像素级多传感器图像融合新方法研究
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。
像素级图像融合中的拼接方法研究
中北大学学位论文
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针对光照条件 的变化 下采集 的图像之间存在 明显 的差异 的问题， 本 论文研究 了图像
融合方法， 多分 辨率拼 接技术 解决了图像间 存在产生的 鬼影和曝光差异问 题。 提出了 一
多传感器图像融合方法研究与实现的开题报告
多传感器图像融合方法研究与实现的开题报告一、研究背景与意义随着人类对信息获取和处理能力的不断提升，各种传感器也随之不断涌现。
不同传感器可以获取不同类型的信号，例如红外传感器可获取热信号、激光雷达传感器可获取距离信息、相机传感器可获取光信号等。
因此，多传感器图像融合技术（Multi-Sensor Image Fusion，MSIF）的发展逐渐成为研究热点。
多传感器图像融合技术是将不同传感器获取的数据融合起来，以获取更全面、更精确的信息。
相对于单个传感器，多传感器图像融合技术具有以下优点：1.提高了信息的全面性和稳定性：不同传感器获取的信号互相补充，增加了信息的完整度，从而提高图像的质量和稳定性。
2.提高了信息的精度和分辨率：不同类型的传感器在不同方面的分辨率、灰度等方面差异很大，而融合后的图像可以最大程度保留不同类型传感器的有用信息。
3.适用性更广泛：因为不同类型传感器可以获取不同种类的信息，所以多传感器图像融合技术可以适用于更广泛的应用场景。
二、研究内容与方法本研究将主要研究多传感器图像融合的方法与实现，具体工作如下：1.收集不同类型传感器采集的数据集：例如红外传感器、激光雷达传感器、相机等。
2.研究多传感器图像融合算法：例如小波变换、主成分分析、加权平均法等。
通过比较算法的优缺点，选择最适合的融合算法。
3.编程实现：使用Matlab等工具，编写程序实现数据的读取、处理与融合。
4.实验测试：使用已采集的数据进行融合实验，评估融合效果，并与单个传感器图像进行比较。
三、预期创新点与成果本研究将尝试探索多传感器图像融合这个领域，寻找其创新点，包括但不限于以下几点：1.研究多传感器图像融合的算法原理，分析其优缺点，以及应用场景。
2.通过实验测试，验证多传感器图像融合技术的有效性。
预期成果包括：1.开发出一套多传感器图像融合的程序，可以用于不同类型传感器的数据融合。
2.对多传感器图像融合技术的优点和局限性进行总结，为未来的研究提供参考。
像素级图像融合及其关键技术研究
2、医学影像处理
2、医学影像处理
医学影像是一种非常重要的医学诊断手段，但由于成像设备的限制和个体差 异的影响，医学影像的质量往往存在一定的问题。像素级图像融合方法可以用于 将多幅医学影像进行组合，提高图像的质量和诊断准确性。通过将不同医学影像 的像素进行组合，可以获得更多的医学信息，提高诊断的准确性和可靠性。
1、基于多尺度变换的方法
1、基于多尺度变换的方法
多尺度变换方法是一种常用的像素级图像融合方法。它通过对图像进行多尺 度变换，将不同尺度的图像进行组合，得到一幅新的图像。其中，最具代表性的 多尺度变换方法是拉普拉斯金字塔变换和指导滤波器变换。这些变换方法可以将 不同尺度的图像进行组合，得到更多的信息，提高了图像的质量和识别率。
参考内容
基本内容
基本内容
随着科技的发展，图像融合技术已经成为计算机视觉和图像处理领域的重要 研究方向。像素级图像融合是一种基于像素级别的图像融合方法，它可以将多个 源图像的像素信息融合到一起，生成一幅新的图像。这种技术被广泛应用于军事、合的基本原理是将源图像的像素值进行加权平均，生成一幅新 的图像。这种方法简单易行，但存在一些问题，如边缘模糊、细节丢失等。为了 解决这些问题，研究者们提出了许多改进的像素级图像融合方法。
基本内容
像素级图像融合主要通过将不同图像的像素级信息进行融合，以提高融合图 像的质量和清晰度。这种融合方法可以有效利用各种图像的信息资源，提高图像 的视觉效果和特征表达能力。常见的像素级图像融合方法包括基于灰度共生矩阵 的方法、基于小波变换的方法、基于主成分分析的方法等。
基本内容
然而，像素级图像融合在面对复杂场景下的多变性和不确定性时，仍存在一 定的局限性。例如，在面对具有高度动态变化和复杂背景的场景时，传统的像素 级图像融合方法可能会出现误检和漏检的情况。因此，如何提高像素级图像融合 的鲁棒性和适应性，成为了当前研究的重点和难点。
基于像素级的图像融合方法研究
基于像素级的图像融合方法研究近年来，图像融合技术在图像处理、计算机视觉和机器学习领域得到了广泛的应用，随着计算机科学的发展，各种图像融合方法也日益增多。
图像融合技术是指将多个图像合成为一张图片，以提高被融合图像的可理解性和视觉效果。
近年来，基于像素级的图像融合方法屡获殊荣，且在一些图像融合应用中得到了广泛的使用。
本文旨在通过回顾基于像素级的图像融合方法来深入理解这一领域的研究，探究现有的技术和方法，以及他们的优缺点。
首先，本文将从图像融合技术的定义出发，对概念进行详细分析。
图像融合的定义是指将一组输入图像融合成一张输出图像的过程，其目的是提高图像的视觉效果和信息量，以及将不同图像之间的有用信息保留下来。
然后，本文将介绍基于像素级的图像融合技术，该技术是将每个像素的值从输入图像中融合到输出图像中的一种技术，它基于计算机科学的基本原理，如迭代收敛、函数重组和空间传播等。
接下来，本文将介绍基于像素级的图像融合方法的优缺点，以及其在实际应用中的优势。
像素级图像融合技术有一个显著的优点，即它不需要人为干预，只需设定一些参数，就可以实现自动化处理，从而简化了图像处理流程。
另一方面，像素级融合技术还可以有效降低图像损失，通常在进行像素级融合后，可以从输出图像中细粒度的提取出源图片的信息，而不会受到源图质量的影响，从而可以保护输入图像的精细细节。
最后，本文将对基于像素级的图像融合方法进行总结，结合现有研究，分析出该方法的优势和局限性，并探讨其未来发展方向。
从本文的研究来看，像素级图像融合技术具有自动性、质量和细节的优势，但与其他方法相比，它的缺点主要在于低效性、数值稳定性和可靠性方面。
在未来的研究中，应尝试对方法进行改进，以提高它的效率和可靠性，从而为图像处理带来更多便利。
综上所述，基于像素级的图像融合技术是一种有效且成熟的技术，但与其他图像处理方法相比，它仍然有待改进。
因此，未来的研究应该着重于提高像素级图像融合技术的效率和可靠性，以提供更优质的图像处理服务。
像素级图像融合及其相关技术研究
像素级图像融合及其相关技术研究经过三十多年的发展，多源传感器图像信息融合逐渐成为一门新兴的学科。
多源传感器图像信息融合是指通过对两个或者多个传感器获得的关于同一场景的图像信息进行整合处理，以便获得一幅对该场景更精确、更可靠和更全面描述的图像。
随着图像融合技术及其理论的进一步发展和完善，可以预见它将更广泛地应用到军事、医学、工业监测、地球遥感等领域。
尽管图像融合的研究取得了很大的成就，但是由于图像融合面对很多新情况、新问题，使得图像融合的研究变得越来越重要。
目前，国内关于图像融合的研究处于起步阶段，远远落后于国外，因此，有必要对图像融合进行深入的研究。
本文对像素级图像融合在理论和技术方面进行了如下的研究：(1)图像融合是一个病态的求逆问题，采用模拟退火算法求解能量最小化函数时速度很慢，且无法保证获得最优解，本论文采用图论为图像融合的能量最小化函数建立了相应的图模型，并采用图割理论进行优化求解，极大地提高了图像融合的求解速度，并能获得问题的全局最优解。
(2)在子空间和多尺度上对图像融合进行了研究。
其一，采用二维主成分分析及控向金字塔分解方法，对多光谱和全色图像的融合进行了研究，同时还考虑了边缘的保护，实验表明该算法能够有效地改善图像的空间分辨率及减少光谱失真；其二，综合利用主成分分析、IHS变换及视觉驱动模型对医学PET图像和MRI 图像融合进行了研究，该算法综合利用了三者的优点，能够有效地提高融合的空间分辨率，降低光谱失真；其三，基于特殊线性群理论提出了一种新的独立成分分析算法，应用该算法进行图像融合时可以有效地提高融合效果；最后，在最大似然估计理论和拉普拉斯金字塔分解算法上建立了一种新的图像融合算法，该算法有效的结合了估计理论和多尺度分解的优点，实验结果表明该算法能够获得比较好的融合效果。
(3)针对有噪源图像，为了更有效地提高空间分辨率和视觉效果，以及保护边界信息，提出了一种改进全变差融合算法，结合二阶优化模型，获得了一种新的融合算法。
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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
贴方法,构建了分割合并相结合的多聚焦图像区域级融合框架。
在该框架下,算法自动选择源图像中最清晰的区域合成融合图像,克服了传统方法会损失源图像清晰特征的缺点。
基于该框架,我们分别采用Normalized cut和Watershed图像分割算法以及图像空间频率和形态小波变换系数区域清晰度标准设计了两种区域级多聚焦图像融合算法,实验结果显示这两种算法能够得到近似“理想”的多聚焦融合图像。
另外,根据多聚焦图像融合的特点,本文还提出了根据图像清晰测度直接对图像进行分割,巧妙地通过比较源图像空间频率特征来得到清晰区域与模糊区域的模板,进一步提高了算法效率。
3.稀疏表示域图像融合稀疏表示理论是继小波、Curvelet等多分辨率表示方法后一种新型的信号表示理论,具有稀疏的信号表
示形式,更加符合人的视觉特性。
图像稀疏系数能够更加准确地表达图像显著信息的特点也使其非常适合图像融合任务。
然而,稀疏表示理论与小波变换有着不同的变换形式,基于传统多分辨率分解的图像融合框架并不适用于稀疏表示。
本文针对稀疏表示的特点,并考虑到图像融合处理局部显著信息的特点,提出了滑窗技术,在此基础上提出了稀疏表示域图像融合方法。
在新的图像融合方法指导下,我们首先提出了多聚焦图像稀疏表示域的融合算法,并对其进一步扩展实现图像恢复融合,在源图像受噪声干扰时,仍能取得非常好的去噪和融合结果。
另外经理论分析发现,当进行多模图像融合时,不同的源图像可能分解到过完备稀疏字典不同的子集上,使得稀疏系数的融合规则难于设计。
对此本文提出利用同步正交匹配追踪的图像稀疏表示算法来保证异质图像的稀疏表示系数一
一对应。
大量的仿真比较实验结果显示基于稀疏表示的图像融合方法能够大幅提高
融合图像质量。
压缩传感是图像稀疏表示理论的重要应用之一,其一经提出就受到了国内外学者的高度关注,2007年被美国科技评论评为年度十大科技进展之一。
该理论指出在稀疏约束下,可压缩的信号/图像可从远低于Nyquist标准的
压缩采样数据中精确地恢复出来。
本文充分结合遥感图像的成像原理,光照特性以及传感器的光谱反应特性,构造了遥感图像压缩传感模型,将遥感图像融合问
题转化为具有线性约束的信号恢复问题,并在图像稀疏表示域图像融合框架下,
提出了一种基于压缩传感理论的稀疏表示域遥感图像融合算法。
在Quickbrid卫星和IKONOS卫星数据上的仿真实验证明该方法能够得到比传统方法更好的融合图像。
4.图像信息融合技术在智能交通监控系统中的应用智能交通系统是从根本上解决日益严重的交通问题的一个新型技术手段,它可以为交通部门提供及时、准确的交通信息,从而最大效能的发挥交通管理系统在交通监视、交通控制等方面的作用。
然而与我国高速公路建设的快速发展相比,智能交通系统的发展则相对落后。
随着日益严重的地面交通问题的出现,开发稳定有效的智能交通系统势在必行。
智能交通系统首要任务就是视频监控,然而由于夜间能见度的不足,监控摄
像机不能采集到足够的信息,这给视频监控带来了一定的难题。
对此本文设计了一种梯度域多时相图像融合方法,将夜间图像与白天背景图像进行融合,提高了
夜间图像中背景的质量,改善了高速公路夜间视频监控的能力。
交通信息的获取是交通信息服务系统的重要组成部分,其核心为运动汽车车
牌的自动检测与识别。
针对传统算法检测率不高,后续处理压力较大的问题,本文提出了基于特征融合的车牌检测技术,同时考虑了车牌区域扩展Haar特征和边缘方向直方图特征,使得车牌检测率有显著提高,仿真实验证实了本文算法的有效性。
论文最后总结了全文的主要工作和创新性研究成果,并对下一步研究工作进行了展望。