学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于小波变换的图像融合算法研究

作　者: 冯德宁
导　师: 王琰
学　校: 沈阳理工大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 多聚焦图像融合小波变换多分辨率分析对比度自适应
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 177次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载

内容摘要

多聚焦图像融合技术是图像融合领域的一种新兴技术,可以解决目标场景中由于焦点不在所有物体上而引起的部分图像模糊的问题,方便了图像的进一步分析处理。小波变换也是一种发展迅速的新兴技术,它具有多分辨率分析的特点,可以将图像信号变换到频域中去,进行更为深入的研究。本文主要研究了基于小波变换的多聚焦图像融合算法。根据小波变换理论,多聚焦图像可以被分解为逼近图像和细节信息部分,而人类的视觉系统对于图像的局部细节信息对比度的变化非常敏感,则将小波变换与图像局部对比度结合起来,会获得更佳理想的融合效果。本文的主要内容如下：(1)分析了小波变换理论与多聚焦图像的常用融合算法,确定了基于频域的多聚焦图像融合算法,即对图像进行小波变换,在频率域选择合适的融合规则进行融合处理；(2)分析了一种自适应的多聚焦图像融合算法,该算法改进了简单选择最大值算法的弊端,在高频部分采用了与小波系数相关的因子来作为权值进行计算,最后可以获得具有源图像有用信息的融合图像；(3)分析了一种基于对比度的多聚焦图像融合算法,该算法以图像局部对比度为理论基础,定义了小波高频方向上的对比度,并采用了一定的规则对小波方向对比度进行计算,最后获得更能满足人眼特性的融合图像；(4)在自适应的多聚焦图像融合算法和基于对比度的多聚焦图像融合算法的基础上,提出了一种改进的自适应的基于小波方向对比度的图像融合算法,该算法结合了前两种算法的优点,不但能够保留参加融合的源图像中的有用信息,还能够满足人类视觉系统的特性,是一种有效可行的融合方法；(5)对小波分解的最佳层数进行了讨论,通过比较各个层次下的融合结果以及实验后所得到的数据,确定了小波分解的最佳层数。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-20
  1.1 课题研究背景及意义  10-13
    1.1.1 课题研究背景  10-12
    1.1.2 课题研究的意义  12-13
  1.2 图像融合技术的现状与发展  13-15
  1.3 图像融合的评价方法  15-17
    1.3.1 图像融合效果的主观评价方法  15
    1.3.2 图像融合效果的客观评价方法  15-17
  1.4 本课题的结构内容及工作安排  17-20
第2章小波变换的基本理论  20-34
  2.1 小波变换的基本理论  20-24
    2.1.1 连续小波变换  20-22
    2.1.2 离散小波变换  22-24
  2.2 多分辨率分析  24-27
    2.2.1 相关概念  24-27
  2.3 Mallat算法分析  27-31
    2.3.1 一维小波变换  27-28
    2.3.2 二维小波变换  28-31
  2.4 几种常见的小波  31-33
  2.5 本章小结  33-34
第3章像素级多聚焦图像融合算法研究  34-48
  3.1 多聚焦图像融合的基本概念  34-36
  3.2 多聚焦图像融合的层次划分  36-38
    3.2.1 像素级图像融合  36-37
    3.2.2 特征级图像融合  37
    3.2.3 决策级图像融合  37-38
  3.3 多聚焦图像融合常用的融合算法  38-47
    3.3.1 基于空间域的融合方法  38-41
    3.3.2 基于频域的融合方法  41-47
  3.4 本章小结  47-48
第4章基于小波变换的图像融合算法  48-66
  4.1 自适应的多聚焦图像融合算法  50-52
    4.1.1 基于区域的融合算法  50-51
    4.1.2 自适应的融合  51-52
  4.2 基于对比度的多聚焦图像融合算法  52-54
    4.2.1 方向对比度  53
    4.2.2 基于对比度的融合  53-54
  4.3 自适应的小波方向对比度图像融合算法  54-55
  4.4 小波最优分解层数的分析  55-56
  4.5 实验结果及其分析  56-65
  4.6 本章小结  65-66
结论  66-68
参考文献  68-72
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  72-73
致谢  73-74

基于小波变换的图像融合算法研究

内容摘要

全文目录

相似论文