基于小波變換的圖像配準與融合算法的研究.pdf

1、圖像融合是綜合利用各種成像傳感器獲得的不同圖像或同種成像傳感器不同成像方式獲得的不同圖像以獲得更為全面、更為準確的圖像描述供觀察或進一步處理。它在軍事、遙感、機器人、醫(yī)學圖像處理以及計算機視覺等領(lǐng)域有著廣泛的應用前景。 本文的主要研究成果如下： 1.由于圖像配準是圖像融合得以進行的前提條件，本文首先對圖像配準算法進行了研究。實現(xiàn)了一種對時間序列圖像的自動配準方法，該方法首先對圖像進行小波變換，對變換后的低頻圖像采用改進的

2、基于聯(lián)合直方圖的配準方法進行配準。通過加入小波理論對基于二維直方圖的配準方法進行了改進。實驗表明所提算法能較好的解決時間序列圖像的配準問題，并有助于提高配準的實時性。 2.針對不同成像模式所得的多傳感器圖像配準問題，實現(xiàn)了一種剛體變換下基于輪廓的多傳感器圖像配準算法。首先提取待配準圖像中的明顯輪廓，然后對提取后的輪廓進行輪廓匹配。對于匹配后的開輪廓對，通過把開輪廓的兩個端點用直線段連接的方法將開輪廓對轉(zhuǎn)化為閉合輪廓對。最后求取閉

3、合輪廓對中閉合輪廓的質(zhì)心并作為控制點，根據(jù)控制點計算配準參數(shù)。 3.提出一種灰度多聚焦圖像融合算法：待融合圖像先采用離散小波框架變換進行分解，再根據(jù)分解后的系數(shù)求取待融合圖像中各像素的清晰度，最后根據(jù)各像素的清晰度對待融合圖像中的清晰區(qū)域進行組合。實驗表明該算法能較好地解決灰度多聚焦圖像融合問題。 4.提出了一種基于離散小波框架變換的彩色多聚焦圖像融合算法。首先求取各彩色多聚焦圖像的灰度分量，再對各灰度分量進行離散小波框