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红外和可见光图像融合技术研究

作　者: 薛琴
导　师: 范勇
学　校: 西南科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 图像融合多尺度几何分析融合规则图像质量评价
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

图像融合的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可靠性,通过对多幅图像间的互补信息的处理来提高图像的清晰度。图像融合具有扩大系统的工作范围、可靠性和性价比等优点。图像融合技术在遥感、医学、自然资源勘探、地形地貌分析等领域占有非常重要的地位。本文主要研究红外和可见光图像融合技术,主要对多尺度分析下的融合规则、彩色图像融合算法以及图像融合质量评价指标的选取进行了研究。多尺度分析是目前图像融合算法中常采用的技术。实验对比了金字塔、小波和超小波变换三种多尺度分析的分解系数结构特点、变换效果、处理时间以及定量地评价重构图像,对比了金字塔变换中拉普拉斯、对比度和梯度金字塔变换;分析了四种提升小波格以及离散二进小波;比较了超小波变换中曲波、轮廓波和非下采样轮廓波变换,表明了超小波分析在表达奇异性方面的优势。在多尺度分析的图像融合思想下,比较了基于单像素和基于区域的融合规则,对比了不同多尺度分析下的相同融合规则、小波与曲波变换下的不同融合规则的融合图像和性能指标,实验表明采用区域的融合规则融合效果更佳。根据Piella多分辨率分析图像融合框架和人类视觉对比度敏感性函数,利用第二代Curvelet变换,提出针对灰度图像融合的几种融合规则并寻求最优融合规则,比现有的融合规则能取得更佳的视觉效果,符合人类的视觉感知。利用非下采样Contourlet变换系数在不同尺度、方向、位置间具有很强的依赖性以及lαβ彩色空间的感知去相关性,提出针对彩色图像的融合算法,比传统IHS彩色空间变换与其它彩色图像融合法的融合效果能保留图像的较多光谱信息,目标突出,颜色失真较少,场景信息丰富。通过文献调研和实验分析,对图像融合评价指标分类,并归纳得出适合不同场合与不同传感器图像融合的评价指标的选择方法。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-24
  1.1 研究目的与意义  9-11
  1.2 图像融合技术研究现状  11-22
    1.2.1 图像融合  12-13
    1.2.2 红外和可见光图像融合方法  13-15
    1.2.3 图像融合算法的评价指标  15-22
  1.3 本课题主要研究内容  22-24
2 多尺度几何分析  24-54
  2.1 金字塔变换  24-27
    2.1.1 拉普拉斯金字塔变换  24-26
    2.1.2 对比度金字塔变换  26
    2.1.3 梯度金字塔变换  26-27
  2.2 小波变换  27-37
    2.2.1 小波提升（第二代小波）理论  27-28
    2.2.2 几种提升小波变换  28-34
    2.2.3 二进小波变换  34-37
  2.3 超小波变换  37-43
    2.3.1 Curvelet 变换理论  37-38
    2.3.2 快速离散 Curvelet 变换  38-39
    2.3.3 Contourlet 变换  39-42
    2.3.4 非下采样 Contourlet 变换  42-43
  2.4 实验结果与分析  43-54
    2.4.1 金字塔变换实验与分析  43-46
    2.4.2 小波变换实验与分析  46-48
    2.4.3 超小波变换实验与分析  48-52
    2.4.4 三种变换对比实验与分析  52-54
  2.5 本章小结  54
3 多尺度几何分析的图像融合算法  54-69
  3.1 多尺度几何分析融合思想  54-56
  3.2 不同的融合规则  56-61
    3.2.1 基于单像素的融合规则  56-57
    3.2.2 基于区域的融合规则  57-61
  3.3 实验结果与分析  61-69
    3.3.1 不同多尺度几何分析工具的融合实验与分析  61-63
    3.3.2 Wavelet 变换的不同融合规则实验与分析  63-66
    3.3.3 Curvelet 变换的不同融合规则实验与分析  66-69
  3.4 本章小结  69
4 基于 Piella MR 融合框架和 CSF 的融合算法  69-79
  4.1 Piella 多分辨率图像融合框架理论  70
  4.2 对比敏感性函数 CSF 特性  70-73
  4.3 算法步骤及原理  73-74
  4.4 实验结果与分析  74-78
  4.5 本章小结  78-79
5 基于广义邻域结构相似度的融合算法  79-95
  5.1 从 RGB 到lαβ彩色空间转换  80-81
  5.2 广义邻域结构相似度  81-84
    5.2.1 全局等效视数  81
    5.2.2 局部能量活性度  81-82
    5.2.3 结构相似度  82-83
    5.2.4 广义邻域结构相似度定义  83-84
  5.3 算法步骤及原理  84-85
  5.4 实验结果与分析  85-94
    5.4.1 伪彩色融合实验与分析  86-87
    5.4.2 颜色变换融合实验与分析  87-89
    5.4.3 重映射与直方图匹配实验与分析  89-91
    5.4.4 改进的彩色图像融合算法实验与分析  91-94
  5.5 本章小结  94-95
6 图像融合评价指标的选取  95-97
  6.1 不同图像融合评价指标分类  95
  6.2 不同传感器类型图像融合评价指标选取  95-97
结论  97-98
致谢  98
参考文献  98-107
攻读学位期间发表的学术论文及研究成果  107

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