多分辨率分析圖像融合關鍵技術研究.pdf

1、圖像融合是一門綜合了傳感器、圖像處理、信號處理、計算機和人工智能的現(xiàn)代高新技術。利用圖像融合技術可以有效利用多個圖像的互補信息和冗余信息，并獲得對目標或場景更為準確、可靠、全面的信息描述，以供進一步觀察、處理、分析、決策等。目前，圖像融合技術已經(jīng)廣泛應用于軍事、醫(yī)療、遙感圖像處理、多傳感器網(wǎng)絡等，但是，因為國內外有關圖像融合的研究還不夠系統(tǒng)和深入，尚未形成完整的理論框架和體系，同時其關鍵技術因其高度敏感性受到了發(fā)達國家的封鎖，因此對圖像

2、融合關鍵技術的系統(tǒng)研究具有十分重要的現(xiàn)實意義。
　　本文緊密圍繞基于多分辨率分析的圖像融合關鍵技術，提出了一些圖像融合和融合圖像質量評價的新思路、新算法，主要工作如下：
　　對多分辨率分析圖像融合算法進行了綜合對比和分析。首先介紹了圖像融合常用的多分辨率分析方法理論基礎，接著分別闡述了金字塔變換、小波變換以及移不變小波變換的基本原理、變換系數(shù)特點以及各自在圖像融合方面的優(yōu)缺點。為進一步驗證并探討不同多分辨率分析方法、不同小波

3、參數(shù)選取方法、不同變換級數(shù)等對圖像融合效果的影響，本文設計了同樣融合規(guī)則不同變換方法、同樣融合方法不同小波基、同樣融合方法不同小波變換級數(shù)以及同樣多分辨率變換方法不同融合規(guī)則等4種仿真試驗，并用多種主客觀評價指標對融合效果進行綜合評價，得到了一些針對多分辨率圖像融合實際應用中參數(shù)選擇方法和關鍵影響因素的初步結論，對于開展同領域研究具有一定參考價值。
　　針對多聚焦圖像融合，提出一種基于可變尺度統(tǒng)計分析與非下采樣輪廓波變換的圖像融合

4、策略。首先介紹了多聚焦多源圖像融合和非下采樣輪廓波變換的基本原理，然后從保持圖像自然度和清晰度的角度，結合非下采樣輪廓波變換系數(shù)特點，提出一種新的融合策略。創(chuàng)新點有三個方面：一是提出采用可變尺度統(tǒng)計特征對圖像變換的高低頻系數(shù)分別進行分析，克服了固定窗口尺寸不能適應圖像特征變化的缺點；二是對低頻子帶，以多尺度平均梯度為判決依據(jù)，確定融合系數(shù)；三是對高頻系數(shù)，根據(jù)非下采樣輪廓波變換系數(shù)各子帶數(shù)據(jù)尺寸相同易于定位的特點，提出了一種新的融合策略

5、，即對同一位置不同子帶的高頻圖像變換系數(shù)從同一幅源圖像中選取，以保持融合圖像的自然度和清晰度。實驗結果顯示，該方法在提高融合圖像清晰度，并保持源圖像自然度上取得了很好的效果。
　　針對遙感圖像應用，深入研究全色圖像與多光譜圖像的特性，并針對圖像融合過程中容易引起光譜失真的問題，提出一種基于區(qū)域特征和非下采樣輪廓波變換的圖像融合算法。一是提出了一種新的融合規(guī)則：結合圖像非下采樣輪廓波變換系數(shù)特征，對圖像的低頻子帶系數(shù)，根據(jù)圖像特征的

6、顯著性，劃分為平滑區(qū)、紋理區(qū)和邊緣區(qū)三種，分別按照不同的融合規(guī)則進行處理；對圖像的高頻子帶則按照絕對值取大的規(guī)則進行融合。二是對融合圖像質量評價指標進行了改進：設計了光譜保持度和梯度對比度兩個指標來衡量遙感圖像融合質量，該指標的取值能夠更加準確地展示融合圖像的質量與輸入圖像質量的對比關系。三是深入探討了區(qū)域參數(shù)取值與融合圖像清晰度和光譜扭曲程度之間的關系，得到了一些有益的結論。實驗結果顯示，通過本文提出的算法，融合圖像在提高圖像清晰度的

7、同時，大大減少了融合圖像的光譜失真。
　　詳細介紹圖像質量評價的主客觀方法，分析當前圖像質量評價中的熱點和難點，并通過對國內外相關方法的深入研究，提出一種新的融合圖像質量客觀評價方法。該方法將互信息和基于結構相似度的圖像質量評價方法結合起來，以更好地對融合圖像質量進行綜合評價。創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在兩個方面。一是對多個圖像之間互信息的計算方法進行了簡化。提出將所有輸入圖像看作一個整體，來計算輸入信號與輸出信號的互信息，從而得到多圖像互信