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基于小波变换的数字图像融合研究

作　者: 徐进伟
导　师: 李灿平
学　校: 成都理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像融合小波变换融合规则彩色空间
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 221次
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内容摘要

随着现代遥感技术和通讯技术的发展，各种对地观测卫星源源不断地提供不同空间分辨率、时间分辨率、波谱分辨率的遥感图像。为了对观测目标有更加全面、清晰、准确的理解与认识，人们迫切希望寻找一种综合处理各类影像数据的技术方法，因此图像融合技术应运而生。所谓图像融合就是将从一个传感器或多个传感器获得的多重图像合成一幅图像，在这幅图像中能反映多重原始图像中的信息，以达到对目标更精确、更全面的分析和判断。图像融合是一门新兴的研究领域，目前，已在计算机视觉、遥感、军事目标识别以及医学图像等领域广泛地应用。自八十年代初到现在，研究者针对不同的研究对象不断提出新的算法，其中有代表性的是各种基于金字塔的算法，这些算法都有其应用的局限性，每种算法只能适合某一领域的图像。小波分析是近二十年来发展起来的一种时频分析方法。小波分析在时域和频域都具有表征信号局部信息的能力，并可根据实际分析的需要，动态调节时间窗和频率窗的形状和大小。因此，小波分析在局部时频分析中具有很强的灵活性，被喻为时频分析的显微镜，广泛应用于信号处理、图像处理、模式识别、计算机视觉等领域。本文先对图像融合做了简要的概述，介绍图像融合的背景、现状和发展；第二章介绍了图像融合的层次，步骤以及方法。在图像融合方法中，分别介绍了基于空间域和变换域的图像融合方法。在本章的最后，详细介绍了图像融合的质量评价。论文的第三章简要介绍了几种图像融合的简单方法：加权平均，像素值选大和选小，并通过仿真实验分析和比较了各种方法的图像融合效果。第四章主要是基于金字塔分解的图像融合方法，本章重点研究了基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合方法。在该方法的融合规则中介绍了基于像素的融合规则和基于区域特性的融合规则。本章的最后，通过仿真实验分析基于金字塔分解的图像融合方法的融合效果。论文的第五章是本课题的核心章节，本章首先阐述了小波变换的理论，重点介绍了多分辨率分析的思想及二维图像的分解与重构算法—Mallat算法。接着简要介绍了基于小波变换图像融合的步骤。针对基于小波变换的像素级图像融合方法，分析了小波分解层数的选取对图像融合结果的影响，详细介绍了几种常用的高、低频小波系数融合规则，通过仿真实验，分析和比较不同融合规则的融合效果。论文的最后一章是基于小波变换和彩色空间变换的图像融合方法，本章主要讨论了几种常见的彩色空间模型以及这些模型互相之间的转换关系，提出了基于小波变换和彩色空间变换的图像融合的方法及步骤，最后通过实验验证和比较了几种彩色空间变换的图像融合方法。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-10
第1章引言  10-14
  1.1 选题意义及背景  10-11
  1.2 图像融合的国内外研究与发展现状  11-12
  1.3 本文主要研究内容及研究成果  12-14
第2章图像融合理论  14-24
  2.1 图像融合的层次  14-16
  2.2 图像融合步骤  16-17
  2.3 图像融合方法  17-19
    2.3.1 基于空间域图像融合算法  17-18
    2.3.2 基于变换域图像融合算法  18-19
  2.4 图像融合质量评价  19-23
    2.4.1 主观评价方法  20
    2.4.2 基于单幅图像的评价方法  20-21
    2.4.3 基于参考图像的评价方法  21-23
  2.5 本章小结  23-24
第3章图像融合的简单方法  24-28
  3.1 加权平均的图像融合方法  24
  3.2 像素值选大的图像融合方法  24-25
  3.3 像素值选小的图像融合方法  25
  3.4 简单图像融合方法的图像融合实验  25-27
  3.5 本章小结  27-28
第4章基于金字塔分解的图像融合方法  28-35
  4.1 基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合  28-34
    4.1.1 基于拉普拉斯金字塔分解图像融合方法的一般步骤  28-31
    4.1.2 基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合规则  31-34
    4.1.3 基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合实验  34
  4.2 本章小结  34-35
第5章基于小波变换的图像融合方法  35-57
  5.1 小波变换理论  35-41
    5.1.1 小波变换的概念  35-36
    5.1.2 连续小波变换  36-37
    5.1.3 离散小波变换  37
    5.1.4 二维小波变换  37-38
    5.1.5 小波的多分辨率分析与分解重构  38-40
    5.1.6 二维小波变换的 Mallat 算法  40-41
  5.2 基于小波变换的图像融合步骤  41-42
  5.3 小波基的选取  42-43
  5.4 分解层数的选取  43-47
  5.5 融合规则的选取  47-56
    5.5.1 高频系数融合规则  47-53
    5.5.2 低频系数融合规则  53-56
  5.6 本章小结  56-57
第6章基于小波变换和彩色空间变换的图像融合  57-62
  6.1 典型的彩色空间模型  57-58
  6.2 基于小波变换和彩色空间的图像融合  58-61
    6.2.1 融合步骤  59
    6.2.2 融合实验  59-61
  6.3 本章小结  61-62
结论  62-64
致谢  64-65
参考文献  65-67
攻读学位期间取得学术成果  67

基于小波变换的数字图像融合研究

内容摘要

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