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多分辨率图像融合及其实现（硕士论文）
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基于多分辨率分析的多传感器图像融合算法研究
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像素级多分辨率遥感图像融合算法的研究
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3秒自动关闭窗口基于多分辨率分析的多传感器图像融合算法研究--《哈尔滨工程大学》2012年博士论文
基于多分辨率分析的多传感器图像融合算法研究
【摘要】：图像融合是将两个或两个以上具有互补信息和冗余特性的图像进行多层次、多级别、多方向的综合性处理，融合成为含有更丰富的信息、更为精准、更具可靠性的图像，使融合后的图像减少冗余性、模糊性的同时，具有更佳的互补性、可理解性，更加适合人类视觉或计算机检测、识别、分类、理解等图像处理。目前，图像融合技术在遥感图像处理、计算机视觉、智能机器人、军事监控、医学扫描成像等领域得到了广泛的应用。
本论文主要研究了基于多分辨率分析的多传感器图像融合算法。主要围绕对偶树复小波变换、二代Curvelet变换和非下采样Contourlet变换等多分辨率分析工具，对多传感器图像融合算法进行深入、系统的研究，结合大量仿真实验，提出了多种图像融合算法。
首先，以多传感器图像融合的分类为切入点，分析了基于多分辨率分析的图像融合技术，对比了多种主流多分辨率分析工具系数分布规律，探讨了多聚焦图像、红外图像和遥感图像三类传感器成像特性，归纳了图像融合评价指标及评价依据。
其次，针对灰度多聚焦图像的融合，提出了基于模糊理论判别和对偶树复小波变换的灰度多聚焦图像融合算法。针对对偶树复小波分解后，图像在平滑区域选择子带系数时存在一定不确定性的问题引入模糊理论，以模糊隶属度来度量图像不同的类型特征与对应像素灰度值之间的映射关系，有效消除融合过程中可能存在的不确定性，实现了对图像的有效融合及细节增强；在此基础上，针对彩色多聚焦图像的融合，提出了基于IHS色彩空间模型和对偶树复小波变换的彩色多聚焦图像融合算法，解决了以往彩色多聚焦图像以R、G、B通道单独进行融合容易造成色彩失真的问题。通过仿真实验，验证了两种融合算法的有效性和优越性。
再次，针对红外与可见光图像的融合，结合二代Curvelet变换，提出了一种基于显著水平测度和区域匹配规则的红外与可见光图像融合算法。该算法中，结合红外和可见光图像特性及人眼视觉系统的特点，定义了显著水平测度算子，用以表征像素点的信息质量，指导二代Curvlet变换图像融合系数的选取，从而充分提取红外图像的热目标特征信息与可见光图像丰富背景特征信息，得到了更佳的融合效果；在此基础上，针对红外与彩色可见光图像融合提出了基于HSV颜色空间与二代Curvelet变换的红外与彩色可见光图像融合算法，使融合后的彩色图像最大可能地保持可见光图像中的自然彩色信息。
最后，针对遥感图像的融合，提出了基于NSCT和PCA变换域的遥感图像融合算法，既充分利用了NSCT的多尺度特性，又突出了PCA变换降低维度的特性，使得融合图像较好的保留了源图像的光谱信息，有效克服了传统的多分辨率变换图像融合算法降低空间质量的缺点。针对全色图像注入到多光谱图像主元成分中会带来一定光谱失真的问题，引入高通滤波对全色图像进行锐化，以保留融合图像中高比例的光谱特征。融合策略上，针对低频子带系数选择提出了一种基于窗口与局部方差相结合的融合策略；在高频子带系数选择上，提出了基于区域线性相关测定的融合策略。仿真实验表明，该算法能够使融合图像在显著提高空间质量的同时有效减少光谱失真。
综上所述，本文研究了基于多分辨率分析的图像融合技术，并针对目前图像融合中存在的不足，设计相应算法进行改进。仿真实验证实，本文所提出的算法均能获得较好的融合效果。
【关键词】：
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2012【分类号】：TP391.41【目录】：
摘要5-7Abstract7-12第1章 绪论12-30 1.1 课题研究的目的与意义12-13 1.2 多传感器图像融合的国内外研究现状13-16 1.3 多传感器图像融合的分类16-24
1.3.1 按照图像信息抽象层次分类16-19
1.3.2 按照多传感器图像源分类19
1.3.3 按照图像融合方法分类19-24 1.4 图像融合的评价体系24-28
1.4.1 图像融合主观评价24
1.4.2 图像融合客观评价24-28 1.5 全文内容安排28-30第2章 图像成像特性与多分辨率图像融合技术30-52 2.1 引言30 2.2 传感器成像特性分析30-39
2.2.1 多聚焦传感器及其成像特性30-33
2.2.2 红外传感器及其成像特性33-35
2.2.3 遥感传感器及其成像特性35-39 2.3 多分辨率分析与图像的X-let变换39-49
2.3.1 Fourier变换与Wavelet分析39-41
2.3.2 对偶树复小波变换与系数分布41-45
2.3.3 Curvelet变换与系数分布45-48
2.3.4 Contourlet变换与系数分布48-49 2.4 基于多分辨率分析的图像融合框架49-51 2.5 本章小结51-52第3章 基于对偶树复小波变换的多聚焦图像融合52-77 3.1 引言52 3.2 图像的对偶树复小波变换与特性分析52-55 3.3 图像的模糊理论应用及推理策略55-57
3.3.1 模糊理论55-56
3.3.2 基于“if-then”的推理策略56-57 3.4 基于模糊理论判别和对偶树复小波变换的灰度多聚焦图像融合57-70
3.4.1 融合框架57-58
3.4.2 融合算法实现过程58-64
3.4.3 仿真实验与结果分析64-70 3.5 基于IHS和对偶树复小波变换的彩色多聚焦图像融合算法70-75
3.5.1 基于IHS的色彩空间模型70-71
3.5.2 融合算法实现过程71-72
3.5.3 仿真实验与结果分析72-75 3.6 本章小结75-77第4章 基于二代Curvelet变换的红外与可见光图像融合77-100 4.1 引言77-78 4.2 图像的二代Curvelet变换与特性分析78-82
4.2.1 实现过程78-79
4.2.2 特性分析79-82 4.3 基于二代Curvelet变换的红外与灰度可见光图像融合算法82-93
4.3.1 融合框架82-83
4.3.2 融合算法实现过程83-85
4.3.3 仿真实验与结果分析85-93 4.4 基于HSV与二代Curvelet变换的红外与彩色可见光图像融合算法93-99
4.4.1 基于HSV的色彩空间模型94-95
4.4.2 融合算法实现过程95-96
4.4.3 仿真实验与结果分析96-99 4.5 本章小结99-100第5章 基于非下采样Contourlet变换的遥感图像融合100-120 5.1 引言100-101 5.2 非下采样Contourlet变换基本理论101-105 5.3 PCA变换105-107 5.4 应用高通滤波的图像锐化107-112
5.4.1 高斯低通滤波器107-108
5.4.2 测试窗的大小和σ取值对锐化结果的影响108-112 5.5 基于NSCT和PCA变换域的遥感图像融合算法112-118
5.5.1 融合步骤113-114
5.5.2 融合规则114-115
5.5.3 仿真实验与结果分析115-118 5.6 本章小结118-120结论120-123参考文献123-133攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果133-134致谢134
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