浅谈多源图像融合方法研究

图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中的一项重要而有用的新技术，多源遥感图像数据融合更是成为遥感领域的研究热点，其目的是将来自多信息源的图像数据加以智能化合成，产生比单一传感器数据更精确、更可靠的描述和判决，使融合图像更符合人和机器的视觉特性，更有利于诸如目标检测与识别等进一步的图像理解与分析。遥感图像融合的目的就在于集成或整合多个源图像中的冗余信息和互补信息，利用优势互补的数据来提高图像的信息可用程度，同时增加对研究对象解译（辨识）的可靠性。

标签：遥感图像图像融合几何纠正空间配准图像去噪

1前言

多源遥感图像融合就是将多个传感器获得的同一场景的遥感图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的遥感图像数据或图像序列数据进行空间和时间配准，然后采用一定的算法将各图像数据或序列数据中所含的信息优势互补性的有机结合起来产生新图像数据或场景解释的技术。

2多源图像融合的预处理

预处理的主要目的是纠正原始图像中的几何与辐射变形，即通过对图像获取过程中产生的变形、扭曲和噪音的纠正，以得到一个尽可能在几何和辐射上真实的图像。

2.1图像的几何纠正

图像几何校正一般包括两个方面，一是图像像素空间位置互换，另一个是像素灰度值的内插。故遥感图像几何校正分为两步，第一步是做空间几何变换，这样做的目的是使像素落在正确的位置上；第二步是作像素灰度值内插，重新确定新像素的灰度值，重采样的方法有最临近法、双线性内插法和三次卷积内插法。数字图像几何校正的主要处理过程如图1所示。

2.2图像的空间配准

图像数据配准定义为对从不同传感器、不同时相、不同角度所获得的两幅或多幅影像進行最佳匹配的处理过程。其中的一幅影像是参考影像数据，其它图像则作为输入影像与参考影像进行相关匹配。图像配准的一般过程是在对多传感器数据经过严密的几何纠正处理、改正了系统误差之后，将影像投影到同一地面坐标系统上，然后在各传感器影像上选取少量的控制点，通过特征点的自动选取或是计算其各自间的相似性、配准点的粗略位置估计、配准点的精确确定以及配准变换参数估计等的处理，从而实现影像的精确配准。

像素级图像融合讲解

山东大学（威海）毕业论文毕业设计（论文）设计(论文)题目像素级图像融合方法姓名：李桂楠学号：201100800668 学院：机电与信息工程学院专业：自动化年级2011级指导教师：孙甲冰

目录摘要 (4) Abstract (5) 第一章绪论 (1) 1.1课题背景及来源 (1) 1.2图像融合的理论基础和研究现状 (1) 1.3图像融合的应用 (1) 1.4图像融合的分类 (1) 第二章像素级图像融合的预处理 (3) 2.1图像增强 (3) 2.2图像校正 (6) 2.3图像配准 (6) 第三章像素级图像融合的方法综述 (8) 3.1加权平均图像融合方法 (8) 3.2 HIS空间图像融合方法 (8) 3.3 主成分分析图像融合方法 (8) 3.4 伪彩色图像融合方法 (9) 第四章基于小波变换的像素级图像融合概述 (10) 4.1 小波变换的基本理论 (10) 4.2 基于小波变换的图像融合 (11) 4.3基于小波变换的图像融合性能分析 (12)

第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19) 参考文献 (20) 谢辞................................. 错误！未定义书签。

摘要近些年，随着科学技术的飞速发展，各种各样的图像传感器出现在人们的视野前，这种样式繁多的图像传感器在不同的成像原理和不同的工作环境下具有不同功能。而因为多传感器的不断涌现，图像融合技术也越来越多的被应用于医学、勘探、海洋资源开发、生物学科等领域。图像融合主要有像素级、决策级和特征级三个层次，而像素级图像融合作为基础能为其他层次的融合提供更准确、全面、可依赖的图像信息。本文的主要工作是针对像素级的图像融合所展开的。关键词图像融合理论基础、加权平均、图像融合方法、小波变换、

多聚焦图像融合方法综述

多聚焦图像融合方法综述摘要：本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关知识。然后从空域和频域两方面将多聚焦图像融合方法分为两大块，并对这两块所包含的方法进行了简单介绍并对其中小波变换化法进行了详细地阐述。最后提出了一些图像融合方法的评价方法。关键词：多聚焦图像融合；空域；频域；小波变换法；评价方法 1、引言按数据融合的处理体系，数据融合可分为：信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。图像融合是数据融合的一个重要分支，是20世纪70年代后期提出的概念。该技术综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等现代高新技术。它在遥感图像处理、目标识别、医学、现代航天航空、机器人视觉等方面具有广阔的应用前景。 Pohl和Genderen将图像融合定义为：“图像融合是通过一种特定的方法将两幅或多幅图像合成一幅新图像”，其主要思想是采用一定的方法，把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的各种成像传感器对同一场景成像的多幅图像信息合成一幅新的图像。作为图像融合研究重要内容之一的多聚焦图像融合，是指把用同一个成像设备对某一场景通过改变焦距而得到的两幅或多幅图像中清晰的部分组合成一幅新的图像，便于人们观察或计算机处理。图像融合的方法大体可以分为像素级、特征级、决策级3中，其中，像素级的图像融合精度较高，能够提供其他融合方法所不具备的细节信息，多聚焦融合采用了像素级融合方法，它主要分为空域和频域两大块，即：（1）在空域中，主要是基于图像清晰部分的提取，有梯度差分法，分块法等，其优点是速度快、方法简单，不过融合精确度相对较低，边缘吃力粗糙；（2）在频域中，具有代表性的是分辨方法，其中有拉普拉斯金字塔算法、小波变换法等，多分辨率融合精度比较高，对位置信息的把握较好，不过算法比较复杂，处理速度比较慢。 2、空域中的图像融合把图像f(x,y)看成一个二维函数，对其进行处理，它包含的算法有逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态法、图像代数法、模拟退火法等。 2.1 逻辑滤波器法最直观的融合方法是两个像素的值进行逻辑运算,如:两个像素的值均大于特定的门限值,

基于小波变换的图像融合算法研究

摘要本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法，并针对小波分解的不同频率域，分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则。高频系数反映了图像的细节，其选择规则决定了融合图像对原图像细节的保留程度。本文在选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，低频系数反映了图像的轮廓，低频系数的选择决定了融合图像的视觉效果，对融合图像质量的好坏起到非常重要的作用。图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。 MATLAB小波分析工具箱提供了小波分析函数，应用MATLAB进行图像融合仿真，通过突出轮廓部分和弱化细节部分进行融合，使融合后的图象具有了两幅或多幅图象的特征，更符合人或者机器的视觉特性，有利于对图像进行进一步的分析和理解，有利于图像中目标的检测和识别或跟踪。关键词小波变换；融合规则；图像融合

Image Fusion Algorithm Based on Wavelet Transform Abstract In this paper, the image fusion method based on wavelet transform, and for the wavelet decomposition of the frequency domain, respectively, discussed the principles of select high-frequency coefficients and low frequency coefficients. The high-frequency coefficients reflect the details of the image, the selection rules to determine the extent of any reservations of the fused image on the original image detail. The choice of high-frequency coefficients, based on the principle of maximum absolute value, and consistency verification results. The low-frequency coefficients reflect the contours of the image, the choice of the low frequency coefficients determine the visual effect of the fused image, play a very important role in the fused image quality is good or bad. MATLAB Wavelet Analysis Toolbox provides a wavelet analysis function using MATLAB image fusion simulation, highlight the contours of parts and the weakening of the details section, fusion, image fusion has the characteristics of two or multiple images, more people or the visual characteristics of the machine, the image for further analysis and understanding, detection and identification or tracking of the target image. Keywords Wavelet transform; Fusion rule; Image Fusion

基于多尺度变换的多源图像融合技术研究

基于多尺度变换的多源图像融合技术研究多源图像融合是指综合两个或者多个源图像信息,获得对同一场景更为准确、更为全面和更为可靠描述的图像。目前,由于多尺度变换具有良好的时频域局部特性,因此它被广泛的应用于图像融合领域,当源图像采用多尺度变换进行分解后,所得到的分解系数会处于不同的尺度上,因此可以更有针对性的选择融合准则,实现系数最优化的融合,从而最终改善融合图像的质量。在基于多尺度变换的图像融合算法中,比较成熟和应用较为广泛的当属基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法和基于小波变换的图像融合算法。但这两种方法都有其局限性,在基于拉普拉金字塔的图像融合算法中,源图像经拉普拉斯金字塔分解后不仅会产生大量的冗余信息,致使融合过程中数据量增大,而且分解后产生的信息不具备方向性,在基于小波变换的图像融合算法中,虽然小波分解后不会造成数据量增大,且有一定的方向性,从而在一定程度上弥补了拉普拉斯金字塔分解的不足,但小波分解只能对低频信号进行,不能对高频信号进行,同时分解后如何选择一个具有优良特性的融合准则也是一个问题,最重要的是,由于小波基不具备各向异性,因此往往不能实现对图像最为稀疏的表达,这些都会对最终的融合图像质量产生不利影响。因此,针对这些问题,本论文开展了以下几方面工作:(1)针对小波变换只能对低频信号进行分解,不能对高频信号进行分解这一局限性,选用既能对低频信号进行分解,又能对高频信号进行分解的小波包变换来对源图像进行分解和重构,并对融合准则进行了改进以实现红外图像与可见光图像融合。(2)针对融合准则的问题,特别介绍了脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN),并将PCNN进行了有效的改进使之作为融合准则使用;同时为了解决小波变换过

图像融合的研究背景和研究意义

图像融合的研究背景和研究意义 1概述 2 图像融合的研究背景和研究意义 3图像融合的层次像素级图像融合特征级图像融合决策级图像融合 4 彩色图像融合的意义 1概述随着现代信息技术的发展，图像的获取己从最初单一可见光传感器发展到现在的雷达、高光谱、多光谱红外等多种不同传感器，相应获取的图像数据量也急剧增加。由于成像原理不同和技术条件的限制，任何一个单一图像数据都不能全面反应目标对象的特性，具有一定的应用范围和局限性。而图像融合技术是将多种不同特性的图像数据结合起来，相互取长补短便可以发挥各自的优势，弥补各自的不足，有可能更全面的反映目标特性，提供更强的信息解译能力和可靠的分析结果。图像融合不仅扩大了各图像数据源的应用范围，而且提高了分析精度、应用效果和使用价值，成为信息领域的一个重要的方向。图像配准是图像融合的重要前提和基础，其误差的大小直接影响图像融合结果的有效性。作为数据融合技术的一个重要分支，图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、生成三维立体效果、实现实时或准实时动态监测、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点，使得图像融合在遥感观测、智能控制、无损检测、智能机器人、医学影像(2D和3D)、制造业等领域得到广泛的应用，成为当前重要的信息处理技术，迅速发展的军事、医学、自然资源勘探、环境和土地、海洋资源利用管理、地形地貌分析、生物学等领域的应用需求更有力地刺激了图像融合技术的发展。 2 图像融合的研究背景和研究意义 Pohl和Genderen对图像融合做了如下定义：图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。它的主要思想是采用一定的算法，把

浅谈多源遥感影像融合在图像分类中的应用

浅谈多源遥感影像融合在图像分类中的应用武汉大学遥感信息工程学院201130259XXXX XX 【摘要】笔者结合SPOT影像与TM影像数据融合这一常用方法，简要阐述了多源遥感影像融合技术出现的现实要求、基本原理和主要步骤，从而体现了増维问题在遥感图像分类中的应用。【关键词】多源遥感影像融合増维图像分类 1、技术背景现代遥感技术正在向高光谱分辨率、高空间分辨率和高时间分辨率方向发展, 新型卫星传感器不断涌现, 已从单一传感器发展到多传感器, 在同一地区形成多级分辨率的影像金字塔。在遥感图像分类中，为了达到更好的效果，有时需要增加辅助数据即增加维度，其中常用的一种方法是将SPOT影像与TM影像进行数据融合，将SPOT的较高空间分辨率与TM的较高光谱分辨率等优势综合起来，弥补单一图像上信息的不足，不仅扩大了各自信息的应用范围，而且大大提高了遥感影像分类的精度。 2、技术流程 2.1 多源遥感数据的预处理由于太阳位置、角度条件、大气条件等因素的影响，遥感图像常表现为一定程度的失真和畸变，因此在多源遥感数据融合之前必须进行预处理。首先应该选取适当的波段，对于TM影像，通常选用5、4、3（短波红外、近红外、红色）波段合成，这样有利于植被分类和水体判别。SPOT图像具有多光谱和全色两种模式，为了能跟TM图像的光谱特征更接近，通常采用多光谱的三个波段作为信息源。同时为避免不同时段地物的差异，TM和SPOT图像应采用近似同一时段的数据。遥感图像有一定的几何误差，这就需要进行几何纠正。对于TM数据，纠正方法大致包括按影像获取时的姿态参数和投影系统参数按地图投影参数的变换纠正（粗纠正）和以影像和地形图选择若干同名点对，通过求解多项逼近式纠正参数（精纠正）两种。对于SPOT影像，可以从其磁带“头”文件中读出星历参数和姿态角变化率，进而计算影像中心行的外方位元素近似值，然后结合6个以上控制点采用间接校正法对原始图像进行几何和灰度重采样。由于多源影像数据的几何、光谱、分辨率等特性有所不同，为了将多源信息有效融合，提取更多信息，必须进行有效的配准。比如对10m分辨率SPOT影像与30m分辨率的TM影像之间融合，就需要将TM数据放大至与SPOT单色波段空间分辨率一致，再分别寻找两幅图中的同名控制点，以SPOT影像为参考图，将TM影像对应到SPOT 影像上。此外，多源遥感数据的预处理还包括辐射校正、去噪、边缘提取等。

浅谈多源图像融合方法研究

浅谈多源图像融合方法研究图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中的一项重要而有用的新技术，多源遥感图像数据融合更是成为遥感领域的研究热点，其目的是将来自多信息源的图像数据加以智能化合成，产生比单一传感器数据更精确、更可靠的描述和判决，使融合图像更符合人和机器的视觉特性，更有利于诸如目标检测与识别等进一步的图像理解与分析。遥感图像融合的目的就在于集成或整合多个源图像中的冗余信息和互补信息，利用优势互补的数据来提高图像的信息可用程度，同时增加对研究对象解译（辨识）的可靠性。标签：遥感图像图像融合几何纠正空间配准图像去噪 1前言多源遥感图像融合就是将多个传感器获得的同一场景的遥感图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的遥感图像数据或图像序列数据进行空间和时间配准，然后采用一定的算法将各图像数据或序列数据中所含的信息优势互补性的有机结合起来产生新图像数据或场景解释的技术。 2多源图像融合的预处理预处理的主要目的是纠正原始图像中的几何与辐射变形，即通过对图像获取过程中产生的变形、扭曲和噪音的纠正，以得到一个尽可能在几何和辐射上真实的图像。 2.1图像的几何纠正图像几何校正一般包括两个方面，一是图像像素空间位置互换，另一个是像素灰度值的内插。故遥感图像几何校正分为两步，第一步是做空间几何变换，这样做的目的是使像素落在正确的位置上；第二步是作像素灰度值内插，重新确定新像素的灰度值，重采样的方法有最临近法、双线性内插法和三次卷积内插法。数字图像几何校正的主要处理过程如图1所示。 2.2图像的空间配准图像数据配准定义为对从不同传感器、不同时相、不同角度所获得的两幅或多幅影像進行最佳匹配的处理过程。其中的一幅影像是参考影像数据，其它图像则作为输入影像与参考影像进行相关匹配。图像配准的一般过程是在对多传感器数据经过严密的几何纠正处理、改正了系统误差之后，将影像投影到同一地面坐标系统上，然后在各传感器影像上选取少量的控制点，通过特征点的自动选取或是计算其各自间的相似性、配准点的粗略位置估计、配准点的精确确定以及配准变换参数估计等的处理，从而实现影像的精确配准。

图像融合开题报告2

齐鲁工业大学毕业设计(论文)开题报告题目：图像拼接技术研究—图像融合院（系）电气工程与自动化学院专业电子信息工程班级电子12-1 姓名泳麟学号 201202031022 导师玉淑 2016年 4月 20 日

5.主要参考文献： [5] Blinn J F.Light reflection functions for simulation of clouds and dusty surfaces[C]//Proceedings of SIGGRAPH，1982：21-29. [6] Max N.Optical models for direct volume rendering[J].IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics，1995，1： 99-108. [7] Max N.Light diffusion through clouds and haze[C]//Computer Vision，Graphics，and Image Processing，1986：280-292. [8] 尤赛，福民.基于纹理映射与光照模型的体绘制加速算法[J]. 中国图象图形学报，2003，8（9）. [3] Chao R，Zhang K，Li Y J.An image fusion algorithm using wavelet transform[J].Area Electronical Sinica，2004，32：750-753. [4] Hill P，Canagarajah N，Bull D.Image fusion using complex wavelets[C]//British Machine Vision Conference，Cardif，2002. [5] 梁栋，瑶，敏，等.一种基于小波-Contourlet 变换的多聚焦图像融合算法[J].电子学报，2007，35（2）：320-322. [6] 杰，龚声蓉，纯平.一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法[J].计算机工程与应用，2007，43（24）：47-49. [7] 福生.小波变换的工程分析与应用[M].：科学，1999. [8] 敏，小英，毛捷.基于邻域方差加权平均的小波图像融合[J].国外电子测量技术，2008，27（1）：5-7. [9] 楚恒，杰，朱维乐.一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法[J]. 光电工程，2005，32（8）：59-63. [10] 王丽，卢迪，吕剑飞.一种基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法[J].中国图象图形学报，2008，13（1）：145-150. （上接196页）康健超，康宝生，筠，等：一种改进的基于 GPU 编程的光线投射算法 201

ENVI中的融合方法

ENVI下的图像融合方法图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。只有将两幅融合图像进行精确配准，才可能得到满意的结果。对于融合方法的选择，取决于被融合图像的特征以及融合目的。 ENVI中提供融合方法有： ?HSV变换 ?Brovey变换这两种方法要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。RGB输入波段必须为无符号8bit数据或者从打开的彩色Display中选择。这两种操作方法基本类似，下面介绍Brovey变换操作过程。（1）打开融合的两个文件，将低分辨率多光谱图像显示在Display中。（2）选择主菜单-> Transform -> Image Sharpening->Color Normalized (Brovey)，在Select Input RGB对话框中，有两种选择方式：从可用波段列表中和从Display窗口中，前者要求波段必须为无符号8bit。（3）选择Display窗口中选择RGB，单击OK。（4） Color Normalized (Brovey)输出面板中，选择重采样方式和输入文件路径及文件名，点击OK输出结果。对于多光谱影像，ENVI利用以下融合技术： ?Gram-Schmidt ?主成分（PC）变换 ?color normalized (CN)变换 ?Pan sharpening 这四种方法中，Gram-Schmidt法能保持融合前后影像波谱信息的一致性，是一种高保真的遥感影像融合方法；color normalized (CN)变换要求数据具有中心波长和FWHM，；Pansharpening融合方法需要在ENVI Zoom中启动，比较适合高分辨率影像，如QuickBird、IKONOS等。这四种方式操作基本类似，下面介绍参数相对较多的Gram-Schmidt操作过程。（1）打开融合的两个文件。

三种图像融合方法实际操作与分析

摘要：介绍了遥感影像三种常用的图像融合方式。进行实验，对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像，简要分析比较三种图像融合方式的各自特点，择出本次实验的最佳融合方式。关键字：遥感影像；图像融合；主成分变换；乘积变换；比值变换；ERDAS IMAGINE 1. 引言由于技术条件的限制和工作原理的不同，任何来自单一传感器的信息都只能反映目标的某一个或几个方面的特征，而不能反应出全部特征。因此，与单源遥感影像数据相比，多源遥感影像数据既具有重要的互补性，也存在冗余性。为了能更准确地识别目标，必须把各具特色的多源遥感数据相互结合起来，利用融合技术，针对性地去除无用信息，消除冗余，大幅度减少数据处理量，提高数据处理效率；同时，必须将海量多源数据中的有用信息集中起来，融合在一起，从多源数据中提取比单源数据更丰富、更可靠、更有用的信息，进行各种信息特征的互补，发挥各自的优势，充分发挥遥感技术的作用。[1] 在多源遥感图像融合中，针对同一对象不同的融合方法可以得到不同的融合结果，即可以得到不同的融合图像。高空间分辨率遥感影像和高光谱遥感影像的融合旨在生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率特性的遥感影像，融合方法的选择取决于融合影像的应用，但迄今还没有普适的融合算法能够满足所有的应用目的，这也意味着融合影像质量评价应该与具体应用相联系。[2] 此次融合操作实验是用三种不同的融合方式（主成分变换融合，乘积变换融合，比值变换融合），对一幅具有高分辨率的SPOT全色黑白图像与一幅具有多

光谱信息的SPOT图像进行融合处理，生成一幅既有高分辨率又有多光谱信息的图像。 2. 源文件 1 、 imagerycolor.tif ，SPOT图像，分辨率10米，有红、绿、两个红外共四个波段。 2 、imagery-5m.tif ，SPOT图像，分辨率5米。 3. 软件选择在常用的四种遥感图像处理软件中，PCI适合用于影像制图，ENVI在针对像元处理的信息提取中功能最强大，ER Mapper对于处理高分辨率影像效果较好，而ERDAS IMAGINE的数据融合效果最好。[3] ERDAS IMAGINE是美国Leica公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。 2012年5月1日，鹰图发布最新版本的ERDAS IMAGINE，所有ERDAS 2011软件用户都可以从官方网站上下载最新版本 ERDAS IMAGINE 11.0.5. 新版本包括之前2011服务包的一些改变。相比之前的版本，新版本增加了更多ERDAS IMAGINE和GeoMedia之间的在线联接、提供了更为丰富的图像和GIS产品。用户使用一个单一的产品，就可以轻易地把两个产品结合起来构建一个更大、更清

像素级多传感器图像融合新方法研究

像素级多传感器图像融合新方法研究像素级图像融合是将同类或异类传感器采集到的关于同一场景或目标的图像经过一定的处理,综合成一幅图像,从而获得对同一场景或目标更为准确、全面、可靠的图像描述,是图像处理与计算机视觉领域中多传感器图像信息综合利用的重要手段。随着图像传感技术的发展,像素级图像信息融合已经成为军事、遥感、医学、工业、交通等领域信息综合处理的重要技术。由于图像传感器种类繁多,应用环境各不相同,所以图像融合算法也是各种各样。相对于国外的研究,国内研究起步较晚,其理论以及技术水平亟待提高。本文在深入分析了现有图像融合理论的基础上,结合目前图像处理发展的最新理论,构建了两种新型图像融合框架,提出了稀疏表示域图像融合新方法。在这三种新型图像融合框架下,结合不同图像融合任务的特点,提出了一系列新型像素级图像融算法。另外针对高速公路智能交通系统的需求,本文还提出了多时相图像融合技术和基于特征融合的车牌检测技术,解决了高速公路智能交通系统中监控和信息获取两个重要环节的关键问题。本文主要研究成果如下:1.混合多分辨率分析图像融合传统像素级图像融合算法往往只考虑一种图像多分辨率分析方法,融合算法性能很难获得较大的突破。这是因为任何一种图像多分辨率变换基函数的构造都有严格的限制,使其在表达图像特征时存在一定程度的局限,例如小波变换不能表达图像边缘信息,Curvelet变换不能很好地表达图像细节。由于无法全面表达图像信息,仅通过改变系数融合规则很难进一步提高图像融合算法性能。实际上,不同多尺度几何分析方法之间存在互补特性。例如小波变换适合表

示源图像中的纹理、角点等细小特征,而Curvelet和Contourlet变换适合表示源图像的边缘和线信息。基于此本文在通过大量的对比实验以及理论分析的基础上,提出了图像的混合多分辨率分析理论,将具有互补特性的不同图像变换方法以串联的形式结合,获得图像的混合多分辨率分解,并进一步构建了混合多分辨率分析图像融合框架,在混合多分辨率分解域内对分解系数进行融合,最后通过逆变换得到融合图像。在该框架指导下,我们结合小波变换与Curvelet变换的互补特性以及静态小波变换与非下采样Contourlet变换的互补特性,实现了两种基于混合多分辨率分析的图像融合方法。仿真实验显示这两种方法都能很好地保留源图像的细节信息,融合图像质量比单纯使用小波、Curvelet或Contourlet得到的融合图像质量有明显改进。特别地,混合静态小波与非下采样Contourlet变换的多分辨率分析方法还能很好地保持图像变换的移不变特性,使得待融合源图像存在误配准时仍能取得高质量融合图像。 2.多聚焦图像区域级融合多聚焦图像融合能够突破光学镜头景深的物理限制,获得场景中所有目标聚焦清晰的合成图像,是许多机器视觉处理任务,如边缘检测、图像分割、目标识别等的关键技术。在传统多聚焦图像融合框架下,融合规则只考虑了源图像单个像素特征或其变换域系数的局部邻域特征,通常是在损失部分清晰特征的情况下达到场景内所有目标的相对清晰,融合图像很难达到最优。且对于没有或不能严格配准的源图像,根本无法得到满意的融合结果。针对这一国内外同行公认的难题,本文通过模拟手工获得理想多聚焦融合图像的剪与

浅析多源遥感数据融合原理及应用

浅析多源遥感数据融合原理摘要: 本文介绍了遥感影像融合技术, 系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其优缺点。首先，阐述了多源遥感影像数据融合的目的、意义以及多源遥感影像数据融合的基本理论；然后介绍了多源遥感影像数据融合的层次和常用方法,在分析和探讨多源遥感影像数据融合原理、层次、结构及特点的基础上，归纳了多源遥感影像数据融合方法，然后通过实验，对不同方法融合后的成果图进行比较，每种方法都有其自身的优点和不足之处，这就决定了它们在应用方面的不同，采用乘积方法变换、Brovey比值变换和PCA变换融合方法融合后的图像，其光谱保真程度逐渐降低．Muhiplieative（乘积）变换融合较好地保留了多光谱波段的光谱分辨率和空间信息，融合图像的光谱保真能力较好，详细程度较高；PCA变换融合和Brovey变换；融合和影像质量一般．与PCA变换融合比较，Brovey变换融合的空间信息的详细程度较低，但相对好的保留了多光谱波段的光谱分辨率。关键词: 遥感影像融合融合层次融合方法优缺点对比

目录 1、绪论 (1) 2、多源遥感数据融合的基本理论 (1) 2.1 多源遥感数据融合的概念 (3) 2.2多源遥感数据融合的原理 (4) 2.3多源遥感数据融合层次 (4) 2.3.1 像元级融合 (4) 2.3.2 特征级融合 (4) 2.3.3 决策级融合 (5) 3、多源遥感数据融合常用方法 (5) 3.1 主成分变换（PCT） (5) 3.2 乘积变换 (5) 3.3 Brovey比值变换融合 (5) 4、实验与分析 (6) 5、结语 (8) 参考文献 (9) 致谢 (10)

图像融合的方法研究

东北大学研究生考试试卷考试科目：现代信号处理理论和方法______________ 课程编号：_______________________________ 阅卷人：_________________________________ 考试日期：_________ 2011年11月24日________________ 姓名：________________ 朱学欢 _______________________ 学号：____________ 1101139 ___________________ 注意事项〔?考前研究生将上述项目填写清楚 2?字迹要清楚，保持卷面清洁 3?交卷时请将本试卷和题签一起上交东北大学研究生院

基于MATLAB的图像融合方法姓名：朱学欢学号：1101139 一、图像融合算法数字图像融合(Digital Image Fusion)是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。由于不同模式的图像传感器的成像机理不同，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经图像融合技术得到的合成图像则可以更全面、更精确地描述所研究的对象。正是由于这一特点，图像融合技术现已广泛地应用于军事、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域中。数字图像融合是图像分析的一项重要技术，其目的是将两幅或多幅图像拼接起来构成一副整体图像，以便于统一处理，该技术在数字地图拼接、全景图、虚拟现实等领域有着重要应用。虽然Photoshop等图像处理软件提供了图像处理功能，可以通过拖放的方式进行图像拼接，但由于完全是手工操作，单挑乏味，且精度不高，因此，有必要寻找一种方便可行的图像融合方法。Matlab具有强大的计算功能和丰富的工具箱函数，例如图像处理和小波工具箱包含了大多数经典算法，并且它提供了一个非常方便快捷的算法研究平台，可让用户把精力集中在算法而不是编程上，从而能大大提咼研究效率。在图像融合中，参加融合的源图像是由不同的传感器或者是同一传感器在不同时刻得到的，所以在进行融合之前需要对图像进行配准和一些预处理操作。在本实验中所提到的参加融合的图像都是经过了配准了的，图像融合的过程可以发生在信息描述的不同层。聚九左边杵范It (b) 寓M用僱竝舍技倉遵胯于勲钟机 (?) AW CT图倬ex詹M阳图偉側玄乌b的*售丼髭圈1-5图俅融令校*摩匿単上的庭周 1、图像融合算法的层次分类图像融合系统的算法按层次结构划分可分为信号级、像素级、特征级和决策级。信号级融合：是指合成一组传感器信号，目的是提供与原始信号形式相同但品质更高的信号。

多源图像信息融合的理论与技术

文章编号:100420366(2002)0120041205 收稿日期:2001-04-21 基金项目:中国科学院知识创新工程项目(KZCX 2220824) 多源图像信息融合的理论与技术江　东1,王　钰2,王建华3,兰朝利4 (11中国科学院地理科学与资源研究所资源环境国家数据中心,北京　100101; 21中国科学院数学与系统科学研究所,北京　100083; 31中国水利水电科学研究院水资源研究所,北京　100044; 41中国科学院地质与地球物理研究所,北京　100101) 摘　要:　对不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合、高效的利用,是当前学术界的焦点问题之一。回顾图像融合的源起与发展,对融合的概念与基础理论做了界定与阐述,将目前存在的各种融合技术归纳为3种类型:像元级融合、特征级融合和分类级融合,剖析了其优缺点和适用领域,并对今后的发展方向做了展望。关键词:　多源图像;信息;融合;小波变换中图分类号:　P 40718 文献标识码:　A 随着现代遥感技术的发展,各种对地观测卫星源源不断地提供不同空间分辨率、时间分辨率、波谱分辨率的遥感图像,为了对观测目标有一个更加全面、清晰、准确的理解与认知,人们迫切希望寻求一种综合利用各类影像数据的技术方法。从最初简单的“图像数据内插(I m age data interp retati on )”、“复合分析(Com bined analysis )”,发展到“图像综合(I m age integrating )” ,1990年在美国航空航天局(NA SA )的一个研讨会上,Shen 系统地提出了信息融合(data infor 2 m ati on fusi on )的概念[1]。信息融合是一种信息处理技术,即对多源信息进行处理,以获得改善了的新信息,服务于决策[1,2]。图像融合(I m age fusi on )是一种通过高级影像处理来复合多源遥感影像的技术,是用特定的算法将2个或多个不同影像合并起来,生成新的图像[3]。其目的是将单一传感器的多波段信息或不同类传感器所提供的信息加以综合,消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾,以增强影像中信息透明度,改善解译的精度、可靠性以及使用率,以形成对目标的清晰、完整、准确的信息描述[4]。图像融合不是简单的叠加,它产生新的蕴含更多有价值信息的图像,即达到1+1>2,甚至是远大于2的效果。 1　图像融合的意义与原则单一传感器影像的数据通常不能提取足够的信息来完成某一应用任务,通过多传感器影像的融合,可以得到更多的信息,减少理解的模糊性,提高遥感数据的利用效率。前人将图像融合的优点概括为以下几点:①图像增强,质量的改善;②提高几何配准的精度;③生成三维立体效果;④实现实时、准实时动态观测;⑤替代缺损的影像,克服目标提取与识别中数据不完整第14卷　第1期2002年3月甘肃科学学报Journal of Gansu Sciences V ol .14　N o.1M ar .2002

图像融合算法概述

图像融合算法概述摘要：详细介绍了像素级图像融合的原理,着重分析总结了目前常用的像素级图像融合的方法和质量评价标准,指出了像素级图像融合技术的最新进展,探讨了像素级图像融合技术的发展趋势。关键词：图像融合; 多尺度变换; 评价标准 Abstract:This paper introduced the principles based on image fusion at pixel level in detail, analysed synthetically and summed up the present routine algorithm of image fusion at pixel level and evaluation criteria of its quality. It pointed out the recent development of image fusion at pixel level, and discussed the development tendency of technique of image fusion at pixel level. Key words:image fusion; multi-scale transform; evaluation criteria 1.引言：图像融合是通过一个数学模型把来自不同传感器的多幅图像综合成一幅满足特定应用需求的图像的过程, 从而可以有效地把不同图像传感器的优点结合起来, 提高对图像信息分析和提取的能力[ 1] 。近年来, 图像融合技术广泛地应用于自动目标识别、计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事应用等领域。图像融合的主要目的是通过对多幅图像间冗余数据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。根据融合处理所处的阶段不同,图像融合通常可以划分为像素级、特征级和决策级。融合的层次不同, 所采用的算法、适用的范围也不相同。在融合的三个级别中, 像素级作为各级图像融合的基础, 尽可能多地保留了场景的原始信息, 提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息, 有利于图像的进一步分析、处理与理解, 进而提供最优的决策和识别性能. 2.图像融合算法概述 2.1 图像融合算法基本理论

像素级图像融合

毕业设计（论文）设计(论文)题目像素级图像融合方法姓名：李桂楠学号： 2 学院：机电与信息工程学院专业：自动化年级2011级指导教师：孙甲冰

第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19) 参考文献 (20) 谢辞.................................. 错误!未定义书签。

图像融合算法的分析与比较

摘要：图像拼接技术一直是计算机视觉、图像处理和计算机图形学的热点研究方向。图像融合算法是图像拼接过程中非常重要的一个步骤，本文介绍了几种常用图像融合算法，并且结合实验对它们的进行了分析和比较。关键词：图像融合；图像拼接一、引言图像拼接(image stitching)技术是由于摄像设备的视角限制，不可能一次拍出很大图片而产生的。图像拼接技术可以解决由于相机等成像仪器的视角和大小的局限，不可能一次拍出很大图片而产生的问题。它利用计算机进行自动匹配，合成一幅宽角度图片，因而在实际使用中具有很广泛的用途，同时对它的研究也推动了图像处理有关的算法研究。图1 图像拼接流程图图像拼接技术的基本流程如图1-1所示，首先获取待拼接的图像，然后是图像配准和图像融合，最终得到拼接图。图像拼接技术主要包括两个关键环节，即图像配准和图像融合。图像配准主要指对参考图像和待拼接图像中的匹配信息进行提取，在提取出的信息后寻找图像间的变换模型，然后由待拼接图像经变换模型向参考图像进行对齐，变换后图像的坐标将不再是整数，这就涉及到重采样与插值的技术。图像拼接的成功与否主要是图像的配准。待拼接的图像之间，可能存在平移、旋转、缩放等多种变换或者大面积的同色区域等很难匹配的情况，一个好的图像配准算法应该能够在各种情况下准确找到图像间的对应信息，将图像进行匹配。图像融合的任务就是把配准后的两幅图像根据对准的位置合并为一幅图像。由于两幅相邻图像之间存在重叠区域，因此，采用配准算法可以实现图像的对齐。然而图像拼接的目的是要得到一幅无缝的拼接图像[1]。所谓无缝，就是说在图像拼接结果中，不应该看到两幅图像在拼接过程中留下的痕迹，即不能出现图像拼接缝隙。由于进行拼接的两幅图像并不是在同一时刻采集的，因此，它们不可避免地会受到各种不定因素的影响。由于这些无法控制的因素的存在，如果在图像整合过程结束之后，只是根据该过程中所得到的两幅相邻图像之间的重叠区域信息，将两幅图像简单的叠加起来，那么，在它们的结合部位必然会产生清晰的拼接缝隙，这也就达不到图像拼接所要求的无缝的要求。如何处理图像整合过程中无法解决的拼接缝隙问题，实现真正意义上的无缝拼接，正是图像融合过程中所要解决的问题。对于重叠部分，如果只是简单的取第一幅图像或第二幅图像的数据进行叠加，会造成图像的模糊和拼接的痕迹，这是不能容忍的。图像融合就是要消除图像光强或色彩的不连续性。它的主要思想是让图像在拼接处的光强平滑过渡以消除光强的突变。二、常见的图像融合算法 1、平均值法令，，分别表示第一幅图像、第二幅图像和融合图像在点处的像素值，则融合图像中各点的像素值按式(4-1)确定。 (1) 式(4-1)中，表示第一幅图像中未与第二幅图像重叠的图像区域，表示第一幅图像与第二幅图像重叠的图像区域，表示第二幅图像中未与第一幅图像重叠的图像区域。取两幅图像的平均值的算法速度很快，但效果一般不能令人满意，在融合部分有明显的带状感觉，用眼睛能够观察出区别。本文以左图像所在的坐标系为参考坐标空间，将右图像经过变换矩阵向参考图坐标进行映射，由于双线性插值法在计算效率和精度方面可以达到一个很好的平衡，因此在变换过程中本文采用双线性插值。然后采用平均值法对图像重叠区进行融合，得到图2(a)和图2(b)。从图中可以看出由于采用本文的配准方法拼接出来的图像在拼接点处结合得很好，但是由于重叠区域采用了简单的平均值法来进行融合，有明显的拼缝。 (a) 校园广场图片（b）足球场图片图2 采用平均值法来对图像进行融合 2、重叠区线性过渡为了消除重叠区的拼缝问题，目前采用较多的是重叠区线性过渡的方法. 实现的具体方法是假设重叠区域宽度为l。取过渡因子是（）。两幅图像重叠区的x轴和y轴最大和最小值分别为、和、，则过渡因子，重叠区的像