【摘要】：小波變換是一種多分辨率分析方法,其變換過(guò)程類(lèi)似于金字塔變換,已廣泛應(yīng)用于圖像處理與信號(hào)處理等領(lǐng)域。運(yùn)用小波變換能將圖像分解成低頻子帶和水平、垂直和對(duì)角三個(gè)方向的高頻子帶,其中低頻子帶是源圖像的近似,包含了源圖像的主要能量,高頻子帶包含圖像在不同尺度、不同方向上的細(xì)節(jié)信息,小波變換作為一種較新的數(shù)學(xué)工具,它具有良好的時(shí)頻分析能力,對(duì)高頻部分采用逐步精細(xì)的時(shí)域取樣步長(zhǎng),“聚焦”到對(duì)象的任意細(xì)節(jié),因此又被譽(yù)為“數(shù)學(xué)顯微鏡”。然而,傳統(tǒng)的小波變換只能捕捉水平,垂直和對(duì)角三個(gè)方向的信息,并不能很好地表示圖像的‘線奇異性’,在處理二維信號(hào)時(shí)有一定的局限性。本文運(yùn)用傅立葉變換與時(shí)頻分析方法,研究了有限離散剪切波的構(gòu)造方法,通過(guò)構(gòu)造若干個(gè)預(yù)備函數(shù),提供了剪切波的一種新的構(gòu)造方法,構(gòu)造了錐面上和低頻上的剪切波。有限離散剪切波變換具有良好的局部化特性與平移不變性。為了提高多聚焦圖像和紅外與可見(jiàn)光圖像的融合精度,提出了一種基于有限離散剪切波變換(FD ST)的圖像梯度信息相關(guān)性因子加權(quán)與對(duì)比度相結(jié)合的融合算法。首先,對(duì)嚴(yán)格配準(zhǔn)后的圖像進(jìn)行FDST分解,得到低頻子帶系數(shù)和不同尺度不同方向的高頻子帶系數(shù);然后對(duì)低頻子帶系數(shù)采用圖像梯度信息相關(guān)性因子加權(quán)融合算法,高頻子帶系數(shù)則利用對(duì)比度將低頻系數(shù)與高頻系數(shù)聯(lián)系起來(lái)并以對(duì)比度作為度量系數(shù)取舍的準(zhǔn)則進(jìn)行融合;最后,運(yùn)用有限離散剪切波逆變換重構(gòu)而得到融合圖像,并對(duì)融合圖像進(jìn)行主觀視覺(jué)和客觀評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在主觀視覺(jué)效果和客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)上優(yōu)于其它融合算法。針對(duì)已有圖像融合過(guò)程的不足之處,提出了四種不同的圖像融合策略。為了說(shuō)明本文融合策略的有效性和有限離散剪切波變換的優(yōu)越性,對(duì)多聚焦圖像和紅外與可見(jiàn)光圖像進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。首先,比較不同變換域下同一融合策略的融合效果,這里用到的小波變換有離散小波變換(DWT),非下采樣輪廓波變換(NSCT),非抽樣雙樹(shù)復(fù)小波變換(UDTCWT),非下采樣剪切波變換(NSST),有限離散剪切波變換(FDST)。其次,比較同一變換域下不同融合策略的融合效果。最后,對(duì)不同文獻(xiàn)的圖像融合算法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其它的圖像融合算法相比較,本文算法不但有良好的主觀視覺(jué)效果,而且各項(xiàng)客觀指標(biāo)均有所提高,充分說(shuō)明了本文融合算法的有效性。
[Abstract]:Wavelet transform is a kind of multi-resolution analysis method. Its transformation process is similar to pyramid transform and has been widely used in image processing and signal processing. The main energy of the image, the high frequency subband contains the detailed information of the image in different scales and directions. As a new mathematical tool, wavelet transform has good time-frequency analysis ability. It uses step-by-step fine time-domain sampling step for the high frequency part and "focuses" on any detail of the object, so it is also known as "mathematical display". However, the traditional wavelet transform can only capture the horizontal, vertical and diagonal information, and can not well represent the "line singularity" of the image. It has certain limitations in processing two-dimensional signals. Several reserve functions provide a new method for constructing shear waves on cones and low frequencies. Finite discrete shear wave transform has good localization and translation invariance. In order to improve the fusion accuracy of multi-focus images and infrared and visible images, a finite discrete shear wave is proposed. Firstly, low-frequency subband coefficients and high-frequency subband coefficients of different scales and directions are obtained by FDST decomposition of the image after strict registration. Then, low-frequency subband coefficients are fused by weighted image gradient information correlation factor. The high-frequency sub-band coefficients are fused by the contrast between the low-frequency coefficients and the high-frequency coefficients, and the contrast is used as the criterion for the selection of the measurement coefficients. Finally, the fused image is reconstructed by inverse transform of finite discrete shear wave, and the fused image is evaluated subjectively and objectively. Four different image fusion strategies are proposed to overcome the shortcomings of the existing image fusion process. To illustrate the effectiveness of the fusion strategy and the advantages of the finite discrete shear wave transform, the multi-focus image and the infrared and visible image are simulated. Firstly, the fusion results of the same fusion strategy in different transform domains are compared. The wavelet transform used here includes discrete wavelet transform (DWT), non-downsampling contour wave transform (NSCT), non-sampling dual-tree complex wavelet transform (UDTCWT), non-downsampling shear wave transform (NSST), finite discrete shear wave transform (FDST). Secondly, the wavelet transform used in the same transform domain is compared. Finally, the fusion results of different fusion strategies are compared with those of other fusion algorithms. The experimental results show that the proposed algorithm not only has good subjective visual effects, but also improves the objective indicators, which fully demonstrates the effectiveness of the proposed fusion algorithm.
【學(xué)位授予單位】：西安建筑科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2180835