本文關鍵詞：基于非下采樣剪切波變換的圖像融合方法研究與應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像融合是一種綜合同一場景多源信息的技術。來自于多個或多種傳感器的多源圖像能夠提供冗余或互補信息,利用冗余信息和互補信息可以改善圖像的信噪比,同時可以使融合圖像保留更加豐富的紋理和細節(jié)信息。由于綜合了多個或多種傳感器的信息,融合圖像比單一圖像對場景的描述更加精確和全面,更能夠符合人眼或機器視覺特性。本文將剪切波變換以及非下采樣剪切波變換應用于圖像融合中,致力于研究新的圖像融合算法。首先,本文研究了基于非下采樣剪切波變換和分數階傅里葉變換的多聚焦圖像融合算法。根據多聚焦圖像的成像特點以及兩種變換的優(yōu)勢,對于變換后的低頻率系數采用加權拉普拉斯能量和的方式,高頻系數采用聯(lián)合分解級取大的方式對圖像進行重構。實驗結果表明該算法不僅可以獲得良好的視覺融合效果,而且其客觀評價指標也得到了提升。其次,本文研究了基于非下采樣剪切波和向導濾波的多聚焦圖像融合算法。提出了一種基于向導濾波算法的圖像融合框架,探討了向導濾波在多聚焦圖像融合中的作用。實驗結果表明該算法能夠很好地融合多聚焦圖像,并且能在主觀和客觀評價指標上均取得了良好的效果。最后,本文研究了基于非下采樣剪切波變換的圖像融合在紅外和可見光以及醫(yī)學成像方面的應用。采用區(qū)域分割的方式對紅外和可見光圖像融合后的結果進行目標識別,以識別結果作為衡量紅外和可見光融合優(yōu)劣的評價指標,同時還以常見紅外可見光圖像為例,從主、客觀評價指標的角度探討了圖像融合的優(yōu)劣。醫(yī)學圖像的總結實驗結果表明該算法融合的圖像視覺效果和客觀評價指標上都得到了提升。
【關鍵詞】：圖像融合 非下采樣剪切波變換 分數階傅里葉變換 向導濾波 區(qū)域分割 評價指標
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-7
• 中文摘要7-8
• ABSTRACT8-11
• 1 引言11-23
• 1.1 研究背景及意義11
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 圖像融合簡介13-18
• 1.3.1 圖像融合層次13-16
• 1.3.2 傳統(tǒng)圖像融合方法16-17
• 1.3.3 圖像融合存在問題17-18
• 1.4 圖像融合評價標準18-21
• 1.4.1 主觀評價18
• 1.4.2 客觀評價18-21
• 1.5 本文主要研究內容21-23
• 2 剪切波變換理論基礎23-33
• 2.1 剪切波變換23-26
• 2.2 離散剪切波變換26-31
• 2.2.1 頻域實現(xiàn)26-28
• 2.2.2 時域實現(xiàn)28-31
• 2.3 非下采樣剪切波變換實現(xiàn)過程31-32
• 2.4 剪切波的優(yōu)良特性32-33
• 3 基于NSST-FRFT的多聚焦圖像融合算法33-49
• 3.1 多聚焦圖像基本特點33-34
• 3.2 基于NSST-FRFT的多聚焦圖像融合算法34-47
• 3.2.1 NSST-FRFT原理34-35
• 3.2.2 NSST-FRFT圖像融合框架35-36
• 3.2.3 圖像融合規(guī)則36-38
• 3.2.4 實驗結果對比與分析38-47
• 3.3 本章小結47-49
• 4 基于NSST和向導濾波的多聚焦圖像融合算法49-59
• 4.1 向導濾波49-51
• 4.2 基于向導濾波的圖像融合算法51-52
• 4.3 實驗結果分析和討論52-58
• 4.4 本章小結58-59
• 5 基于NSST圖像融合算法應用研究59-69
• 5.1 紅外與可見光圖像融合59-67
• 5.1.1 圖像融合框架60-61
• 5.1.2 圖像融合規(guī)則61-62
• 5.1.3 實驗結果對比與分析62-67
• 5.2 醫(yī)學圖像融合及實驗分析67-68
• 5.3 本章小結68-69
• 6 結論69-71
• 6.1 總結69
• 6.2 展望69-71
• 參考文獻71-77
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果77-81
• 學位論文數據集81

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本文編號：338605