基于第二代Curvelet的圖像融合.pdf

1、圖像融合技術(shù)是信息融合的一個(gè)分支，其基本方法是對多個(gè)傳感器采集的原始圖像使用特定的融合模型，融合生成一幅新的融合圖像。融合后的圖像不僅具有原始圖像的大部分信息，而且更符合人眼的視覺習(xí)慣和機(jī)器感知，能對特定場景進(jìn)行更全面、更準(zhǔn)確地描述。近年來，圖像融合技術(shù)已經(jīng)成為了一個(gè)重要的研究領(lǐng)域，應(yīng)用十分廣泛。
　　圖像融合按層次分類，可分為像素級融合、特征級融合、決策級融合，其中像素級融合是基礎(chǔ)。本文主要探討像素級圖像融合技術(shù)。
　　本

2、文根據(jù)圖像融合的研究背景和現(xiàn)狀，介紹了圖像融合中的一些基本的問題，并對基于第二代Curvelet的圖像融合展開了研究，主要工作如下:
　　(1)簡要描述了圖像融合的應(yīng)用范圍、研究現(xiàn)狀、發(fā)展前景和困難，指出圖像融合的意義和重要性，并在此基礎(chǔ)上，介紹了基于小波變換的圖像增強(qiáng)算法，并給出了結(jié)果。
　　(2)給出了基于互信息量的圖像配準(zhǔn)算法。詳細(xì)說明了配準(zhǔn)的過程。插值算法、Powell等算法被詳細(xì)說明，最后給出了實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。

3、　　(3)闡述了圖像融合的步驟，對常用的融合方法進(jìn)行了比較研究，探討了圖像融合的主觀、客觀評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，介紹了常見的客觀評價(jià)指標(biāo)，對指標(biāo)的選擇做出了簡要的說明。綜合分析了小波、Radon變換、Ridgelet變換、第一代Curvelet、第二代Curvelet理論的優(yōu)缺點(diǎn)及它們在圖像融合中的應(yīng)用。此外，對第二代Curvelet理論的兩種實(shí)現(xiàn)方法做了詳細(xì)的介紹。
　　(4)提出了一種基于二代Curvelet和特征量積的圖像融合算法。首先