基于非下采樣Contourlet的圖像融合技術(shù)研究.pdf

1、多傳感器圖像融合是將來(lái)自不同傳感器的源自同一場(chǎng)景或目標(biāo)的多幅圖像合成幅新的圖像,以獲取對(duì)該場(chǎng)景或目標(biāo)更為準(zhǔn)確和全面的描述。圖像融合過(guò)程充分利用了不同源圖像之間的冗余信息和互補(bǔ)信息,使融合后的圖像具有更高的可信度、較少的模糊和更好的可理解性,更適合于人類(lèi)視覺(jué)感知或計(jì)算機(jī)檢測(cè)、分類(lèi)和識(shí)別。本文對(duì)圖像融合技術(shù)的基本概念和基本理論進(jìn)行分析和論述,在研究國(guó)內(nèi)外已有的圖像融合算法的基礎(chǔ)上尋找能夠保留源圖像更多有用信息,有效提高融合圖像質(zhì)量的新方法。

2、論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　1.從圖像融合的層次架構(gòu)出發(fā),探討了多源圖像融合的基本流程和基本方法,歸納了圖像融合效果的主要評(píng)價(jià)指標(biāo)及其選取原則;分析了基于多分辨率分析的變換域圖像融合技術(shù),并對(duì)幾種典型變換域融合方法的融合效果進(jìn)行了比較。
　　2.在研究多源圖像融合及非采樣Contourlet變換理論的基礎(chǔ)上,研究了一種基于非采樣Contourlet的圖像融合方法。為了有效獲取源圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息,利用非采樣Contour

3、let變換對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分解,再根據(jù)所得到的子帶系數(shù)的區(qū)域特征及其接近度分別采用相應(yīng)的融合規(guī)則。該方法的融合效果優(yōu)于傳統(tǒng)的空間域融合方法和變換域像素級(jí)融合方法。
　　3.在設(shè)計(jì)融合規(guī)則問(wèn)題上,對(duì)非采樣Contourlet變換分解得到的低頻子帶系數(shù)和高頻子帶系數(shù)分別采用了不同的融合規(guī)則:在選擇低頻子帶系數(shù)時(shí),采用分解系數(shù)取大并進(jìn)行一致性檢測(cè)的融合規(guī)則;在選擇高頻子帶系數(shù)時(shí),采用了一種基于脈沖藕合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)的融合方法。大量