多聚焦图像像素级融合算法研究
多聚焦图像融合算法研究
本科毕业设计论文题目多聚焦图像融合算法研究专业名称学生姓名指导教师毕业时间毕业 任务书一、题目多聚焦图像融合算法研究二、指导思想和目的要求本题目来源于科研，主要研究多聚焦图像的概念，学习多聚焦图像的常用融合算法，进而实现相关算法。
希望通过该毕业设计，学生能达到：1．利用已有的专业知识，培养学生解决实际工程问题的能力；2．锻炼学生的科研工作能力和培养学生团队合作及攻关能力。
三、主要技术指标1．学习多聚焦图像的特点；2．研究多聚焦图像的融合算法；3．实现多聚焦图像的融合。
四、进度和要求第01周----第02周： 参考翻译英文文献；第03周----第04周： 学习多聚焦图像的特点；第05周----第08周： 研究多聚焦图像的融合算法；第09周----第14周： 编写多聚焦图像的融合程序；第15周----第16周： 撰写毕业设计论文，论文答辩。
五、主要参考书及参考资料1.张德丰.MATLAB 数字图像处理[M].北京：机械工业出版社，2012.2. 敬忠良. 图像融合——理论与应用[M].北京：高等教育出版社，2010.3. 郭雷. 图像融合[M]. 北京：电子工业出版社，2011.4. 孙巍. 孙巍. 像素及多聚焦图像融合算法研究[D].长春：吉林大学，2008.5. 马先喜. 多聚焦图像融合算法研究[D].无锡：江南大学，2012.学生 指导教师 系主任 __ __设计论文摘要图像融合是将同一对象的两个或多个图像按一定规则合成为一幅图像。
其关键是抽取每幅源图像中的清晰区域，并将这些清晰区域以一定的规则融合起来，从而生成一幅清晰且信息量完整的融合图像。
多聚焦图像融合的具体目标在于提高图像的空间分辨率、改善图像的几何精度、增强特征显示能力、改善分类精度、替代或修补图像数据的缺陷等。
本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关的基本知识，对DWT分解的层数和方向子带的个数对融合结果的影响进行了初步的研究。
像素级图像融合及其关键技术研究
像素级图像融合及其关键技术研究图像融合是将多个相同或不同类型的成像传感器获取的同一场景的多幅图像信息加以综合与提取,从而产生比任何单一图像信息对景物更加精确的描述。
图像融合一般可分为像素级、特征级和决策级图像融合。
本文针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题,重点研究了其中的三项关键技术:像素级图像融合预处理中的图像降噪技术、多聚焦图像融合技术以及全色与多光谱遥感影像融合技术。
主要内容为:1.提出了一种基于人类视觉系统的图像去噪方法。
该方法结合了像素分类与小波变换,在不同的图像区域采用不同的阈值进行去噪,可有效提高图像去噪的效果,同时较好的保持了图像细节。
2.提出了一种有利于图像压缩的小波图像去噪方法以及一种小波系数校验方法。
该去噪方法利用图像小波系数的层内相关性进行图像去噪,并可与后续的图像压缩处理有效结合。
3.提出了一种基于局部区域梯度信息的多分辨率图像融合算法及其改进算法。
改进算法对不同源图像的对应尺度系数进行自适应加权相加,以获得融合后的尺度系数。
这两种方法的融合效果均优于常用融合方法。
4.提出了一种基于离散余弦变换以及一种结合小波变换与离散余弦变换的图像融合新方法。
前者的计算量相对较少,适用于实时处理,而后者则能有效提高图像融合的质量。
5.提出了一种基于支持向量机与图像块分割的自适应图像融合策略。
该方法依据多聚焦源图像块所在的位置,采用不同大小的图像块进行自适应融合处理,可有效提高图像的融合效果。
6.提出了一种结合块分割与多分辨率分析的多聚焦图像融合方法。
该方法可与现有的基于多分辨率分析的多聚焦图像融合方法相结合,能有效提高这些方法的融合效果。
7.提出了一种基于离散余弦变换与IHS(Intensity-hue-saturation,IHS)变换的多光谱与全色遥感影像融合方法及其改进算法。
这两种方法可直接在离散余弦变换域进行遥感影像融合,适合压缩格式的遥感影像快速融合。
利用这两种方法的思想在空域结合基于IHS变换的融合方法,仅需较小的计算量,在提高融合图像空间分辨率的同时,保持了绿色植被区域的光谱特性。
像素级图像融合方法及应用研究
像素级图像融合方法及应用研究图像融合技术(Image Fusion Technology)作为多传感器信息融合的一个非常重要的分支——可视信息的融合，近二十年来，引起了世界范围内的广泛关注和研究热潮。
图像融合就是对多个传感器采集到的关于同一场景或目标的多个源图像进行适当的融合处理，以获取对同一场景的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。
图像融合的目的是充分利用多个待融合源图像中包含的冗余信息和互补信息，融合后的图像应该更适合于人类视觉感知或计算机后续处理。
像素级图像融合是在基础层面上进行的图像融合，它能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息，有利于图像的进一步分析、处理与理解，它在整个图像融合技术中是最为复杂、实施难度最大的融合处理技术。
本文的研究工作主要是围绕像素级的图像融合展开的，针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题，重点研究了像素级图像融合的算法及其实现以及图像融合质量的综合评价问题，同时还对图像融合的预处理技术以及像素级图像融合技术的初步应用做了探讨。
本论文的主要研究内容和研究成果如下：(1) 在深入理解图像融合技术基本理论的基础上，针对传统基于塔型分解和基于小波变换图像融合方法的分解方式不能很好地适用于高频段包含大量重要信息的图像融合这一问题，提出了一种基于离散小波包变换的图像融合方法，该方法能够对图像的高频部分进行更为细致的划分，从而有利于在融合过程中提取源图像的重要细节信息，实验结果表明该方法能够有效地提高图像的融合质量。
为了进一步改善图像的融合效果以及融合算法的性能，本文还提出了一种新的基于区域特征选择的图像融合规则。
该规则不仅计算简单，而且能够在融合图像中保留较多的重要特征和细节信息，通过针对不同类型多源图像的融合仿真实验，结果表明该融合规则具有良好的融合性能。
(2) 针对在图像融合过程中，采用传统基于卷积运算的小波变换处理大量的图像数据时，存在的计算复杂、运算所需内存较多、无法实现在线快速的图像处理等缺陷，提出了一种基于第二代小波变换的图像融合方法。
像素级多聚焦图像融合算法研究
像素级多聚焦图像融合算法研究
在变换域方面,提出了两种基于Q-Shif双树复数小波变换(Q-Shif DT-CWT)的融合算法。
针对低频系数和高频系数的不同特点,算法一分别采用邻域梯度取大(NGMS)和模值取大(MVMS)融合准则进行系数融合。
在算法一的基础上,算法二采用合成图像模值取大(SI-MVMS)准则对高频系数进行融合。
两种融合算法提高了系数选取的准确性,其中算法二融合图像质量更高。
在空间域方面,提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的空间域融合算法。
该算法采用NSCT提取源图像细节信息,通过合成图像绝对值取大(SI-AVMS)准则得到融合决策图来“指导”源图像中像素点的选取。
算法利用NSCT良好的细节表现力,克服了传统空间域融合算法在细节表现力上的不足。
由于不存在反变换,避免了对源图像信息的破坏。
在彩色多聚焦图像融合方面,提出了基于NSCT的空间域彩色多聚焦图像融合算法。
该算法根据亮度分量的融合情况“指导”源彩色图像的三个分量中像素点的选取,其中亮度分量采用基于NSCT的空间域融合算法进行融合。
该算法避免了传统融合算法容易出现的颜色失真和模糊现象。
多聚焦图像融合算法的研究
多聚焦图像融合算法的研究SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-分类号：********U D C：******-***-(20**)****-0密级：公开编号：********************大学学位论文多聚焦图像融合算法研究论文作者姓名：申请学位专业：申请学位类别：指导教师姓名（职称）：论文提交日期：多聚焦图像融合算法研究摘要光学成像系统焦距确定后，只有成像在景深区间内的空间点能够清晰成像。
实际应用中对某个场景的物体成像时，由于被照场景中各物体与成像镜头的物距各异，所成的像不是全都清晰的。
为了获取清晰的全场景图像，需要对场景中不同的物体分别聚焦，获取每个物体的图像，并将其融合在一起，即多聚焦图像融合技术。
研究了多聚焦图像融合的基本理论，特别是空间域和变换域的融合方法；阐述了有关小波变换（WT）的融合理论，该办法通过对原始图像实施小波分解，将解析后的低、高频区域作相应的变换，高低频区域分别使用不同的融合规则，然后用修正后的小波子区域融合成新图像。
设计了计算机模拟实验，对几种基于小波的多聚焦图像融合算法进行了模拟并给出了结果评价，实验结果证实了文中方法的有效性。
关键词：多聚焦图像融合；小波变换；图像重构；质量评价；融合规则Theresearchonmulti-focusimagefusionalgorithmAbstractAfterdeterminingthefocallengthoftheopticalimagingsystem,onlywhenimagingin thespacepointofthedepthoffocuscanbeclearlyimaged.Intherealprocessoftheimage-forming,becauseofthedifferenceoftheobjectdistancebetweenthethingsandimaginglens inthescenewhichbefocused,theimage-formingtocertainsceneisnotallclear.Toobtainclearpanorama,wecanrespectivelyfocuso nthedifferentobjectsinthescene,getalltheimagesoftheobjectandmixthemtogether,thisis so-calledmulti-focusimagefusiontechnology.Thebasictheoryofmulti-focusimagefusion,especiallythespatialdomainandtransformdomainfusionmethod;Exp oundedaboutthewavelettransform(WT)fusiontheory,theapproach,theoriginalimageby waveletdifferentiation,willberesolvedafterthelow-frequencyregionforthecorrespondingconversion,high-frequencyregionsareusingdifferentfusionrules,thencorrectedwaveletsub-regionalintegrationintoanewimage.Designofcomputersimulationexperiments,severalf usionalgorithmbasedonwaveletmulti-focusimagesaresimulatedandgivestheresultsoftheevaluation,experimentalresultsconfi rmedthevalidityofthemethod.Keywords:multi-focusimagefusion;wavelettransform;imagereconstruction;qualityevaluation;fusionrul e目录论文总页数：33页1引言11.1课题研究背景及意义 (1)1.2图像融合技术的研究现状及问题 (1)1.3图像融合的层次 (2)1.4论文的内容结构安排 (4)2多聚焦图像的融合算法42.1多聚焦图像成像理论基础 (4)2.2多聚焦图像的融合方法 (5)2.2.1一般常用的融合算法简介 (5)IHS彩色空间的融合算法 (5)Brovey变换算法 (8)加权平均图像融合算法 (9)采用PCA算法的图像融合方法 (9)智能图像融合算法 (11)2.2.2图像的变换域融合方法 (12)金字塔融合方法 (13)基于小波变换的算法 (15)3小波变换融合算法153.1小波变换概述 (15)3.2小波变换分析 (16)3.2.1连续小波变换 (17)3.2.2离散小波变换 (17)3.3二维离散小波变换及其Mallat算法 (17)3.4图像融合的离散多小波变换 (18)3.4.1多小波概念简述 (18)3.4.2多小波变换 (18)3.5小波包算法 (19)3.5.1小波包的定义 (19)3.5.2小波包的分解与重构算法 (20)3.5.3小波包的融合思想 (20)3.6各种方法比较 (21)3.7多聚焦图像融合的规则 (21)3.7.1低频系数融合规则 (21)3.7.2高频系数融合规则 (21)4多聚焦图像融合质量的评价224.1融合图像质量的定性评价 (22)4.2融合图像质量的定量评价 (23)5理论模拟实验结果及分析245.1不同小波分解方法比较 (24)5.2不同分解层数的比较 (25)5.3不同目标图像比较 (27)6总结29参考文献30致谢32声明331引言1.1课题研究背景及意义随着经济的发展，科技的日新月异，各种不同传感器的使用范围逐渐扩大。
多视角图像融合算法综述
多视角图像融合算法综述图像融合是一种将多幅图像融合成一幅结果图像的技术。
随着科技的发展和人们对图像质量的要求不断提高，多视角图像融合算法成为了研究热点。
本文将对多视角图像融合算法进行综述，分析其各种方法和应用。
1. 引言多视角图像融合算法的研究与应用涉及多个领域，包括计算机视觉、图像处理、机器学习等。
其主要目标是能够合成一幅更加清晰、更具信息丰富性的图像，并能够从多个视角中获取更多的细节。
多视角图像融合算法可应用于许多领域，如遥感图像、医学影像等。
2. 多视角图像融合算法的分类2.1 基于传统图像处理的方法传统的图像处理方法主要包括像素级融合、变换域融合和区域级融合三种。
2.1.1 像素级融合像素级融合是一种将多个图像的像素进行简单叠加或加权求和的方法。
这种方法简单直观，易于实现，但容易导致图像失真和信息丢失。
2.1.2 变换域融合变换域融合是基于图像的频域变换，如小波变换和离散余弦变换（DCT）。
通过对不同图像进行变换域分析和合成，可以达到多视角图像融合的目的。
然而，变换域融合方法对不同图像的频谱分量有一定假设，因此可能导致失真。
2.1.3 区域级融合区域级融合方法是基于图像的区域分割和匹配，将不同图像中相似的区域进行融合。
这种方法能够更好地保留图像的细节和结构，但需要进行复杂的图像分割和匹配，计算复杂度较高。
2.2 基于深度学习的方法近年来，深度学习在图像处理领域取得了重大突破。
多视角图像融合算法也开始采用基于深度学习的方法。
2.2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种可以自动学习图像特征的神经网络。
通过训练大量的图像数据，CNN可以学习到图像中的细节和结构，并将多个视角的图像进行融合。
2.2.2 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种通过两个神经网络进行对抗训练的模型。
其中一个网络为生成器，负责生成合成图像；另一个网络为判别器，负责判断生成的图像是否真实。
通过不断迭代训练，GAN可以生成更加真实且细节丰富的多视角图像。
基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合方法研究的开题报告
基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合方法研究的开题报告一、研究背景及意义随着数字图像处理和计算机视觉技术的快速发展，多聚焦图像成为了一种常见且有效的图像获取方式。
多聚焦图像是指在特定场景下，通过调整相机焦距或移动相机在不同位置拍摄同一场景的多张图像，得到焦距不同、聚焦点不同的、具有不同清晰度的多张图像。
多聚焦图像可以更加清晰地反映物体表面的纹理和细节，提供更加充分的信息，有利于后续图像分析、处理和应用。
但是在实际应用中，由于环境的复杂性、图像像素的差异等原因，多聚焦图像之间存在差异，如图像的亮度、对比度、色彩等方面的变化，直接对多聚焦图像进行融合，可能会出现不连续、不自然的过渡或失真的情况。
因此，如何对多聚焦图像进行有效的融合，提高图像的质量和清晰度，成为了图像处理和计算机视觉领域的热点问题之一。
二、研究目标本文旨在研究一种基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合方法，实现对多张聚焦图像进行有效、自然的融合，提高图像质量和清晰度。
具体研究目标如下：1. 基于SIFT算法提取图像的特征点，对于多张聚焦图像进行配准和对齐。
2. 利用小波变换进行多尺度分析，得到多聚焦图像在不同尺度下的细节信息和边缘特征。
3. 结合多余度小波理论，对多张聚焦图像进行分解和重构，得到逐层分解的图像序列。
4. 基于逐层分解后的图像序列，对每个分解层选取最优的聚焦区域进行融合，得到最终融合图像。
三、研究内容和关键技术本文的研究内容主要包括以下方面：1. SIFT算法的研究和实现2. 小波变换的原理和多尺度分析方法的研究3. 多余度小波的理论和实现4. 基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合算法的研究和实现本文主要涉及的关键技术包括：SIFT算法的特征提取和匹配，小波变换的多尺度分解和重构，多余度小波的理论和应用，以及多聚焦图像的融合算法实现。
四、预期成果本文预期达到以下成果：1. 实现了基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合算法；2. 通过实验验证了该算法的有效性和优越性，比较其与常见的多聚焦图像融合方法的差异和优劣；3. 发表一篇学术论文，交流研究成果。
多聚焦图像融合方法仿真研究
度不高等问题 ， 为了提高图像 的清晰度 ， 提出了一种改进 的多小波变换多 聚焦 图像 融合算法 。首先利用不 同的小波对待融 合 图像进行小波分解 ， 采用多尺度双结构元对输入图像 进行滤 波， 在融合规则选 择中 ， 采用加权平均法选 择高频系数 ， 采用 绝对值取大方法选择低频 系数 。对多组多聚焦图像进行实验 ， 实验表明采用该方法 能够 更好的保 留图像边缘 信息 ， 融合效 果明显优 于传统 的图像融合方法。 关键 词 ： 图像融合 ； 边缘检测算子 ； 多小波变换 ； 熵值
图像融合 …是信息 融合 的重要分 支和研 究热 点。其 目 的是对多 幅源 图像 的信息进行提取和综合 ， 以获得 对某一地
区或 目标更准确 、 更全 面和更 可靠 的描述 ， 而实现 对图像 从 的进一步分析 和理解 ， 目标 的检测 、 或 识别 与跟踪 。 目前 图
ｆｒ ｔ ｎ ｗｉ ｅ ｔｒｅ ｅ ｔ ，ａ ｄ ｔｅ ｉ ｇ ｕ ｉｎ ｒｓ ｌ ｒ ｅｔ ｒｔ ａ ｈ ｒ ｄ ｔ ｎ ｌｉ ｇ ｅ ｆ ｓｏ ｔ ｏ ｓ ｏ ｍａ ｉ ｔ ｂ ｔ ｆ ｃｓ ｎ ｈ ｍａ ｅ ｆ ｓ ｅ ｕ ｔ ａ ｅ ｂ ｔ ｎ ｔ ｅｔａ ｉ ｏ ａ ｍａ ｕ ｉｎ ｍｅｈ ｄ ． ｏ ｈ ｅ ｏ ｓ ｅ ｈ ｉ
中 图 分 类号 ：Ｔ ３Байду номын сангаас１ Ｐ ９ 文 献 标 识 码 ： Ｂ
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多聚焦图像像素级融合算法研究
多聚焦图像融合是多源图像融合领域的一个重要分支,主要用于同一光学传感器在相同成像条件下获取的聚焦目标不同的多幅图像的融合处理。
由于聚焦范围有限,光学成像系统不能将焦点内外的所有目标同时清晰成像,导致图像分析时需要耗费大量时间和精力。
多聚焦图像融合是一种解决光学成像系统聚焦范围局限性问题的有效方法,可以有效提高图像信息的利用率,扩大系统工作范围,增强系统可靠性,更加准确的描述场景中的目标信息。
目前,该技术广泛应用于交通、医疗、物流、军事等领域。
多聚焦图像像素级融合是多聚焦图像融合的基础,它获得的原始信息最多,能够提供更多的细节信息。
如何准确定位并有效提取源图像中的聚焦区域是多聚焦图像像素级融合的关键。
由于受图像内容复杂性影响,传统的多聚焦图像像素级融合方法很难对源图像中聚焦区域准确定位,且融合图像质量并不理想。
本论文针对现有多聚焦图像像素级融合方法存在的不足,在空间域内对多聚焦图像像素级融合算法进行了深入研究。
论文主要研究内容如下：1、提出了基于鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RPCA)与脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)的多聚焦图像融合算法。
根据RPCA构建的低维线性子空间可表示高维图像数据,增强目标特征信息,对噪声具有鲁棒性的特点,将源图像在RPCA分解域的稀疏特征作为PCNN神经元的外部输入,并根据PCNN神经元的点火频率来定位源图像中的聚焦区域,增强了融合算法对噪声的鲁棒性,提高了融合
图像质量。
2、提出了基于RPCA与四叉树分解相结合的多聚焦图像融合算法。
利用源图像稀疏矩阵的区域一致性进行块划分,有利于提高聚焦区域信息提取的完整性和准确性。
此外,四叉树分解用树结构存储图像块划分结果,有利于提高源图像递归剖分的效率。
该算法在自适应确定最优分块大小的基础上,利用稀疏矩阵各稀疏矩阵子块的局部特征检测源图像的聚焦区域,抑制了“块效应”对融合图像质量的影响,取得了良好的融合效果。
3、提出了基于图像分解的多成分图像融合算法。
利用基于
(Rudin-Osher-Fatemi, ROF)模型的Split Bregman算法将源图像分解为卡通和纹理部分,用卡通成分和纹理成分中像素邻域窗口的梯度能量(Energy of image Gradient, EOG)检测聚焦区域像素,并根据融合规则对这些像素进行融合,将融合后的卡通和纹理部分合并实现图像融合。
该算法提高了融合算法对源图像几何特征描述的完整性,提升了融合算法性能,改善了融合图像的视觉效果。
4、提出了基于非负矩阵分解(Negative Matrix Factorization, NMF)和聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。
利用NMF的纯加性和稀疏性,对多聚焦图像进行初始融合,利用初始融合图像与源图像间的差异图像的局部梯度特征检测聚焦区域,根据融合规则将检测到的聚焦区域进行合并得到最后的融合图像。
该算法提高了聚焦区域检测准确性,改善了传统NMF融合算法所得融合图像对比度,提高了融合图像质量。
最后,对本文的主要研究工作和创新点进行总结,并对未来研究方向进行了展望。