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《河南大学》 2007年
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一类图像融合的多尺度方法研究

郭超  
【摘要】: 近几年来,随着图像传感器技术的迅猛发展,获取图像的途径越来越多。在各个应用领域的需求牵引下,各国学者对多传感器图像融合技术的研究也越来越重视。所谓图像融合是将两个或两个以上传感器获取的关于某个具体场景的图像加以综合,生成一个新的有关此场景的合成图像。来自多个传感器的多源图像能够提供互补或冗余的信息。利用冗余信息可以改善信噪比并且可获得更为可靠的结果。同样,利用互补信息可获得更丰富的细节以及更全面的信息。由于利用了来自多传感器的多源图像,所以,融合后图像对场景的描述比任何单一源图像都更全面、更精确。图像融合技术具有提高系统可靠性和稳定性,增加图像清晰度,扩大空间和时间覆盖范围等优点,因此,在包括遥感、医学、工业以及计算机视觉等在内的诸多民用领域以及包括景象匹配、导航、制导等在内的诸多军事领域都存在着非常广泛的应用。多传感器图像融合算法以及融合结果的性能评估是两个研究热点,本文的研究工作也主要在这两个方面展开。 1.建立了一种新的基于概率模型的多尺度图像融合算法。在已获得对同一目标场景的多个传感器观测图像的情况下,给出了图像在时域、多尺度空间中多传感器向量模型,建立了基于该传感器图像的塔式结构子图像集,并且在每个尺度上得到基于每个子图像像素的概率模型;然后在每个尺度上的对应像素处,基于来自不同传感器图像的多个对应像素值,利用最小二乘规则对多尺度概率模型中的参数进行估计;再根据贝叶斯规则对该像素处的像素值进行融合估计;最后利用逆变换,获得目标场景基于多个传感器图像的融合估计结果。多组实验表明,使用本文的算法所得的融合图像不仅能够有效抑止传感器图像中的噪声,还能够保持目标场景的本质特点,从定量分析亦可明显看到该方法的有效性。 2.研究了图像融合算法性能评估方法。图像融合结果的性能评估是一个极其重要的问题,对图像融合算法具有指导作用。为此,本文从图像信息转移的角度出发,先对基于信息论的性能指标进行深入分析,进而给出归一化互信息熵的概念。对所提出的性能评价指标性质的理论证明与分析,阐述了其用于图像融合技术性能评估的合理性,并对其有效性进行了实验验证。 在本文的最后,不仅对图像融合的进一步研究工作进行了探讨,也对图像融合的前景进行了展望。
【学位授予单位】:河南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP391.41;TP202.4

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