基于双树复小波变换的多聚焦图像的融合

论文摘要

随着摄影技术的发展,数字图像处理技术在各个领域中的应用越来越广泛,但同一摄像机对同一场景中的所有目标都聚焦清晰很困难,如何将同一场景中的所有目标进行融合,使融合后的图像目标都聚焦清晰已成为一个急需解决的问题。首先,本文介绍了图像融合技术的发展背景、图像融合的基本概念,总结了图像融合的常用方法及各种客观评价标准。其次,阐述了双树复小波的优势。双树复小波不仅保持了传统的实小波变换多分辨率特性和时频局部化的分析能力,而且具有更好的方向选择性、平移不变性和有限的数据冗余等特点。其近似的平移不变性恰好可以解决小波变换不能解决的因信号平移而导致各尺度上的能量分布发生变换的问题,双树复小波变换良好的方向选择性使其在每一尺度上可以分解为8个子带,反映细节特征的高频部分能分别描述±15°,±45°,±75°(共6个方向)的属性,所以它能反映出灰度图像在不同分辨率下沿更多方向的变化情况,从而更好的描述图像的方向特征。最后,针对传统离散小波变换图像融合算法在图像特征表达上存在的不足,本文采用双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分解与重构,并对高频子带应用基于局部相似性度量的加权平均与选择相结合的融合策略,提出了两种相似度度量的方法。通过对多组测试图片进行实验,对结果进行主客观分析,证明该方法得到的融合图像边缘和纹理清晰,视觉效果较好,并且得到的多种客观评价皆优于基于传统小波变换的算法和局部能量取大的算法。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 图像融合的概念及意义
• 1.2 图像融合的层次
• 1.3 本文的主要工作
• 第二章 常用图像融合方法、评价方法
• 2.1 图像融合概述
• 2.2 多聚焦图像融合技术
• 2.3 图像融合的方法概述
• 2.3.1 平均和加权平均法
• 2.3.2 逻辑滤波方法
• 2.3.3 多分辨塔式图像融合方法
• 2.3.4 基于小波变换的图像融合方法
• 2.3.5 基于卡尔曼滤波的图像融合方法
• 2.3.6 伪彩色图像融合方法
• 2.4 图像融合的评价方法
• 2.4.1 主观评价
• 2.4.2 客观评价
• 第三章 基于小波变换的图像融合
• 3.1 小波变换理论
• 3.1.1 小波的定义及特点
• 3.1.2 多分辨率分析
• 3.2 图像的小波分解
• 3.3 基于小波变换的图像融合方法原理
• 第四章 基于双树复小波变换的图像融合
• 4.1 复小波变换的理论
• 4.1.1 复小波
• 4.1.2 双树复小波
• 4.1.3 双树复小波的性质
• 4.1.4 双树复小波滤波器的构造
• 4.2 基于双树复小波的图像融合过程
• 4.2.1 低频融合规则
• 4.2.2 高频融合规则
• 4.3 实验结果及分析
• 4.3.1 实验1
• 4.3.2 实验2
• 4.3.3 实验3
• 第五章 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间完成的主要论文
• 致谢