图像融合论文

图像融合算法研究及其实现

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摘要 Abstract 第一章 绪论 1.1背景及其意义 1.2国内国外研究现状 1.3图像融合的原理及方法 1.4本文的主要研究内容及章节安排 第二章 图像融合质量的评价标准

2.1主观评价方法 2.2客观评价方法 2.3小结 第三章 图像预处理

3.1 图像去噪 3.2 图像增强 3.3 图像配准 3.4 小结

第四章 基于空域的图像融合方法

4.1像素灰度取最大最小方法 4.2 像素加权系数融合方法 4.3 主分量分析融合方法 4.4实验结果对比 4.5小结

第五章 基于频域的图像融合方法

5.1基于金字塔图像融合方法 5.2基于小波变换的图像融合方法

5.2.1小波变换的基本理论 5.2.2小波变换的图像融合算法 5.3实验结果对比分析 5.4小结 第六章 总结与展望

6.1总结 6.2展望 参考文献 致谢

第一章 绪论

1.1图像融合的背景及其意义

图像融合是指多源信道采集到的针对于同一目标的数据信息，经过数据处理等计算机技术，最大限度的提取各信道的有用信息，将之合成为一幅信息更全面、质量更高的图像。融合后的图像比单一图像的信息更为准确，更容易被计算机和人眼识别。

成像相机通常只有一个有限的景深。在一个由摄像机捕获的图像中，只有聚焦的对象是清晰的，而其他对象是模糊的。通常我们需要考虑在不同焦距下，从同一角度进行的图像融合。图像融合的目的是整合互补多个图像的冗余信息，与单个源图像相比，融合后的图像能更好的描述场景。图像融合在许多领域扮演重要角色，如遥感技术，生物医学成像，计算机视觉技术，防御系统等。在遥感技术中，图像融合将雷达图像和LandsatMSS图像进行融合更好的用于地质解释；在生物医学成像中，由于CT，MR，B超，X光片都是灰度图像，图像融合将这些不同仪器得到的图像进行处理，更容易医生对病人病情做出判断；在计算机视觉技术中，经过图像融合处理后的图像更容易于识别以及后续的机器处理；在防御系统中，图像融合被用于战场卫星监测和精确制导。

1.2图像融合在国内国外研究现状

图像融合早期被应用于多光谱卫星遥感图像的分析处理中，到80年代后期，图像融合逐渐开始引起人们关注，并开始应用于遥感光谱图像的合成，进行地质、矿产、气候、环境探测和研究。到90年代，这一领域扩展到可见光图像处理、红外图像处理、医学图像处理。近年来，图像融合技术已成为计算机视觉、自动控制，机器人、目标识别及军事领域。

图像融合技术在国外美、英、德等技术先进的国家取得了一定的发展，并且这一技术受到高度重视。美国德克萨斯仪器公司利用红外热和微观图像融合，来提高夜视能力；美军在海湾战争中用于“F-16”的“LANTIAN”吊舱就是一种图像融合系统；美国还研究了基于红外光和可见图像的自适应数据融合实验床；西欧卫星中心也正在开发用于环境、战场监测的卫星系统，其重要的理论基础就是图像融合。

目前，国内有关图像融合的研究主要处于算法研究阶段，与国外先进水平相比还存才一定的差距，但已引起了高度重视，一些研究机构和大学在这一领域做了研究和探索，如中科院遥感所，中科院上海技术物理研究所等。图像融合在许多方面取得了显著的成就，但由于没有一个完整的、普遍适用的融合方法，导致结果与实用性较差，难以推广与应用。

1.3图像融合的原理及方法 1.3.1图像融合的流程

由于图像融合方法没有统一标准，其处理过程也不尽相同，但大致可以分为以下几个步骤：图像预处理、图像融合、图像融合质量评价。

图1.3.1 图像融合流程图

1.3.2图像融合的层次结构

根据图像融合处理中融合方法的抽象程度的不同，将图像融合划分为三个层次：像素级融合、特征级融合、决策级融合。 像素级融合是最低层次的融合，它对多幅图像数据源进行处理，直接对多幅图像对应的像素点进行融合，融合过程如图：

源图像1 源图像2 图像去噪 图像去噪 图像配准 图像配准 像素级融合 特征提取 分类决策 待融合图像 图像预处理 图像融合 融合后 图像 图像质量评价

??. ?? ?? 源图像n 图像去噪 图像配准

图1.3.2.1 像素级图像融合流程图

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