基于分解理论的多聚焦图像融合算法研究
发布时间:2022-12-18 04:55
由于传感器自身的物理特性、成像机理和观察角度的不同,且传感器自身无法完成多幅图像的融合,以至于单个传感器无法获得对一幅场景的全面的描述。图像融合可以很好地解决这一难题,图像融合已经成为信息融合的一个热点内容,它是将两幅或者多幅图像的有用信息融合成一幅图像,而融合后的图像具有利用率高、可靠性高、质量高等特点,能方便人眼的观察和计算机的进一步处理。多聚焦图像融合技术作为图像融合的一个重要组成部分,其克服了光学系统景深的影响,将不同图像的清晰部分提取出来最后合并成一幅清晰的图像。传统的方法很难提取源图像中的聚焦区域,因此融合后的图像质量并不理想。为了克服传统融合方法的不足,本文基于现有的算法在图像空间域内展开研究,研究内容如下:(1)本文提出了基于全变分和四叉树分解的多聚焦图像融合算法,该算法可以很好地处理块效应问题。针对源图像的清晰度检测问题,传统的拉普拉斯能量和的聚焦函数只考虑了图像水平和垂直两个方向,本文改进了传统的聚焦区域检测方法。算法首先通过对实验图像进行全变分分解,得到其纹理和结构图像,然后对获得的纹理图像做四叉树分解得到纹理图像的最优分块,利用改进的聚焦区域检测函数对每一子块进...
【文章页数】:66 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.1.1 图像融合的应用
1.2 图像融合技术研究现状
1.2.1 图像融合的层次划分
1.3 本文主要的研究内容
1.4 本文的组织结构
第2章 图像融合相关理论
2.1 多聚焦图像成像理论
2.2 多聚焦图像融合方法
2.2.1 基于空间域的融合算法
2.2.2 基于变换域的融合算法
2.3 多聚焦图像融合性能评价
2.3.1 主观评价
2.3.2 客观评价
2.4 本章小结
第3章 基于全变分和四叉树的多聚焦图像融合算法
3.1 引言
3.2 图像的卡通纹理分解
3.2.1 基于全变分的结构纹理分解
3.3 四叉树分解理论
3.3.1 区域一致性准则
3.4 基于全变分和四叉树分解模型
3.5 基于全变分和四叉树的多聚焦图像融合
3.5.1 融合规则
3.6 实验结果与分析
3.7 本章小结
第4章 基于RPCA分解的多聚焦图像融合算法
4.1 引言
4.2 RPCA理论介绍
4.3 基于RPCA的多聚焦图像融合算法
4.3.1 融合规则
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
结论
参考文献
致谢
附录 A 攻读硕士学位期间发表论文目录
【参考文献】:
期刊论文
[1]图像融合质量评价方法研究综述[J]. 杨艳春,李娇,王阳萍. 计算机科学与探索. 2018(07)
[2]基于最佳指数与HSV彩色空间的SAR图像伪彩色融合[J]. 刘树辉,武文波,卜丽静. 测绘与空间地理信息. 2017(10)
[3]基于稀疏表示的医学图像融合[J]. 邱红梅,李华锋,余正涛. 传感器与微系统. 2017(10)
[4]基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合[J]. 吴一全,王志来. 光学学报. 2017(08)
[5]基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法[J]. 纪峰,李泽仁,常霞,吴之亮. 图学学报. 2017(02)
[6]多目标粒子群优化PCNN参数的图像融合算法[J]. 王佺,聂仁灿,周冬明,金鑫,贺康建,余介夫. 中国图象图形学报. 2016(10)
[7]八通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用[J]. 刘斌,刘维杰,罗益辉,郭琳. 电子学报. 2016(07)
[8]GA优化自适应NSCT-PCNN图像融合[J]. 朱强波,丁世飞. 小型微型计算机系统. 2016(07)
[9]结合伪彩色与上下文感知的肺癌PET图像分割算法[J]. 刘露,于晓婷,丁博. 计算机应用研究. 2017(03)
[10]基于多特征的遥感图像融合算法[J]. 王峰,程咏梅,李松,牟宏磊,李路东. 西北工业大学学报. 2015(03)
硕士论文
[1]基于PCNN和图像分块融合法的多聚焦图像融合算法研究[D]. 李凯.云南大学 2013
[2]基于小波变换和区域分割的图像融合算法研究[D]. 赵程章.西北工业大学 2006
本文编号:3721384
【文章页数】:66 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.1.1 图像融合的应用
1.2 图像融合技术研究现状
1.2.1 图像融合的层次划分
1.3 本文主要的研究内容
1.4 本文的组织结构
第2章 图像融合相关理论
2.1 多聚焦图像成像理论
2.2 多聚焦图像融合方法
2.2.1 基于空间域的融合算法
2.2.2 基于变换域的融合算法
2.3 多聚焦图像融合性能评价
2.3.1 主观评价
2.3.2 客观评价
2.4 本章小结
第3章 基于全变分和四叉树的多聚焦图像融合算法
3.1 引言
3.2 图像的卡通纹理分解
3.2.1 基于全变分的结构纹理分解
3.3 四叉树分解理论
3.3.1 区域一致性准则
3.4 基于全变分和四叉树分解模型
3.5 基于全变分和四叉树的多聚焦图像融合
3.5.1 融合规则
3.6 实验结果与分析
3.7 本章小结
第4章 基于RPCA分解的多聚焦图像融合算法
4.1 引言
4.2 RPCA理论介绍
4.3 基于RPCA的多聚焦图像融合算法
4.3.1 融合规则
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
结论
参考文献
致谢
附录 A 攻读硕士学位期间发表论文目录
【参考文献】:
期刊论文
[1]图像融合质量评价方法研究综述[J]. 杨艳春,李娇,王阳萍. 计算机科学与探索. 2018(07)
[2]基于最佳指数与HSV彩色空间的SAR图像伪彩色融合[J]. 刘树辉,武文波,卜丽静. 测绘与空间地理信息. 2017(10)
[3]基于稀疏表示的医学图像融合[J]. 邱红梅,李华锋,余正涛. 传感器与微系统. 2017(10)
[4]基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合[J]. 吴一全,王志来. 光学学报. 2017(08)
[5]基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法[J]. 纪峰,李泽仁,常霞,吴之亮. 图学学报. 2017(02)
[6]多目标粒子群优化PCNN参数的图像融合算法[J]. 王佺,聂仁灿,周冬明,金鑫,贺康建,余介夫. 中国图象图形学报. 2016(10)
[7]八通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用[J]. 刘斌,刘维杰,罗益辉,郭琳. 电子学报. 2016(07)
[8]GA优化自适应NSCT-PCNN图像融合[J]. 朱强波,丁世飞. 小型微型计算机系统. 2016(07)
[9]结合伪彩色与上下文感知的肺癌PET图像分割算法[J]. 刘露,于晓婷,丁博. 计算机应用研究. 2017(03)
[10]基于多特征的遥感图像融合算法[J]. 王峰,程咏梅,李松,牟宏磊,李路东. 西北工业大学学报. 2015(03)
硕士论文
[1]基于PCNN和图像分块融合法的多聚焦图像融合算法研究[D]. 李凯.云南大学 2013
[2]基于小波变换和区域分割的图像融合算法研究[D]. 赵程章.西北工业大学 2006
本文编号:3721384
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3721384.html
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