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多传感器图像融合算法研究

作　者: 周芳丽
导　师: 安吉尧; 陈治平
学　校: 湖南大学
专　业: 电子与通信工程
关键词: 特征级图像融合 粒子群优化算法 支持向量机 图像分割 压缩感知理论 非下采样Contourlet变换
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


目前，随着图像传感器技术的高速发展，多传感器图像融合也得到了迅速的发展，已成为信息融合的一个重要分支。图像融合能将同一场景的多传感器图像中的互补信息进行综合，去除冗余信息，获得一个更为全面和精确的场景图像，从而提高后续处理工作的准确度。本文研究了目前相关领域已有的一些经典的算法，并提出改进算法。本文研究的主要内容包括以下几个方面：(1)提出一种特征级可见光图像融合算法。首先将源图像直接分块并提取对应区域的能够衡量图像清晰度的相关特征，然后将区域特征之差作为支持向量机模型的输入，对区域图像进行分类，最终提取清晰度较高的对应区域图像组成融合图像。通过实验表明，该特征级融合图像的效果优于基于经典的像素级融合图像的效果。(2)利用自适应惯性因子的PSO优化SVM参数算法对区域图像进行分类。由于SVM的参数对其学习性能有较大的影响，因此本文提出一种自适应惯性因子的PSO算法来优化SVM参数。利用迭代次数、局部适应度和全局适应度构造惯性因子，有利于搜索到全局最优参数，并利用分类精度和支持向量机个数构造适应度函数。通过实验表明，该方法有效降低了模型复杂度，提高了分类精度，从而提高了融合算法的融合效果。(3)提出基于NSCT和压缩感知的可见光和红外图像的融合方法。首先将红外和可见光源图像分别进行NSCT得到低频子带和带通方向子带，然后对低频子带采取平均加权融合规则进行融合处理,而对带通方向子带在压缩感知理论框架下采取基于标准偏差的自适应融合规则进行融合处理，最终将融合后的子带系数进行非下采样Contourlet逆变换得到融合图像。通过实验表明，该方法从源图像获取的信息较多，有效提高了融合效果。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-8
目录  8-10
插图索引  10-11
附表索引  11-12
第1章 绪论  12-20
  1.1 研究背景和意义  12-14
    1.1.1 可见光图像融合背景和意义  13
    1.1.2 红外和可见光图像融合背景和意义  13-14
  1.2 国内外研究现状  14-16
    1.2.1 国外研究现状  14-15
    1.2.2 国内研究现状  15-16
  1.3 图像融合算法综述  16-18
    1.3.1 像素级图像融合算法综述  16-18
    1.3.2 特征级图像融合算法综述  18
  1.4 本文的主要工作  18-19
  1.5 本文的结构  19-20
第2章 图像融合相关理论  20-37
  2.1 图像融合的基本知识  20-27
    2.1.1 图像融合的层次  20-23
    2.1.2 图像的评价标准  23-27
  2.2 特征级图像融合的基本方法  27-28
  2.3 支持向量机  28-32
    2.3.1 线性可分  28-30
    2.3.2 线性不可分  30-32
    2.3.3 核函数  32
  2.4 压缩传感  32-36
    2.4.1 压缩传感器理论  32-34
    2.4.2 信号的稀疏表示  34
    2.4.3 观测矩阵  34-35
    2.4.4 重建算法  35-36
  2.5 小结  36-37
第3章 基于 PSO 优化 SVM 参数的图像融合算法  37-50
  3.1 SVM 模型  38
  3.2 基于 PSO 的 SVM 参数优化算法  38-42
    3.2.1 PSO 算法  38-39
    3.2.2 自适应惯性因子设计  39-40
    3.2.3 改进的 PSO 优化 SVM 参数算法  40-42
  3.3 图像融合算法  42-45
    3.3.1 基本融合算法  42-43
    3.3.2 特征提取  43-45
  3.4 实验仿真及结果分析  45-48
    3.4.1 实验内容  45
    3.4.2 PSO 优化 SVM 参数的实验仿真及分析  45-47
    3.4.3 特征级图像融合实验仿真及分析  47-48
  3.5 小结  48-50
第4章 基于 NSCT 和 CS 的多源图像融合算法  50-61
  4.1 非下样 Contourlet 变换  51-52
  4.2 压缩感知重建算法  52-53
  4.3 图像融合算法  53-56
    4.3.1 低频子带系数融合规则  54-55
    4.3.2 带通方向子带系数融合规则设计  55-56
  4.4 实验仿真及结果分析  56-60
    4.4.1 实验内容  56-57
    4.4.2 重建算法实验仿真及分析  57-58
    4.4.3 图像融合实验仿真及分析  58-60
  4.5 小结  60-61
结论  61-63
参考文献  63-69
附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录  69-70
致谢  70

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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