多聚焦圖像融合算法研究

摘要

    圖像融合是將同一對(duì)象的兩個(gè)或多個(gè)圖像按一定規(guī)則合成為一幅圖像。其關(guān)鍵是抽取每幅源圖像中的清晰區(qū)域，并將這些清晰區(qū)域以一定的規(guī)則融合起來，從而生成一幅清晰且信息量完整的融合圖像。多聚焦圖像融合的具體目標(biāo)在于提高圖像的空間分辨率、改善圖像的幾何精度、增強(qiáng)特征顯示能力、改善分類精度、替代或修補(bǔ)圖像數(shù)據(jù)的缺陷等。

本文概括了多聚焦圖像融合的一些基本概念和相關(guān)的基本知識(shí)，對(duì)DWT分解的層數(shù)和方向子帶的個(gè)數(shù)對(duì)融合結(jié)果的影響進(jìn)行了初步的研究。并就加權(quán)平均法、單層DWT分解、二層及二層以上DWT分解對(duì)多聚焦圖像的融合進(jìn)行了算法研究和編程實(shí)現(xiàn)，并對(duì)這些方法的仿真結(jié)果進(jìn)行了比較分析。

仿真結(jié)果表明，基于空間域的加權(quán)平均法的融合效果非常一般，在圖像的細(xì)節(jié)表現(xiàn)力方面存在很大的不足；而基于變換域中的小波變換的低頻取平均、高頻取絕對(duì)值最大的融合算法在小波分解層數(shù)達(dá)到三層時(shí)，所得融合圖像的性能指標(biāo)，如信息熵、空間頻率和清晰度都較為理想，達(dá)到了預(yù)期目的。可見多層DWT分解融合方法具有較高的應(yīng)用價(jià)值，可以將其用于圖片的判讀分析，如指紋識(shí)別、人臉鑒別、不完整圖片的復(fù)原等。

關(guān)鍵詞：圖像融合，多聚焦圖像，加權(quán)平均，DWT

                                 

ABSTRACT

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KEY WORDS: image fusion，multi-focus image，weighted average，DWT 

目錄

第一章 緒論5

    1.1課題研究的背景和意義5

1.2 研究現(xiàn)狀及存在的問題5

1.2.1 研究現(xiàn)狀5

1.2.2 存在的問題6

1.3多聚焦圖像融合技術(shù)7

1.3.1 多聚焦圖像成像特點(diǎn)7

1.3.2 多聚焦圖像融合層次8

1.4 本文章節(jié)的安排8

第二章 多聚焦圖像融合的基礎(chǔ)理論10

2.1多聚焦圖像成像原理10

2.2 多聚焦圖像融合主要算法11

2.2.1 空間域多聚焦圖像融合12

2.2.2 變換域多聚焦圖像融合17

2.3 多聚焦圖像融合質(zhì)量評(píng)價(jià)19

        2.3.1 主觀評(píng)價(jià)19

2.3.2 客觀評(píng)價(jià)19

2.4 本章小結(jié)21

第三章 基于小波變換的多聚焦圖像融合22

3.1 引言22

3.2 小波變換的基礎(chǔ)理論22

3.2.1 小波定義22

3.2.2 連續(xù)小波變換23

3.2.3 離散小波變換24

3.3 小波的分解25

3.3.1小波基的選擇與分解層數(shù)26

3.4算法仿真與結(jié)果分析27

3.4.1算法仿真27

3.4.2融合結(jié)果分析30

3.5 本章小結(jié)30

第四章 總結(jié)與展望31

4.1 全文總結(jié)31

4.2 工作展望32

參考文獻(xiàn)33

致 謝35

畢業(yè)設(shè)計(jì)小結(jié)36

附 錄A37

附 錄B38

附 錄C40

附 錄D43