基于小波的像素級圖像配準與融合研究.pdf

1、近年來,圖像融合已經(jīng)成為圖像理解和計算機視覺領域中一項重要而有價值的新技術,圖像融合技術已廣泛應用于地質(zhì)、農(nóng)業(yè)、測繪、計算機視覺、軍事、遙感、醫(yī)學、生物學等方面。圖像融合技術的研究目的就是綜合不同類型傳感器所獲取的圖像信息,通過對多幅圖像間冗余數(shù)據(jù)的處理提高圖像的可靠性、可觀察性,通過對多幅圖像間互補信息的處理提高圖像的效果。融合結(jié)果圖像更符合人或機器的視覺特性,有利于對圖像的進一步分析、理解、目標的檢測、識別或跟蹤。
　　 本

2、文主要針對像素級多源圖像融合及配準問題進行了研究。研究內(nèi)容涉及到多源圖像融合預處理中的圖像配準算法和圖像融合算法。本文主要包括以下三個方面:
　　 分析了圖像融合的層次、模型、結(jié)構(gòu)及其特點,著重闡述了像素融合的概念和方法,對融合效果的評價方法進行了深入的分析,并對現(xiàn)有的評價方法進行了整理和分類,定性并定量地討論了圖像融合效果以及融合評價方法和準則。
　　 圖像配準是圖像融合的基礎。由于圖像進行張量積小波分解后所得的近似分

3、量的輪廓與原圖像具有一定的相似性,提出了一種利用這種相似性進行圖像分解的圖像配準方法。該圖像配準方法將分解四幅子圖像分別進行第一次配準,配準后每幅子圖采取Harris角點檢測算子進行特征點提取,利用改進型Hausdorff距離作為配準的相似性測度進行第二次配準,然后重構(gòu)得到配準結(jié)果圖像,從而實現(xiàn)圖像的配準。該方法能提高配準的速度,對實時圖像配準具有使用價值,該方法能提高配準精度。
　　 基于對多分辨小波變換的圖像融合算法的研究,

4、提出了一種改進的基于多分辨小波變換的圖像融合算法。該算法基于小波圖像的能量集中在低頻子帶、細節(jié)體現(xiàn)在高頻子帶的特點,高頻部分采用基于邊緣信息的局部能量的加權融合方法處理,在低頻部分對小波系數(shù)采用基于區(qū)域能量大小算法和加權因子算法相比較來進行融合。通過對仿真圖像與仿真數(shù)據(jù)分析表明,所采用的方法避免了圖像融合過程中因平均化而出現(xiàn)的模糊現(xiàn)象,融合后的圖像內(nèi)容更加清晰,更容易識別。仿真結(jié)果表明基于小波變換的圖像融合具有較快的處理速度和較好的融合