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图像融合算法研究

秦云霞  
【摘要】: 图像融合技术就是充分利用多个图像传感器提供的具有互补性和冗余性的多个源图像,将其进行综合处理,生成比来自任意单传感器更清晰、更完整、更可靠的图像,以此提高系统的性能。多传感器图像融合技术可广泛用于数字照相机的大景深成像、医学多模式图像的综合显示、地球遥感图像分类识别、机器人视觉、虚拟现实、三维图像重建、防恐怖安全检查等领域。论文在探讨和研究多源图像分类问题、基于多分辨率的图像融合算法和融合图像质量评价方法的基础上,将评价指标应用在图像融合过程中,提出了关于图像融合的新的思想和方法。 根据图像源的不同,多源图像融合大致可分为:多聚焦图像融合、多传感器图像融合、遥感多源图像融合以及时间序列(动态)图像融合。人们在图像融合研究过程中发现,很难设计出一种能够适应各类图像源的图像融合算法,因此实际应用中一般针对不同的图像源设计不同的图像融合算法。本文在分析多聚焦图像和医学图像特点的基础上,结合一种通用的图像评价指标,提出了可同时适用于多聚焦图像和医学图像融合的方法,并证明了这种方法的有效性。 将图像融合评价的信息加入到参数选取和融合规则的选取过程中,可以更充分地利用信息源所提供的信息,这样形成具有带反馈信息的图像融合模型,其结果势必会得到比开环图像融合过程更好的效果。多尺度多分辨率方法是图像融合中使用最普遍的一种方法,这是因为通过尺度和(或)方向分解输入图像的特征更具代表性,从而提供优越的融合性能。为了给出客观自适应的融合方法,本文将客观评价指标的概念引入多尺度多分辨率融合系统中,这种自适应地融合算法能够地广泛地应用于各种场合中。


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