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《四川大学》 2006年
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图像融合中的关键技术研究

胡旺  
【摘要】: 图像融合是将两个或者两个以上的传感器在同一时间或不同时间获取的关于某个具体场景的图像或者图像序列信息加以综合,以生成一个新的有关此场景的解释。图像融合的主要目的是减少不确定性,它通过对多幅图像间冗余信息的处理来提高图像的可靠性,通过对多幅图像间互补信息的处理来提高图像的清晰度。近年来,图像融合已经成为众多学科感兴趣的研究热点。 本文以像素级图像融合为主要研究方向,针对图像融合过程中的滤波、优化计算、配准和融合等几个关键问题进行了较为深入的研究,提出了一些新的思想、方法和实现途径。在研究思路上,本文将计算智能中的粗糙集理论、粒子群优化算法和小波分解技术应用于图像滤波、配准和融合中,在推动图像融合技术向自动化、通用化和智能化方向的发展做了一些有益的尝试。 图像滤波是图像融合的预处理步骤,它对图像配准的精度和图像融合的效果有重要的影响。本文对图像中常见的脉冲噪声提出了两种新的滤波方法:(1)基于双窗口和极值压缩的自适应脉冲噪声滤波方法,它采用噪声检测窗口与噪声滤除窗口相分离策略、极值压缩策略以及介于中值滤波和最值滤波之间的自适应滤波等策略相结合,以提高噪声检测的准确性和噪声滤除的有效性。(2)基于粗糙集理论和差分图像的脉冲噪声滤波方法,它采用粗糙集方法,根据差分图像获得的方向数和极值方向数将图像划分为平稳噪声子图、脉冲噪声子图和正常像素子图,然后针对不同子图分别采用不同的噪声滤除方法。实验表明这两种方法比中值滤波及其它改进方法具有更好的滤波性能。 优化计算技术对图像配准和融合的效果和效率起着重要的影响。本文提出了无粒子速度参量和带极值扰动的粒子群优化方法。本文首先从理论上分析和证明了粒子群优化方程中的粒子速度参数不是必需的,进而提出了不含粒子速度参数的简化粒子群优化算法,使得进化方程由二阶降为一阶:然后分析了粒子群优化算法容易陷入局部极值的原因,并设计了极值扰动算子使粒子群优化算法快速摆脱局部极值。实验结果表明,无速度参量的粒子群优化算法能够极大地提高收敛速度和精度;极值扰动算子能够有效摆脱局部极值点;以上两种策略相结合,使得改进的呢子群优化算法以更小的种群数和迭代进化次数获得了更好的优化效果,从而使得粒子群优化算法更加实用化。 图像配准的目的是消除或减小图像在时间、空间、相位和分辨率等方面的差异,它是图像融合的重要步骤。本文提出了一种基于小波分解和粒子群优化算法的图像配准新方法。该方法将图像配准分为粗配准和精配准两个阶段,在粗配准阶段,采用改进的粒子群优化方法,以互信息为图像配准的测度,对两幅待配准图像小波分解后的低频系数分量进行配准;在精配准阶段,采用变量轮换法在以粗配准结果参数为基准的小邻域内搜索更优结果。实验表明,该方法是一种具有抗噪声、精度高、配准成功率高等特点的通用的刚体图像全自动配准方法,具有良好的应用前景。 图像融合的最核心问题是设计融合规则以求取待融合图像中对应位置像素的融合系数。常见的两种计算融合系数的依据是像素值和区域特征值。本文从另外一个角度提出了一种基于差值图像分割的加权图像融合方法,它采用改进的粒子群优化方法在空间域或小波分解域求解差值图像的分割阈值和对应的加权融合系数,而不需要为计算融合系数而构造特征空间和定量特征关系。实验表明,这种方法具有自动化程度高、融合效果好的特点。 综上所述,本文在图像融合的几个关键环节上进行了一些探索性研究工作。本文所提出的一些新方法具有理论基础和预期的实验结果,这些工作对图像融合技术的理论研究和工程应用具有一定的作用。值得特别一提的是,改进的粒子群优化算法具有普遍的应用价值,可以应用于其他领域的最优化问题。
【学位授予单位】:四川大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
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1 王红一;水中气泡图像处理方法及运动特性研究[D];天津大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
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4 陈坤峰;基于曲波变换的受电弓滑板裂纹故障检测[D];西南交通大学;2011年
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6 曹常所;铁路货车车号图像自动采集识别系统的研究[D];河北工业大学;2011年
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9 徐进伟;基于小波变换的数字图像融合研究[D];成都理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 刘贵喜;多传感器图像融合方法研究[D];西安电子科技大学;2001年
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5 张丽平;粒子群优化算法的理论及实践[D];浙江大学;2005年
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 马秋菊;张书琦;;远程重要生产场所智能安全防范系统的设计[J];安防科技;2007年06期
4 田晓艳;;计算智能主要算法研究[J];安防科技;2009年12期
5 蔡莉;胡学钢;;一种基于粗集的决策表求核算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2007年06期
6 焦俊;陈无畏;李绍稳;王继先;;基于改进PSO的智能车辆转向自适应PID控制[J];安徽大学学报(自然科学版);2008年06期
7 周玉华;李景杰;;不完备决策表的一种属性约简方法[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
8 周鸣争,汪军;基于直方图变换的弹痕图像增强技术及实现[J];安徽机电学院学报;2002年04期
9 杨萍,杨明;基于VPRS的重要属性评价方法研究[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年01期
10 杨萍,万上海,陈耿;一种基于可变支持度的缺省规则挖掘算法[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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2 杨为民;李龙澍;;基于GIT的信息融合在农业信息中的应用[A];2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集[C];2005年
3 危前进;董荣胜;孟瑜;崔更申;;基于粗糙集的机械装配知识发现方法[A];广西计算机学会25周年纪念会暨2011年学术年会论文集[C];2011年
4 曾宪伟;方洋旺;伍友利;王洪强;刘加丛;;一种新的最优制导律[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 ;Fuzziness in Covering Generalized Rough Sets[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 刘磊;王永骥;;基于单目视觉的机器人动态目标识别与跟踪[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 马小平;汪永东;樊阳;;模糊证据理论的深入研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 李雄;党生;;基于Rough集理论的战场侦察情报处理[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 高尚;江新姿;汤可宗;;蚁群算法与遗传算法的混合算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 杨光友;张道德;;基于PSO和L-M优化方法的奇偶问题学习算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张杏莉;几何约束求解关键问题研究[D];山东科技大学;2010年
2 孟凡彬;基于随机集理论的多目标跟踪技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 戴运桃;粒子群优化算法研究及其在船舶运动参数辨识中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 朱怡;潜艇航行训练模拟器模型简化与参数优化研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 王蕊;无线传感器网络部署与拓扑控制研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 汤春瑞;水下目标声图像多分辨率分析及识别研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 姜延吉;多传感器数据融合关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 年军艳;普适计算下的上下文感知计算若干关键技术研究[D];安徽工程大学;2010年
3 何慧娟;基于多传感器的移动机器人障碍物检测与定位研究[D];安徽工程大学;2010年
4 柳枝华;微粒群优化算法的改进及应用[D];南昌航空大学;2010年
5 谌业滨;无线传感器网络自身健康状态融合机制研究[D];南昌航空大学;2010年
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7 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
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9 张明军;基于小波包最优树的图像融合技术研究[D];山东科技大学;2010年
10 倪希亮;基于尺度不变特征的多源遥感影像配准[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 夏旭;周长胜;郑直;;多分辨率下的LOD地形简化技术研究[J];北京机械工业学院学报;2008年04期
5 毛士艺,赵巍;多传感器图像融合技术综述[J];北京航空航天大学学报;2002年05期
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8 张炳智,张继贤,张丽;土地利用动态遥感监测中多源遥感影像融合方法比较研究[J];测绘科学;2000年03期
9 付炜,邢广忠,侯蓝田,王文君;基于特征的遥感图像信息融合模式研究[J];测绘科学;2004年06期
10 张辉;唐新明;吴侃;;基于地理坐标框架下的地物与地形匹配解决方案研究[J];测绘科学;2007年02期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李树涛;多传感器图象信息融合方法与应用研究[D];湖南大学;2001年
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9 施丽莲;基于数字图像识别技术的气液两相流参数检测的研究[D];浙江大学;2004年
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1 郭煜丹;基于分形理论和活动轮廓模型的图像分割方法研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
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6 任东;种子纯度与活力快速测定的人工智能图像识别与处理系统[D];吉林农业大学;2003年
7 童豪;生物发酵过程中的软测量技术应用研究[D];浙江大学;2004年
8 陈煜;图像融合技术及其应用研究[D];南京航空航天大学;2004年
9 李宗智;受电弓动态监控装置的研究[D];西南交通大学;2004年
10 唐仁圣;空中目标实时跟踪算法研究及系统设计[D];重庆大学;2004年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 沈奔;张东波;彭英辉;;基于局部血管结构特征的眼底图像二级配准[J];光子学报;2012年10期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 朱洪波;基于亮度变化测度的多源影像抗干扰融合模型研究[D];华中科技大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 蒋辉艳;多源遥感图像的去噪和融合技术研究[D];中国地质大学(北京);2012年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 毛士艺,赵巍;多传感器图像融合技术综述[J];北京航空航天大学学报;2002年05期
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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5 柳继勇;张聘义;肖仁鑫;胡海双;周立钢;;一种偏振红外图像的像素级融合算法[A];2007年光电探测与制导技术的发展与应用研讨会论文集[C];2007年
6 陈小林;赵建;;多源图像快速配准算法研究[A];第八届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2010年
7 倪国强;;图像融合技术及其新进展[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
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9 汤伟军;金毅;张庆平;冯晓源;孙慰迟;;3D-DSA与CTA、MRA的图像融合及其在神经导航手术中的可行性研究[A];2005年上海市生物医学工程学会学术年会论文集[C];2005年
10 胡硕;;核医学图像融合的临床应用(提纲)[A];第二届全国核素显像及治疗学术会议论文摘要汇编[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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4 秦明 鸣琦;计算智能与安全国际会议在西安举行[N];陕西日报;2005年
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6 孙富春 孙增圻;计算智能技术[N];计算机世界;2001年
7 记者 陈耀;国际计算智能和工业应用研讨会在大理举行[N];大理日报(汉);2008年
8 本报记者 荣锋 实习记者 闫淑芸;融资专家王梦冰“五心”话发展[N];发展导报;2008年
9 本报记者 范毅波 张旭军;带上望远镜上路[N];网络世界;2005年
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4 郭擎;基于分数阶变换的信息安全与图像融合算法[D];哈尔滨工业大学;2010年
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6 徐星;融合热运动机制的粒子群优化算法研究及其应用[D];武汉大学;2010年
7 王大志;面向实际工程问题的粒子群优化算法应用技术的研究[D];东北大学;2009年
8 张玮;粒子群优化算法研究及在阵列天线中的应用[D];太原理工大学;2010年
9 杨粤涛;基于非采样Contourlet变换的图像融合[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2012年
10 时永刚;广义距离度量和多模态图像配准技术研究[D];中国科学院研究生院(电子学研究所);2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈煜;图像融合技术及其应用研究[D];南京航空航天大学;2004年
2 方向林;多模态医学图像配准与融合研究[D];重庆大学;2003年
3 曹闻;遥感图像配准与融合技术研究[D];解放军信息工程大学;2004年
4 王睿;可见光与红外图像融合技术研究[D];长春理工大学;2008年
5 何锐;基于小波分析的图像融合技术的研究[D];长春理工大学;2009年
6 陈志雄;基于图像配准的SIFT算法研究与实现[D];武汉理工大学;2008年
7 陈木生;基于小波变换的全色图像与多光谱图像融合算法研究[D];暨南大学;2005年
8 张孝飞;医学图像信息融合的研究[D];广西师范大学;2002年
9 刘庆辉;多模态医学图像的配准与融合[D];山东大学;2009年
10 苏宇;基于特征点的图像拼接技术研究[D];西安电子科技大学;2008年
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