基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的圖像融合算法研究.pdf

1、圖像融合是一門把來自不同傳感器的圖像融合成一幅圖像的技術(shù)，目的是為了得到更精確和更全面的研究對象。近些年，有大量的圖像融合算法被提出，但它們都局限在時域或頻域進(jìn)行圖像融合。分?jǐn)?shù)階傅里葉變換是傅里葉變換的廣義形式，它具有更加強(qiáng)大的時頻分析能力。因此，將分?jǐn)?shù)階傅里葉變換算法應(yīng)用于圖像融合領(lǐng)域具有很大的研究價值。
　　分?jǐn)?shù)階傅里葉變換可以在介于時域和頻域之間的任意分?jǐn)?shù)階傅里葉域分析信號的時頻特性，具有非常大的靈活性，但它不能對信號進(jìn)行局

2、部分析。而小波包分解可以認(rèn)為是對信號進(jìn)行不同尺度的帶通濾波處理，具有對信號局部分析的能力。因此，將分?jǐn)?shù)階傅里葉變換進(jìn)行擴(kuò)展，引出了分?jǐn)?shù)階小波包變換算法，它可以在分?jǐn)?shù)階傅里葉域?qū)π盘栠M(jìn)行多級分解，同時具有分?jǐn)?shù)階傅里葉域分析和小波包變換局部分析的優(yōu)點。然后，提出了基于分?jǐn)?shù)階小波包變換的圖像融合算法。圖像融合準(zhǔn)則采用取對應(yīng)像素灰度值最大的原則，為了減小由于融合準(zhǔn)則引入的噪聲和不一致現(xiàn)象，在融合準(zhǔn)則中加入了一致性檢驗方法。最后，在紅外圖像和可見

3、光圖像的融合實驗中，將本文提出的分?jǐn)?shù)階小波包變換和小波包變換、分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的圖像融合算法進(jìn)行了對比，實驗結(jié)果表明，本文提出的基于分?jǐn)?shù)階小波包變換的融合算法可以在圖像信息量，清晰度等方面有更好的效果。
　　圖像進(jìn)行分?jǐn)?shù)階傅里葉變換后，分?jǐn)?shù)階傅里葉域相位重構(gòu)圖像能放大原始圖像的高頻細(xì)節(jié)信息，一般要比幅值重構(gòu)圖像更加重要，考慮到相位和幅值兩者性質(zhì)的差異性，本文提出了一種相位和幅值分別融合的新型圖像融合算法。實驗結(jié)果顯示，相比已有的分