【摘要】：紅外與可見光圖像融合作為圖像融合課題研究的一個重要分支,具有廣泛的應(yīng)用場景和重要的現(xiàn)實意義,其主要目標(biāo)是不僅完整提取紅外圖像中的熱目標(biāo)信息,同時保留可見光圖像中的場景細(xì)節(jié)信息。目前,稀疏表示和低秩表示理論已成功應(yīng)用于圖像融合課題中,并取得了一定的融合效果。但是這類圖像融合算法通常僅孤立地對每個圖像塊進(jìn)行編碼,再由其表示系數(shù)確定該圖像塊的重要性,而忽略了圖像塊之間的相關(guān)關(guān)系,以及未考慮局部圖像塊在整幅圖像中的全局目標(biāo)特性,導(dǎo)致得到的融合結(jié)果不能準(zhǔn)確凸顯出源圖像的全局人眼“感興趣”目標(biāo),以及其他圖像信息的丟失。而圖像顯著性分析技術(shù)能夠在一定程度上模擬人眼視覺注意機(jī)制,估計出圖像中的目標(biāo)區(qū)域�；诖�,本文將顯著性檢測與圖像融合相結(jié)合,提出一種新的基于顯著性分析與分層聯(lián)合低秩表示的紅外與可見光圖像融合算法。(1)將圖像顯著性分析技術(shù)與圖像融合相結(jié)合,提出分層聯(lián)合低秩表示模型。模型中考慮了圖像區(qū)域之間的特征相似性關(guān)系。該模型對輸入圖像進(jìn)行分解,能夠有效提取出源圖像中的全局顯著信息,便于后續(xù)的融合過程將這些信息加以綜合。(2)針對本文提出的分層聯(lián)合低秩表示模型構(gòu)建一個背景字典。相比于傳統(tǒng)低秩表示模型中用原數(shù)據(jù)做字典,本文構(gòu)建的背景字典對背景區(qū)域信號具有較好的重構(gòu)能力,并且字典維度低,能夠有效降低算法的計算復(fù)雜度。(3)針對現(xiàn)有的基于圖像表示理論的圖像融合算法存在的問題,提出一種基于顯著性分析與分層聯(lián)合低秩表示的紅外與可見光圖像融合算法。算法主要包括如下幾個步驟:a)將輸入的待融合圖像劃分為若干個固定大小無重疊的圖像塊;b)為本文的模型構(gòu)建分層樹形結(jié)構(gòu)與背景字典;c)利用本文提出的分層聯(lián)合低秩表示模型,對圖像塊數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,得到低秩表示系數(shù);d)設(shè)計融合規(guī)則,對各部分執(zhí)行融合,并重構(gòu)融合圖像。(4)通過與現(xiàn)有的9種具有代表性的融合算法進(jìn)行對比實驗,結(jié)合主觀評價與客觀評價指標(biāo)來對融合結(jié)果進(jìn)行綜合分析。實驗結(jié)果表明,本文提出的算法能夠得到更高質(zhì)量的融合結(jié)果,特別是能夠完整保留以及凸顯出源圖像中的顯著目標(biāo)信息,并且融合結(jié)果具有較高的對比度與更好的視覺保真度。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TN21

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