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图像融合优化方法研究

作　者: 薛新美
导　师: 王敬东
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 图像融合优化小波变换 CURVELET变换融合效果评价
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 534次
引　用: 6次
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内容摘要

本文主要从三个方面对图像融合优化方法进行了研究,并对图像融合效果评价进行了深入研究。针对目前基于小波变换的图像融合方法存在的问题,提出了基于小波变换的图像融合优化方法。通过分析不同的小波基和融合规则对图像融合效果的影响,使融合方法能从图像自身特征出发,并结合图像融合目的更有针对性地进行小波基及融合规则的选取,改善了图像融合效果。针对红外和可见光图像融合的特点,提出了一种基于目标提取的图像融合优化方法,通过把红外图像进行目标提取后的结果与可见光图像进行融合,实现了两幅源图像的优势互补。针对小波变换在表达图像边缘方面的局限性,研究了基于Curvelet变换的图像融合方法,使得融合结果具有丰富的信息量和更好的边缘表达能力。另外,针对单因素指标评价图像融合效果时只考虑融合图像某一方面的特征,缺乏全局性等问题,提出了一种基于神经网络的图像融合效果综合评价方法。该方法采用熵、空间频率、交叉熵和均方差几个客观指标构成单因素评价指标集,利用模糊积分求出单因素指标融合效果评价值,并以此作为神经网络的输入对其权值进行训练,最终获得主客观一致的综合评价指标。论文研究中的实验结果表明,本文所提出的相关方法有效地改善了图像融合效果。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-12
第一章绪论  12-17
  1.1 研究的背景及意义  12-13
  1.2 国内外研究现状  13-15
  1.3 本文研究内容和创新点  15-17
    1.3.1 本文的研究内容  15
    1.3.2 本文的创新点  15-17
第二章图像融合优化方案分析  17-21
  2.1 目前图像融合中存在的问题  17-18
  2.2 图像融合优化方案  18-21
第三章基于小波变换的图像融合优化算法  21-35
  3.1 概述  21
  3.2 图像分类  21-25
  3.3 小波基选择  25-31
    3.3.1 小波基的性能指标  26-29
    3.3.2 小波基选择规则  29-31
  3.4 融合规则的选取  31-32
  3.5 优化方法的实现与效果  32-34
  3.6 本章小结  34-35
第四章基于目标提取的红外与可见光图像融合优化算法  35-47
  4.1 概述  35-36
  4.2 基于区域生长的目标提取红外与可见光图像融合优化算法  36-40
    4.2.1 基于区域生长的图像分割  36-38
    4.2.2 基于区域生长的目标提取优化算法实现效果  38-40
  4.3 基于灰度阈值分割的目标提取红外与可见光图像融合优化算法  40-46
    4.3.1 基于迭代阈值分割的目标提取红外与可见光图像融合优化算法  40-43
    4.3.2 基于二维最大熵分割的目标提取红外与可见光图像融合优化算法.  43-46
  4.4 本章小结  46-47
第五章基于 CURVELET 变换的图像融合算法  47-57
  5.1 概述  47-49
  5.2 CURVELET 变换  49-52
    5.2.1 连续Curvelet 变换  49-50
    5.2.2 离散Curvelet 变换  50-52
  5.3 基于CURVELET变换的图像融合算法  52-56
    5.3.1 具体实现  52-53
    5.3.2 实验结果分析  53-56
  5.4 本章小结  56-57
第六章融合效果评价  57-67
  6.1 概述  57-58
  6.2 单因素评价指标  58-61
  6.3 综合评价指标  61-66
    6.3.1 基于choquet模糊积分的图像融合效果评价  62-63
    6.3.2 基于神经网络的图像融合效果综合评价  63-65
    6.3.3 融合效果综合评价实验与分析  65-66
  6.4 本章小结  66-67
第七章总结与展望  67-69
  7.1 论文工作总结  67-68
  7.2 研究展望  68-69
参考文献  69-72
致谢  72-73
在学期间的研究成果及发表的论文  73

图像融合优化方法研究

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