多源图像像素级快速融合方法研究
发布时间：2021-12-12 08:15
由于图像采集设备的局限性,单一图像无法全方位展示场景的信息,因此,提出了图像融合的思想。图像融合是利用图像之间信息的冗余性和互补性,提取源图像中的“感兴趣的”特征信息,融合成信息全面的清晰的图像,进一步提高图像的空间感知能力、利于图像分析处理,更加适合于人类视觉识别和计算机后续检测、分类等工作。随着科技的进步,生活的快节奏,图像的多类型,使得图像融合的实时性、普适性成为迫切解决的关键问题。本文在参阅大量的中外文献的基础上,针对多聚焦图像、医学图像、红外与可见光图像的融合,从特征的精准度、方法的普适性和实时性三方面考虑,设计和实现了四种图像快速融合的方法。其主要研究内容和创新点如下:（1）针对图像的块效应问题,从邻域的内容相关性出发,提出了自适应差分进化算法。利用种群进化自适应调整缩放因子和交叉因子,实现了分区的自适应;通过启发式搜索策略,迭代求得分块的最佳尺寸。结合拉普拉斯金字塔变换,设计了基于自适应差分进化算法的多聚焦图像融合方法。近似系数利用自适应差分进化算法划分区域,利用SML计算区域的聚焦度并形成融合决策图,借助逐像素加权融合规则完成近似系数融合。细节系数采用了局部区域梯度能量...
【文章来源】：北京科技大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：147 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－１同一视角下的医学图像融合??
?北京科技大学博士学位论文???同理，在安全监控夜视环境下，将关注热辐射的移动对象与提供环境细??节信息的可见光图像相融合，合并成一幅既包含移动对象，又有场景细节的??图像，为安保人员精准定位移动物体在场景中的位置提供了帮助。如图１－２所??示，图１－２⑻为红外图像，图ｌ－２（ｂ）为可见光图像，图１－２（ｃ）为融合图像，结??合了红外图像和可见光图像的信息，信息完整。??（ａ）红外图像?（ｂ）可见光图像?（ｃ）融合图像??图１－２同一视角下的安保夜视图像融合??数字摄影时，受制于拍摄硬件的局限性，受环境和工作范围的影响，照??相机一次拍摄很难获得信息全面的图像。由此，将同一场景，多次拍摄的聚??焦不同区域的图像提取特征、融合为一幅全聚焦图像，实现了场景的清晰再??现。如图１－３，?１－４所示。图ｌ－３（ａ）为左侧聚焦的灰度图像，图ｌ－３（ｂ）为右侧聚??焦的灰度图像，图ｌ－３（ｃ）为灰度融合图像。图ｌ－４（ａ）为左侧聚焦的彩色图像，??图ｌ－４（ｂ）为右侧聚焦的彩色图像，图ｌ－４（ｃ）为彩色融合图像。可以看出，融合??后的图像更加清晰。??（ａ）左聚焦图像?（ｂ）右聚焦图像?（ｃ）融合图像??图１－３同一视角下的多聚焦灰度图像融合??除此之外，图像融合技术对遥感图像、多曝光图像等方面的应用也有研??宄，并取得了很好的效果。由此可知，图像融合技术在医学诊断、安保领域、??军事（导航）、电影娱乐、农业等领域发挥着重要的作用，具有重要的意义。??随着科技的发展，图像的类型越来越多，应用领域越来越广泛，融合技术需??不断的更新迭代。所以，图像融合技术的不断研宄对科技进步、社会发展具??有重要的现实意义和应
?多源图像像素级快速融合方法研究???Ｉ醒興調１＾＾驗■??ＨＨＨｍＩ??（ａ）左聚焦图像?（ｂ）右聚焦图像?（ｃ）融合图像??图１－４同一视角下的多聚焦彩色图像融合??１．３研宄内容及创新点??图像融合是将同一场景不同条件下获取的两幅或多幅图像对应像素点进??行比较、选择、合并为一幅图像。由于图像获取方式不同，图像大孝角度??等在空间位置上存有差异。而图像配准是寻找一种空间域变换，如几何变换，??把多幅图像中对应于同一位置的像素点，经坐标点对齐、旋转、平移、尺度??拉伸等操作一一对准，其目的是实现图像的空间一致性。图像配准的效果直??接影响了融合效果，图像配准越理想，融合效果越完美。??从广义上来讲，图像融合定义为图像配准和图像融合两个过程。从狭义??上来讲，图像配准和图像融合是图像处理中两个不同的研宄方向。而图像融??合是将配准好的图像，选择某一融合策略，将输入的图像合并成一张图像。??而本论文研究的图像融合是狭义上的定义，实验采用的都是经像素级或亚像??素级配准的图像。其框架如图１－５所示，图像融合是图像配准之后的运算。??根据信息融合理论和特征抽取粒度，图像融合技术被细分为三个层次：像素??级、特征集和决策级［５］。??源图像１—？图了＞特广目另ｉｊ结—??：?像征，?标?＾??１?配提?：?识?：??源图像准ｐ取？引??▼Ｖ??Ｗ???▼▼??像素级融合?特征级融合?决策级融合??图像处理??图１－５图像融合框架??像素级融合是最低层次的融合，处理对象为像素或系数。原理是利用某??－４?－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于CNN与关键区域特征的人脸表情识别算法[J]. 薛建明,刘宏哲,袁家政,王雪峤,李青,杨少鹏. 传感器与微系统. 2019(10)
[2]基于改进的全卷积神经网络的路面裂缝分割技术[J]. 翁飘,陆彦辉,齐宪标,杨守义. 计算机工程与应用. 2019(16)
[3]Multi-focus image fusion with the all convolutional neural network[J]. 杜超本,高社生. Optoelectronics Letters. 2018(01)
[4]基于人眼视觉特性与自适应PCNN的医学图像融合算法[J]. 戴文战,潘树伟,李俊峰. 光电子·激光. 2017(07)
[5]基于视觉显著性和NSCT的红外与可见光图像融合[J]. 傅志中,王雪,李晓峰,徐进. 电子科技大学学报. 2017(02)
[6]引导滤波和稀疏表示相结合的遥感图像融合算法[J]. 王威,张佳娥. 小型微型计算机系统. 2017(03)
[7]基于多尺度局部方差的图像融合质量评价算法[J]. 罗兰,杜钦生. 计算机工程. 2017(02)
[8]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军. 计算机学报. 2017(06)
[9]基于NSCT和稀疏表示的多聚焦图像融合[J]. 欧阳宁,郑雪英,袁华. 计算机工程与设计. 2017(01)
[10]基于结构组稀疏表示的遥感图像融合[J]. 张晓,薛月菊,涂淑琴,胡月明,宁晓锋. 中国图象图形学报. 2016(08)
硕士论文
[1]基于GPU的图像特征提取并行关键技术研究[D]. 高晨.南京邮电大学 2018
本文编号：3536323
【文章来源】：北京科技大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：147 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－１同一视角下的医学图像融合??
?北京科技大学博士学位论文???同理，在安全监控夜视环境下，将关注热辐射的移动对象与提供环境细??节信息的可见光图像相融合，合并成一幅既包含移动对象，又有场景细节的??图像，为安保人员精准定位移动物体在场景中的位置提供了帮助。如图１－２所??示，图１－２⑻为红外图像，图ｌ－２（ｂ）为可见光图像，图１－２（ｃ）为融合图像，结??合了红外图像和可见光图像的信息，信息完整。??（ａ）红外图像?（ｂ）可见光图像?（ｃ）融合图像??图１－２同一视角下的安保夜视图像融合??数字摄影时，受制于拍摄硬件的局限性，受环境和工作范围的影响，照??相机一次拍摄很难获得信息全面的图像。由此，将同一场景，多次拍摄的聚??焦不同区域的图像提取特征、融合为一幅全聚焦图像，实现了场景的清晰再??现。如图１－３，?１－４所示。图ｌ－３（ａ）为左侧聚焦的灰度图像，图ｌ－３（ｂ）为右侧聚??焦的灰度图像，图ｌ－３（ｃ）为灰度融合图像。图ｌ－４（ａ）为左侧聚焦的彩色图像，??图ｌ－４（ｂ）为右侧聚焦的彩色图像，图ｌ－４（ｃ）为彩色融合图像。可以看出，融合??后的图像更加清晰。??（ａ）左聚焦图像?（ｂ）右聚焦图像?（ｃ）融合图像??图１－３同一视角下的多聚焦灰度图像融合??除此之外，图像融合技术对遥感图像、多曝光图像等方面的应用也有研??宄，并取得了很好的效果。由此可知，图像融合技术在医学诊断、安保领域、??军事（导航）、电影娱乐、农业等领域发挥着重要的作用，具有重要的意义。??随着科技的发展，图像的类型越来越多，应用领域越来越广泛，融合技术需??不断的更新迭代。所以，图像融合技术的不断研宄对科技进步、社会发展具??有重要的现实意义和应
?多源图像像素级快速融合方法研究???Ｉ醒興調１＾＾驗■??ＨＨＨｍＩ??（ａ）左聚焦图像?（ｂ）右聚焦图像?（ｃ）融合图像??图１－４同一视角下的多聚焦彩色图像融合??１．３研宄内容及创新点??图像融合是将同一场景不同条件下获取的两幅或多幅图像对应像素点进??行比较、选择、合并为一幅图像。由于图像获取方式不同，图像大孝角度??等在空间位置上存有差异。而图像配准是寻找一种空间域变换，如几何变换，??把多幅图像中对应于同一位置的像素点，经坐标点对齐、旋转、平移、尺度??拉伸等操作一一对准，其目的是实现图像的空间一致性。图像配准的效果直??接影响了融合效果，图像配准越理想，融合效果越完美。??从广义上来讲，图像融合定义为图像配准和图像融合两个过程。从狭义??上来讲，图像配准和图像融合是图像处理中两个不同的研宄方向。而图像融??合是将配准好的图像，选择某一融合策略，将输入的图像合并成一张图像。??而本论文研究的图像融合是狭义上的定义，实验采用的都是经像素级或亚像??素级配准的图像。其框架如图１－５所示，图像融合是图像配准之后的运算。??根据信息融合理论和特征抽取粒度，图像融合技术被细分为三个层次：像素??级、特征集和决策级［５］。??源图像１—？图了＞特广目另ｉｊ结—??：?像征，?标?＾??１?配提?：?识?：??源图像准ｐ取？引??▼Ｖ??Ｗ???▼▼??像素级融合?特征级融合?决策级融合??图像处理??图１－５图像融合框架??像素级融合是最低层次的融合，处理对象为像素或系数。原理是利用某??－４?－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于CNN与关键区域特征的人脸表情识别算法[J]. 薛建明,刘宏哲,袁家政,王雪峤,李青,杨少鹏. 传感器与微系统. 2019(10)
[2]基于改进的全卷积神经网络的路面裂缝分割技术[J]. 翁飘,陆彦辉,齐宪标,杨守义. 计算机工程与应用. 2019(16)
[3]Multi-focus image fusion with the all convolutional neural network[J]. 杜超本,高社生. Optoelectronics Letters. 2018(01)
[4]基于人眼视觉特性与自适应PCNN的医学图像融合算法[J]. 戴文战,潘树伟,李俊峰. 光电子·激光. 2017(07)
[5]基于视觉显著性和NSCT的红外与可见光图像融合[J]. 傅志中,王雪,李晓峰,徐进. 电子科技大学学报. 2017(02)
[6]引导滤波和稀疏表示相结合的遥感图像融合算法[J]. 王威,张佳娥. 小型微型计算机系统. 2017(03)
[7]基于多尺度局部方差的图像融合质量评价算法[J]. 罗兰,杜钦生. 计算机工程. 2017(02)
[8]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军. 计算机学报. 2017(06)
[9]基于NSCT和稀疏表示的多聚焦图像融合[J]. 欧阳宁,郑雪英,袁华. 计算机工程与设计. 2017(01)
[10]基于结构组稀疏表示的遥感图像融合[J]. 张晓,薛月菊,涂淑琴,胡月明,宁晓锋. 中国图象图形学报. 2016(08)
硕士论文
[1]基于GPU的图像特征提取并行关键技术研究[D]. 高晨.南京邮电大学 2018
本文编号：3536323
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3536323.html
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