基于多尺度分解的图像融合方法研究

发布时间：2024-05-10 02:36

　　图像在现代社会各个领域的正常运转中占领着难以取代的位置,各种成像技术的发展也使得图像的应用愈加广泛,虽然每种成像技术都有其各自的特点和优势,但也因为存在的问题使得所获图像难以满足人们的要求,如常见的摄影相机由于镜头景深使得非聚焦区域成像模糊;常用的单模态的医学成像特点单一,信息量少。为解决上述问题,图像融合技术应运而生。多聚焦图像融合和多模态医学图像融合是图像融合技术的两大分支领域。其中多聚焦融合通过一定的算法操作,予以将同一场景下具有不同聚焦程度的多幅图像融合,最后得到一张所有区域和物体都清晰的图像。而多模态医学图像融合是通过整合不同模态下医学成像信息,获得形态与功能共存的综合影像,辅助医生诊断治疗。本文提出了一种基于多尺度理论的快速图像分解方法,并将多尺度分解方法分别应用于多聚焦自然图像融合和多模态医学图像融合,具体研究内容如下:1.提出了一种基于多尺度的图像分解方法,采用基于积分图的多尺度海森矩阵(Multi-scale Hessian Matrices,MSH),用于快速分解源图像,保证融合方法的时效性,并将所提的多尺度分解方法用于分解多聚焦图像,提出将源图像分解为特征区域与背...

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
注释表
第1章 引言
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文主要工作
    1.4 论文组织结构
第2章 相关技术综述
    2.1 多聚焦图像融合方法框架
        2.1.1 基于变换域的融合方法
        2.1.2 基于空间域的融合方法
        2.1.3 基于神经网络域的融合方法
    2.2 多模态医学图像融合方法框架
        2.2.1 基于空间域的融合方法
        2.2.2 基于稀疏表示的融合方法
        2.2.3 基于神经网络的融合方法
        2.2.4 基于多尺度分解的融合方法
    2.3 图像评价指标简介
        2.3.1 无参考图像评价指标
        2.3.2 有参考图像评价指标
    2.4 本章小结
第3章 基于图像分解的多聚焦图像融合方法
    3.1 引言
    3.2 图像快速分解
    3.3 多聚焦图像的分解与融合
        3.3.1 多聚焦图像分解
        3.3.2 聚焦评价
        3.3.3 图像融合
    3.4 实验与分析
        3.4.1 聚焦性能测试
        3.4.2 无参图像融合实验
        3.4.3 参数设置实验
        3.4.4 有参图像融合实验
        3.4.5 运行时间分析
    3.5 本章小结
第4章 基于尺度选择的功能与解剖医学图像融合方法
    4.1 功能与解剖医学图像的多尺度分解与融合
        4.1.1 功能与解剖图像的多尺度分解
        4.1.2 最优尺度选择
        4.1.3 图像重构
    4.2 实验与结果分析
        4.2.1 实验基本设置
        4.2.2 尺度参数实验
        4.2.3 图像融合实验
        4.2.4 运行时间分析
    4.3 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 未来工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果



本文编号：3968621