅具有更多信息的图像，以便更好地满足人们的需求。

这种技术在军事、医学、环境监测等领域都有广泛的应用。

图像融合的目标是通过将多个图像的信息融合到一起，得到一幅具有更多信息的图像。

融合后的图像可以提供更多的细节和更全面的信息，有助于人们更好地理解和分析图像。

图像融合的方法主要有像素级融合、特征级融合和决策级融合等。

像素级融合是将多个图像的像素逐个进行融合，得到新的像素值。

这种方法简单直接，但容易造成图像的模糊和失真。

特征级融合则是通过提取图像的特征，将特征进行融合得到新的图像。

这种方法可以保留图像的细节和特征，但需要较复杂的算法和计算过程。

决策级融合是将多个图像的决策信息进行融合，得到最终的决策结果。

这种方法可以提高图像的准确性和可靠性，但需要对决策信息进行有效的融合和处理。

在图像融合的研究中，深度学习技术的应用也逐渐受到关注。

深度学习是一种通过模拟人脑神经网络的方式进行机器学习的技术，可以自动学习和提取图像的特征。

通过深度学习技术，可以更好地实现图像的融合和处理。

图像融合在军事领域有着重要的应用。

在军事侦察中，通过将多个传感器获取的图像进行融合，可以得到更全面的情报信息。

这对于军事作战和决策具有重要意义。

此外，在军事目标识别和跟踪中，图像融合也可以提高目标的检测和识别准确性。

在医学领域，图像融合可以用于医学影像的处理和分析。

通过将多个医学影像进行融合，可以得到更全面的病情信息，有助于医生做出更准确的诊断和治疗方案。

此外，图像融合还可以用于医学影像的重建和增强，提高影像的质量和清晰度。

环境监测是另一个图像融合的应用领域。

通过将多个传感器获取的图像进行融合，可以更好地监测和分析环境中的变化和问题。

例如，通过将红外图像和可见光图像进行融合，可以提高对于火灾、烟雾等灾害的监测和预警能力。

图像拼接算法及实现论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。

图像拼接在摄影测量学、视觉、遥感图像处理、图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。

一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。

本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。

在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。

首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。

然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。

最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。

本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。

Abstract：Image mosaic is a technology that carries on thespatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。

基于特征点的图像拼接算法研究指导教师：学生姓名：学号：专业：计算机技术院（系）：信息工程学院完成时间：2013年11月摘要:图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准，经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。

图像拼接的过程由图像获取，图像配准，图像合成三步骤组成。

其中图像配准是整个图像拼接的基础。

本文研究了基于特征图像配准算法。

利用基于特征Harris角点检测算法提取出初始特征点对，实现实现特征点对的精确匹配。

最后用加权平均对实现图像融合。

实验证明该算法适应性较强，在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。

同时该算法准确率高，鲁棒性强，具有较高的使用价值。

关键词：：图像拼接图像配准特征点图像合成Abstract:Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot．The image mosaic process consists of the following steps．Image acquisition, image registration, image fusion．fusion．Image registration is the important foundation of image mosaic．This article has studied a image registration algorithrm feature-based image registration algorithm．Firstly, corners are extracted using improved Harris operator to extract the initial feature point pairs. Then, the correct matching feature point pairs are used to realize the image registration．Finally,use the Weighted Average Fusion Rule to fuse the images.The experiment results indicate this algorithmhas better registration results under a variety of conditions such as different light ,bigger rotation and repetitive texture.At the same time, this algorithm has good effect in image registration, high accurate rate, strong robustness，higher use value．Key words:Image mosaic Image registration Feature points Image fusion目录第一章绪论 (1)1.1图像拼接的研究意义 (1)1.2国外研究现状 (1)第二章图像拼接基本理论 (3)2.1成像基础 (3)2.1图像变换模型 (3)2.2 图像拼接流程 (6)2.3图像配准算法 (6)2.4图像合成 (8)第三章基于特征的图像配准 (9)3.1 基于点的特征提取 (9)3.2 基于Harris角点检测算法 (9)3.3 特征点匹配 (10)3.3 图像融合 (11)第四章实验分析 (11)4.1 实验 (11)实验结论 (13)参考文献 (14)第一章绪论1.1图像拼接的研究意义随着计算机技术的发展，计算机在各个学科领域得到了应用。

基于深度学习的图像融合算法研究与应用近年来，深度学习技术在计算机视觉领域有着广泛的应用。

其中，图像融合是一个非常重要的研究方向。

图像融合技术可以将多幅图像融合成一幅图像，从而得到更加清晰和准确的图片。

本文将介绍基于深度学习的图像融合算法的研究情况和应用现状。

一、深度学习算法在图像融合中的应用图像融合技术已经成为了计算机视觉领域的研究热点之一。

传统的图像融合方法有PCA、拉普拉斯金字塔等。

这些方法虽然有着很好的效果，但是他们无法很好地处理纹理信息，因此，如何结合多种信息更好地融合图像一直是研究的重点。

近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习算法成功的应用于图像融合领域，不断的推进图像融合的研究进程。

二、深度学习算法在图像融合中的研究进展1. 基于特征提取的图像融合方法在图像融合中，深度学习算法可以自动学习特征，更好地融合多源信息，提高图像的准确度和清晰度。

目前，基于特征提取的图像融合方法已经成为了研究的主流之一。

2. 基于生成式对抗网络（GAN）的图像融合方法生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习的架构，它包含一个生成器和一个判别器。

在图像融合中，生成器可以根据多幅图像进行学习，从而生成出更加准确和清晰的图像，判别器可以判断生成的图像是否真实。

目前，基于生成式对抗网络（GAN）的图像融合方法已经在多个领域得到了广泛的应用。

三、深度学习算法在图像融合中的应用案例1. 基于深度学习算法的目标检测与追踪技术基于深度学习算法的目标检测和追踪技术可以有效地解决目标检测和跟踪问题。

通过使用不同颜色的线条，在融合的图像中标出目标的位置，从而更好地实现目标跟踪。

2. 纹理融合技术纹理融合技术可以将两幅具有不同纹理的图像进行融合，从而得到更加富有纹理和清晰的图像。

在工业领域，纹理融合技术可以应用于印刷和纺织等领域。

四、深度学习算法在图像融合中的应用前景深度学习算法在图像融合领域的应用前景非常广阔。

随着技术的不断发展，深度学习算法可以更好地处理多源信息，提高图像的准确度和清晰度。

第1章绪论1.1课题研究的意义及背景1.1.1本课题的研究背景图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。

由于不同模式的图像传感器的成像机理不同，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经图像融合技术得到的合成图像则可以更全面、更精确地描述所研究的对象．正是由于这一特点，图像融合技术现已广泛地应用于军、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域中。

图像融合的目的和意义在于对同一目标的多个图像可以进行配准、合成，以克服单一图像的局限性，使有关目标图像更趋完备，从而提高图像的可靠性和清晰度。

以获得对某一区域更准确、更全面和更可靠的描述，从而实现对图像的进一步分析和理解，或目标的检测、识别与跟踪。

基于小波变换的图像融合方法可以聚焦到图像的任意细节，被称为数学上的显微镜。

近年来，随着小波理论及其应用的发展，已将小波多分辨率分解用于像素级图像融合。

小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息；小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。

但是，图像融合的大多数方法是针对静态图像，在一些实时性要求高的场合缺乏必要的实时性，限制了应用范围。

小波分析（wavelet）是在应用数学的基础上发展起来的一门新兴学科，近十几年来得到了飞速的发展．作为一种新的时频分析工具的小波分析，目前已成为国际上极为活跃的研究领域．从纯粹数学的角度看，小波分析是调和分析这一数学领域半个世纪以来工作的结晶；从应用科学和技术科学的角度来看，小波分析又是计算机应用，信号处理，图形分析，非线性科学和工程技术近些年来在方法上的重大突破．由于小波分析的“自适应性”和“数学显微镜”的美誉，使它与我们观察和分析问题的思路十分接近，因而被广泛应用于基础科学，应用科学，尤其是信息科学，信号分析的方方面面[1]。

图像处理中的图像融合与增强技术研究随着数字图像技术的不断发展，图像融合与增强成为了图像处理领域中备受关注的研究方向。

图像融合与增强技术可以将多幅图像融合为一幅图像或者对单幅图像进行增强处理，从而改善图像的质量和信息表达能力。

本文将探讨图像融合与增强技术在不同应用领域的研究进展，并分析其相关算法和方法。

1. 图像融合技术图像融合是将多幅图像融合为一幅图像，目的是保留多幅图像的有用信息，并获得更清晰、更全面的图像表达。

图像融合技术可以分为像素级、特征级和决策级融合。

像素级融合是直接对图像的像素进行操作，将多幅图像的像素进行加权平均或逻辑运算得到融合后的图像；特征级融合是基于图像的特征进行融合，如边缘、纹理等；决策级融合是针对不同图像的分类结果进行融合。

图像融合技术在军事、医学、环境监测等领域具有广泛的应用，可以提高目标检测、图像分析和辅助决策的效果。

2. 图像增强技术图像增强技术通过对图像进行预处理或后处理，提高图像的视觉质量和信息表达能力。

常见的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波、锐化等。

直方图均衡化通过对图像的像素灰度值进行变换，增加图像的对比度和亮度，从而使图像更加清晰。

滤波是通过卷积运算对图像进行平滑或增强，常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波。

锐化技术可以增加图像的边缘和细节，常用的方法有拉普拉斯滤波和边缘增强。

3. 图像融合与增强技术的应用图像融合与增强技术在多个领域都有广泛的应用。

在军事领域，图像融合可以将多源图像融合为一幅图像，提高目标探测和识别能力。

在医学领域，图像增强技术可以增强医学图像的对比度和细节，从而提高医生的诊断准确度。

在环境监测领域，通过融合多种传感器的图像，可以获得更全面、更准确的环境信息，为环境监测和预警提供依据。

4. 图像融合与增强技术的挑战与展望尽管图像融合与增强技术在各个领域都取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。

首先，如何在图像融合中保持图像的细节和准确性是一个亟待解决的问题。

本科学生毕业论文论文题目：图像融合算法研究学院：电子工程学院年级：2010级专业：电子信息工程姓名：学号：指导教师：杜宝祥2014 年 5 月 10 日摘要对多元图像信息进行的一系列提取与合成，统称为图像融合。

通过对多元图像信息的提取与合成，从而获得对同一目标的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。

研究者可以得到包含多种情况下，不同条件下、不同环境下、不同模式下、不同观察角度下，对同一目标的综合特征描述的图像。

图像融合通常可分为像素级融合、特征级融合以及决策级融合三个层次。

本文首先介绍了图像融合的大概、国内外研究现状、面临的问题以及本文的主要工作。

接着重点论述了图像融合的三个层次以及像素级图像融合的几种常用方法，并通过matlab仿真，比较加权平均法、主成分分析(PCA)法、IHS融合法以及小波变换法的融合效果。

关键词图像融合；主成分分析（PCA）；IHS；小波变换AbstractTo a series of multiple image information extraction and synthesis, collectively known as image fusion. Based on multiple image information extraction and synthesis, thereby gaining the same target is more accurate, more comprehensive, more reliable image description. The researchers can get contains a variety of situations, different conditions, different environment, different mode, different observation angles, the comprehensive description of the image on the same target. Image fusion is usually divided into pixel level fusion, feature level fusion and decision level fusion three levels.This paper first introduces the purpose of image fusion, domestic and foreign research present situation, problems and the main work of this article. Then mainly discusses the three levels of image fusion, and several commonly used methods of image fusion at pixel level, and through matlab simulation, comparing the weighted average method, principal component analysis (PCA) method, IHS fusion method and wavelet transform fusion effect.Key wordsImage fusion; principle components analysis（PCA）; Intensity-Hude-Saturation （IHS）;wavelet transform目录摘要 (I)Abstract (II)第一章前言 (1)1.1概述 (1)1.2国际研究现状 (1)1.3国内研究现状 (1)1.4图像融合技术发展历程 (2)1.5本文的主要内容 (3)第二章图像融合理论 (5)2.1图像融合的三个层次 (5)2.2图像融合规则 (8)第三章像素级图像融合的常用方法 (10)3.1加权平均法 (10)3.2主成分分析法（PCA法） (10)3.3基于IHS变换的图像融合方法 (12)3.4基于小波变换的图像融合方法 .................................................. 错误!未定义书签。

图像配准是图像处理的基本任务之一，用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行(主要是几何意义上的)匹配。

图像配准是多种图像处理及应用的基础，配准效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。

多模态医学图像配准在疾病的诊断及治疗中有着重要应用，它的研究是医学图像处理领域的热点。

基于互信息的配准方法可以不依赖于图像本身灰度，并具有鲁棒性好，可实现自动校准等优点，因此本文主要针对基于互信息的多模态医学图像配准方法进行深入研究。

从图像配准的框架入手，着重研究了基于最大互信息的配准方法，分析了互信息作为配准的测度函数具有的优点和存在的缺点。

为了加快配准速度，针对互信息计算量大和存在局部极值的问题，本文集中于优化策略的研究，在一般优化算法的讨论分析基础之上，提出了改进的优化算法，针对一般Powell法不考虑线性无关问题，本设计采用了改进后的Powell 法，可以使搜索方向线性无关，共轭程度增加。

还引入了PSO优化搜索算法与Powell算法进行比较。

最后通过仿真做定性和定量分析。

1 引言应用（一直以来图像配准技术就是一个值得研究的有意义的方向。

图像配准技术被广泛应用于医学图像分析、遥感数据分析与计算机视觉等领域。

在医学图像分析中，图像配准技术可用于跟踪肿瘤的放射治疗效果，研究人脑功能和个体差异，辅助诊断神经系统疾病等；利用图像配准技术分割脑核磁共振(MRI)图像，重建大脑的3D结构。

按照成像模式图像配准可以分为单模配准和多模配准。

前者是指用不同成像设备获取两幅或多幅待配准图像。

它是针对不同线程、不同时间、不同成像模式的两幅或多幅图像进行空间几何变换，以使代表相同解剖结构的体素在几何上能够匹配对应起来。

多模态图像配准在医学研究中具有极为重要的应用价值，随着科技的发展，医学分析和诊断多利用多模态图像，尤其医学图像配准是现代医学图像处理技术应用的一个重要方面，它是图像融合的第一步。

不同传感器所具有的特点不同，为了将多源图像进行有效地组织，发挥各自的优点，我们必须先研究各种传感器所具有的特点，针对这些传感器不同的特点，进行优势互补，帮助我们所获多源图像进行解译。