基于小波变换的数字图像融合毕业论文doc.docx

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基于小波变换的数字图像融合毕业论文doc

本科毕业论文（设计）

题目：

基于小波变换的数字图像融合的研究

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学号：

***********

专业班级：

07通信工程

（1）班

二级学院：

电子通信工程学院

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完成时间：

2011年5月

教务处制

安徽新华学院本科毕业生毕业论文（设计）承诺书

本人按照毕业论文（设计）进度计划积极开展实验（调查）研究活动,实事求是地做好实验（调查）记录,所呈交的毕业论文（设计）是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

据我所知,除文中特别加以标注引用参考文献资料外,论文（设计）中所有数据均为自己研究成果,不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。

与我一同工作的同志对本研究所做的工作已在论文中作了明确说明并表示谢意。

毕业论文（设计）作者签名：

日期：

内容摘要

图像融合是信息融合在图像处理领域的一个重要应用,小波分析具有多分辨等特点,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。

文本简要介绍了什么是小波变换,对连续小波变换和离散小波变换和其在图像处理中的核心思想——多分辨率分析进行了着重分析。

给出小波变换在图像融合中的理论基础小波分解和小波重构的框架图。

本文论述了基于小波分析的图像融合的基本原理、方法和优点,介绍了基于小波分析图像融合,并提出了基于边缘保持的小波图像融合方法。

分析比较了传统的小波图像融合和基于边缘保持的小波图像融合。

关键词

图像融合；小波变换；多分辨率分析；边缘保持；双边滤波器

ABSTRACT

Imagefusionistheinformationfusioninimageprocessingarea,animportantapplicationofthewaveletanalysishascharacteristicssuchasmulti-resolution,caneffectivelywillfeatureisapparent,highresolutionimagefusiontogether,getapicturethananysourceimageeffectsaregoodimage.

Textbrieflyintroduceswhatiswavelettransformtocontinuouswavelettransform,anddiscretewavelettransformanditsimageprocessing,thecoreideas-multi-resolutionanalysisconductedemphaticallyanalyzed.Giventheimagefusionofwavelettransformthetheoreticalbasiswaveletdecompositionandreconstructionofwaveletframe-chartof.

Thispaperdiscussesthebasedonwaveletanalysisofimagefusionbasicprinciple,methodandadvantages,introducesimagefusionbasedonwaveletanalysisisproposedbasedonedge,andmaintainthewaveletimagefusionmethod.Analysisandcomparisonofthetraditionalwaveletimagefusionandbasedonedgeofwaveletimagefusiontokeep.

KEYWORDS

Imagefusion;Wavelettransform;Multiresolutionanalysis;Edgekeep;Bilateralfilter

基于小波变换的数字图像融合的研究

1引言

1.1图像融合的意义和应用价值

图像融合是信息融合的分支之一,信息融合技术带动了多源图像融合技术的发展。

多源图像融合是信息融合中可视信息部分的融合,图像融合的定义：

图像融合就是通过一种特定的算法将两幅或多幅图像合成为一幅图像。

一般指将在同一时间、或不同时间获取的关于某个具体场景的多源图像信息加以综合,以生成一个新的有关此场景的描述,而这个描述是从单一图像的信息中无法得到的。

通过对多源图像的融合,可以克服单一图像存在的局限性,提高多源图像的使用效率,并有利于对物理现象和事件进行定位、识别和解释[1]。

图像融合的主要目的：

1）锐化图像,降低图像模糊达到图像增强的目的；

2）在数字地图绘制等方面,提高平面绘图和几何纠正精度：

3）增强单一图像信息源中相关特征；

4）提高数据间的相互补充,改善分类精度；

5）利用多时相数据进行动态监测,提高时相监测能力；

6）利用来自其它传感器的图像信息来替代、弥补某一传感器丢失的信息,克服目标提取与识别中数据的不完整性,提高解译图像信息的能力。

由于不同图像传感器获取的图像数据在几何、光谱、时间和空间分辨率等方面存在明显的局限性和差异性,所以仅仅利用一种图像数据难以满足实际需求。

为了对观测目标有一个更全面、清晰、准确的理解和认识,人们迫切希望寻求一

种综合利用各类图像数据的技术方法。

与单源图像相比多源图像融合具有更多优势,这是因为多源图像具有冗余性,具有单源图像无法捕捉的信息,即多源图像之间具有互补性,因此多源图像融合能够从多个视点和多个时段获取信息,扩大时空的传感范围,提高观测的准确性和清晰性。

如何把从各种不同传感器得到的图像融合起来,以便更充分地利用这些信息成为图像处理领域重要的研究课题之一。

1.2图像融合的发展现状

遥感图像的分析和处理是多传感器图像融合最早的应用领域,最初应用于雷

达图像和Landsat．MSS图像的复合图像对地质情况进行解释。

90年代以后,随

着多颗遥感图像卫星的升空,图像获取的手段更加先进,图像融合的研究不断呈

上升趋势,应用领域遍及遥感图像处理,医学图像处理。

近些年,图像融合在计

算机视觉、目标识别和军事领域成为研究的热点。

多源图像融合系统具有的突出的优越性,所以在美、英等技术先进的国家受到高度重视并已取得相当的进展。

美国德克萨斯仪器公司（TI）研究将红外热像和微光图像融合,来提高夜战能力,TI公司还进行了将通用组件红外系统与电视、采用焦平面阵列的前视红外系统和25mm三代微光电视系统、长波及短波红外视频信号融合的实验,取得了不错的结果。

美军在海湾战争用于F．16的吊舱就是一种可将前视红外、激光测距仪、可见光摄像机等多种传感器信息迭加显示的图像融合系统；美国还研究了基于可见光与红外图像的自适应数据融合实验床,用图像融合的方法模拟战场,还计划2005年研制出基于图像与数据融合技术的覆盖射频、可见光、红外波段共用孔径的有源／无源一体化探测系统；西欧卫星中心也正在开发用于环境、战场监视的卫星系统,一个重要的理论基础就是图像融合技术。

目前,国内有关图像融合技术的研究主要还处于算法理论研究阶段,一些研

究机构和大学在这一领域做了研究和探索,如中科院遥感所、中科院上海技术物

理研究所、武汉大学、西北工业大学等。

有关实时的图像融合系统的研制和开发

也在进行中,近年国内的一些研究机构主要致力于图像融合实时系统的研发,这

种融合系统的研发不仅要求高速的数字图像处理硬件平台支持,而且涉及到对融

合算法有一定针对性的改进和优化方案的研究。

北京理工大学是国内最早开展系

统性图像融合技术研究的单位,南京理工大学自1994年起先后开展了“微光双谱假彩色显示仿真”、“微光与热像融合假彩色显示仿真”等探索性课题研究,华中科技大学也已开发出基于DSP的红外双波段图像融合系统。

1.3本文工作及特色

本论文主要以图像融合系统为主要研究背景,深入研究了图像融合方法及算法优化；针对融合噪声和信号不易区分的问题,深入研究了基于小波的图像融合规则,提出了解决含噪图像融合的一种方法。

该论文的主要研究内容概括如下：

第一章概述图像融合的现实意义,价值以及国内外研究现状。

第二章介绍了数字图像融合的层次和流程。

第三章像素及融合方法和算法简介及评价

第四章详细阐述小波变换及其核心思想多分辨率分析和基于小波变换的图像融合方法,并提出来基于边缘保持特性的小波图像融合新技术。

第五章简单介绍了图像融合结果的评价评价标准并比较传统的小波图像融合技术和基于边缘保持的小波图像融合效果。

综述对本论文阐述的各种图像融合方法进行总结。

2数字图像融合

2.1图像融合层次

依据融合处理的层次不同,一般将图像融合技术划分为三个层次：

像素级融合、特征级融合、决策级融合。

像素级融合属于底层的图像融合,它直接对多幅图像的像素点进行信息综合处理,形成融合图像。

像素级融合提供了另外两种层次图像融合所不具有的细节信息。

通过像素级图像融合后的复合图像包含的信息更丰富、更精确、更可靠、更全面,更有利于进行视觉分析或计算机处理。

但是,该层次的融合往往是需要以图像的严格配准为前提的,配准精度一般应达到像素级。

源图像配准与否对像素级图像融合的效果起到关键性的作用。

特征级融合是中间层次的融合处理。

它是在对源图像进行特征（如边缘、形状、纹理等）提取之后,将不同类的特征信息进行融合处理,以获取目标特性更为精确描述的联合特征。

融合处理得到的联合特征可能只是源图像特征的简单合成,也可能是由各分量特征属性组成的一种完全新型的特征。

特征级融合的结果是一个特征空间,数据量相比于原来的图像数据大大减小,可以提高数据的处理和传输效率,有利于实现实时数据处理。

特征级融合对传感器配准要求不如像素级要求那样严格,因此图像传感器可以分布于不同平台上。

特征级图像融合实际上涉及了图像分割、特征提取和特征层信息融合等几个方面的内容。

决策级图像融合是在信息抽象的最高层次上进行的融合处理。

它是在源图像传感器已经独立完成了判断决策或分类识别任务之后,采用逻辑推理或统计推理的方法,对来自各传感器的决策进行判决融合,以增强信息的可靠程度和解决信息冲突。

由于各传感器的决策多已符号化或数据化,决策级图像融合对图像的配准要求较低。

决策级图像融合实际上包含了检测、分类、识别和融合等过程。

决策级融合是图像融合的最高层次,其最直接的体现就是经过决策级融合的结果可以直接作为决策要素来做出相应的行为,以及直接为决策者提供决策参考。

图像融合系统层次结构图如2-1所示。

2-1图像融合系统的层次结构图

2.2图像融合流程

在图像融合之前,由于图像间的位移、畸变以及噪声污染等问题,图像融合之前必须经过一系列的预处理,如何对图像进行配准是图像预处理的基本环节,是图像处理和分析的关键步骤,是图像融合、图像对比和目标识别的必要前提。

对图像进行增强,突出图像特征是图像配准和图像融合的前提。

图像配准是图像融合系统中一个关键的步骤,其处理质量的高低直接影响到图像融合系统的结果。

图像融合的基本流程图如l-2。

图2-2图像融合系统的基本流程

在像素级图像融合过程中,图像配准的精度要求较高,其结果直接会影响到融合的效果,图像的配准精度一般都要求达到像素级。

因此在像素级图像融合之前,首先对图像进行精确的配准,达到图像配准的要求才能进行图像融合。

3像素级融合

3.1像素级融合步骤

像素级融合是最低层次的融合,也是后两级的基