一類圖像融合的多尺度方法研究.pdf

1、近幾年來，隨著圖像傳感器技術(shù)的迅猛發(fā)展，獲取圖像的途徑越來越多。在各個應(yīng)用領(lǐng)域的需求牽引下，各國學(xué)者對多傳感器圖像融合技術(shù)的研究也越來越重視。所謂圖像融合是將兩個或兩個以上傳感器獲取的關(guān)于某個具體場景的圖像加以綜合，生成一個新的有關(guān)此場景的合成圖像。來自多個傳感器的多源圖像能夠提供互補(bǔ)或冗余的信息。利用冗余信息可以改善信噪比并且可獲得更為可靠的結(jié)果。同樣，利用互補(bǔ)信息可獲得更豐富的細(xì)節(jié)以及更全面的信息。由于利用了來自多傳感器的多源圖像，

2、所以，融合后圖像對場景的描述比任何單一源圖像都更全面、更精確。圖像融合技術(shù)具有提高系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性，增加圖像清晰度，擴(kuò)大空間和時間覆蓋范圍等優(yōu)點(diǎn)，因此，在包括遙感、醫(yī)學(xué)、工業(yè)以及計算機(jī)視覺等在內(nèi)的諸多民用領(lǐng)域以及包括景象匹配、導(dǎo)航、制導(dǎo)等在內(nèi)的諸多軍事領(lǐng)域都存在著非常廣泛的應(yīng)用。多傳感器圖像融合算法以及融合結(jié)果的性能評估是兩個研究熱點(diǎn)，本文的研究工作也主要在這兩個方面展開。 1．建立了一種新的基于概率模型的多尺度圖像融合算法。

3、在已獲得對同一目標(biāo)場景的多個傳感器觀測圖像的情況下，給出了圖像在時域、多尺度空間中多傳感器向量模型，建立了基于該傳感器圖像的塔式結(jié)構(gòu)子圖像集，并且在每個尺度上得到基于每個子圖像像素的概率模型；然后在每個尺度上的對應(yīng)像素處，基于來自不同傳感器圖像的多個對應(yīng)像素值，利用最小二乘規(guī)則對多尺度概率模型中的參數(shù)進(jìn)行估計；再根據(jù)貝葉斯規(guī)則對該像素處的像素值進(jìn)行融合估計；最后利用逆變換，獲得目標(biāo)場景基于多個傳感器圖像的融合估計結(jié)果。多組實(shí)驗表明，使用

4、本文的算法所得的融合圖像不僅能夠有效抑止傳感器圖像中的噪聲，還能夠保持目標(biāo)場景的本質(zhì)特點(diǎn)，從定量分析亦可明顯看到該方法的有效性。 2．研究了圖像融合算法性能評估方法。圖像融合結(jié)果的性能評估是一個極其重要的問題，對圖像融合算法具有指導(dǎo)作用。為此，本文從圖像信息轉(zhuǎn)移的角度出發(fā)，先對基于信息論的性能指標(biāo)進(jìn)行深入分析，進(jìn)而給出歸一化互信息熵的概念。對所提出的性能評價指標(biāo)性質(zhì)的理論證明與分析，闡述了其用于圖像融合技術(shù)性能評估的合理性，并對