發(fā)布時間：2017-07-26 11:05

  本文關鍵詞：多尺度分解的圖像融合算法研究及應用

  更多相關文章： 圖像融合 多尺度分解 雙樹復小波變換(DT-CWT) 區(qū)域能量 局部標準差 分解層數(shù)

【摘要】：圖像融合是將多源信道采集到的關于同一目標的圖像,通過互補去冗,最大限度提取各自信道中的有利信息,最終融合成高質(zhì)量圖像的過程,現(xiàn)已被廣泛應用于各個領域。本文基于變換域研究多尺度分解下的圖像融合算法。主要研究內(nèi)容如下:1)提出了基于小波變換(DWT)的自適應圖像融合算法。將基于窗口的策略與加權(quán)平均方法相結(jié)合,提出對低頻成分采用基于局部區(qū)域能量比的融合規(guī)則,而高頻采用基于局部區(qū)域能量匹配度的自適應融合策略,并在高頻融合規(guī)則相同的情況下,與低頻采取加權(quán)平均、區(qū)域能量取大的兩種融合算法進行比較,實驗結(jié)果驗證了該算法的有效性。2)研究了基于雙樹復小波變換(DT-CWT)的圖像融合算法。針對低高頻系數(shù)的不同特點采用了不同的融合規(guī)則,低頻采用區(qū)域平均能量取大的策略,高頻采用基于局部標準差的選擇及加權(quán)平均的策略,該算法充分考慮了圖像的細節(jié)信息及清晰度,得到的融合效果較好。另外,基于該方法研究了圖像融合最佳分解層數(shù)的選取,以多聚焦圖像和醫(yī)學圖像進行實驗,通過對實驗結(jié)果進行主觀和客觀的評估,得出了最佳分解層數(shù)。
【關鍵詞】：圖像融合 多尺度分解 雙樹復小波變換(DT-CWT) 區(qū)域能量 局部標準差 分解層數(shù)
【學位授予單位】：中北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 課題研究背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 現(xiàn)有方法存在的問題10-11
• 1.4 研究內(nèi)容及安排11-12
• 第二章 圖像融合概述12-23
• 2.1 圖像融合的類別12-14
• 2.2 像素級圖像融合常用方法14-19
• 2.2.1 空間域的融合算法14-17
• 2.2.2 變換域的融合算法17-19
• 2.3 質(zhì)量評價標準19-22
• 2.4 小結(jié)22-23
• 第三章 基于小波變換的自適應圖像融合算法研究23-32
• 3.1 小波變換理論23-25
• 3.1.1 小波變換的定義23-24
• 3.1.2 小波的分解與重構(gòu)24-25
• 3.2 基于小波變換的自適應圖像融合25-28
• 3.2.1 算法流程圖26
• 3.2.2 基于局部區(qū)域能量比的低頻系數(shù)融合26-27
• 3.2.3 基于局部區(qū)域能量匹配度的高頻系數(shù)融合27-28
• 3.2.4 一致性檢驗28
• 3.3 仿真實驗與結(jié)果分析28-31
• 3.3.1 pepsi實驗29-30
• 3.3.2 clock實驗30-31
• 3.4 小結(jié)31-32
• 第四章 基于雙樹復小波變換的圖像融合32-46
• 4.1 DT-CWT原理及算法流程32-33
• 4.1.1 DT-CWT原理32-33
• 4.1.2 基于DT-CWT的圖像融合算法流程33
• 4.2 基于DT-CWT的圖像融合33-35
• 4.2.1 低頻系數(shù)融合33-34
• 4.2.2 高頻系數(shù)融合34-35
• 4.3 驗證結(jié)果與分析35-38
• 4.3.1 多聚焦圖像融合實驗35-36
• 4.3.2 紅外與可見光圖像融合實驗36-38
• 4.4 最佳DT-CWT分解層數(shù)的選擇38-45
• 4.4.1 最佳分解層數(shù)的選取規(guī)則38-39
• 4.4.2 實驗分析39-45
• 4.5 小結(jié)45-46
• 第五章 總結(jié)與展望46-48
• 5.1 內(nèi)容總結(jié)46-47
• 5.2 展望47-48
• 參考文獻48-53
• 讀碩士學位期間發(fā)表的論文53-54
• 致謝54-55

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