基于多分辨率分析的多源图像融合方法研究

论文摘要

图像融合作为信息融合的重要分支,研究的是如何综合利用不同类型传感器所获得的图像,通过一定的算法得到一幅信息更加准确、丰富的新图像,从而产生比单一传感器更精确、完整、可靠的描述和判决。图像融合在军事、民用方面都有广泛的应用前景,是目前的一个热门研究领域。图像融合主要在像素级、特征级、决策级三个层次上进行。像素级融合是最基本的融合,它是特征级、决策级的基础,也是本文研究的主要内容。本文主要对基于多分辨率的像素级图像融合方法进行研究。首先,介绍了图像融合技术的背景、发展状况、以及国内外研究现状,阐述了图像融合的层次和分类。其次,重点研究了基于多分辨率分解的图像融合算法,介绍了基于金字塔塔形分解和小波分解的原理、分解重构过程,融合步骤和特点,总结了主要的图像融合规则和常见的主客观评价标准,提出了一种改进的基于局部方差/梯度的选择+平均的融合规则,取得了很好的融合效果。本文还分析了分解层数（融合层数）的多少,不同融合规则,不同分解方式对图像融合性能影响,并得到了一些重要的结论。然后,在不可分离小波的的基础上,分析了提升不可分离小波的特点和原理,并将它用于图像融合。同时针对提升不可分离小波不具有平移不变性这一不足,提出了冗余提升不可分离小波变换方法,并将此方法用于图像融合,选取合适的图像融合规则,取得了极好的融合结果。最后,对本文的工作进行了概括和总结,提出了本文的不足以及未来的研究方向。本文选用了多幅不同类型的多源图像,做了大量的仿真实验,并对仿真结果进行了比较和分析,得出了一些有一定参考价值和实际应用价值的结果。本文的主要创新之处有两点:一是提出了改进的图像融合规则:基于局部方差/梯度选择+平均的图像融合算子;二是提出了冗余提升不可分离小波图像融合算法,通过大量实例表明,它们对图像融合性能均有一定程度的改善,有一定的应用推广价值。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 图像融合的一般概念
• 1.2 图像融合的发展状况及应用领域
• 1.3 图像融合的分类及算法的发展
• 1.4 课题来源和研究的主要内容
• 1.5 论文安排
• 第二章 多分辨率塔形分解的图像融合方法研究
• 2.1 多分辨率塔形分解
• 2.1.1 高斯金字塔的构建过程
• 2.1.2 拉普拉斯金字塔的分解及重构
• 2.1.3 对比度金字塔的建立和重建
• 2.1.4 基于金字塔分解的图像融合方法
• 2.2 多分辨率图像融合规则总结
• 2.3 图像融合的评价标准
• 2.3.1 主观评价方法
• 2.3.2 客观评价方法
• 2.4 金字塔图像融合实验结果及分析
• 2.4.1 红外和可见光图像融合实验
• 2.4.2 多光谱遥感图像融合实验
• 2.5 本章小结
• 第三章 小波图像融合方法
• 3.1 小波分析的基本概念
• 3.1.1 连续小波变换
• 3.1.2 离散小波变换
• 3.1.3 小波变换的MALLAT 快速算法
• 3.1.4 小波基的选取
• 3.2 小波分析用于图像融合
• 3.3 改进的图像融合规则
• 3.3.1 基于改进的局部方差的图像融合规则
• 3.3.2 基于改进的局部梯度的图像融合规则
• 3.4 图像融合实例
• 3.4.1 多聚焦图像融合实验结果及分析
• 3.4.2 多光谱红外图像融合实验结果及分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 小波图像融合方法的比较分析
• 4.1 不同分解层数对融合性能的影响
• 4.2 不同融合规则对融合性能的影响
• 4.3 不同多分辨率分解方法对融合性能的影响
• 4.4 本章小结
• 第五章 提升不可分离小波图像融合及其改进算法
• 5.1 不可分离小波的原理
• 5.2 提升不可分离小波变换
• 5.2.1 提升不可分离小波变换的原理
• 5.2.2 预测和更新算子的选取
• 5.3 冗余提升不可分离小波
• 5.3.1 冗余提升不可分离小波的正变换
• 5.3.2 冗余提升不可分离小波的反变换
• 5.3.3 预测和更新算子的选取
• 5.4 融合规则的思考
• 5.5 应用实例
• 5.5.1 多聚焦图像的融合结果及分析
• 5.5.2 红外与可见光图像的融合结果及分析
• 5.5.3 不同类型医学图像的融合结果及分析
• 5.6 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 致谢
• 参考文献
• 读硕期间取得的研究成果