基于卷积神经网络的多聚焦图像融合研究
发布时间：2021-03-05 16:49
在数字图像处理领域,受到数字图像传感器的限制,数字成像系统对于景物景深的控制范围有限。所拍摄的图像在同一场景下会出现清晰区域和模糊区域,即为多聚焦图像。将多聚焦图像的清晰区域提取并融合成为全清晰图像称为多聚焦图像融合。如何在最大程度上减少融合细节信息损失是多聚焦图像融合领域的研究热点与难点。经典融合方法,例如空间域方法或变换域方法,融合策略简单,但其融合结果易产生块效应或伪影。新兴融合方法,例如基于稀疏表示的融合方法,融合结果表现良好,但算法复杂度较高,易出现边界信息丢失等问题。本文的主要研究目的是在经典融合算法的基础上,结合深度学习算法解决上述融合方法存在的问题。针对基于卷积神经网络的融合方法出现的边界细节信息丢失问题,本文提出了非下采样轮廓波（Non-subsampling Contourlet Transform,NSCT）变换域下基于多卷积神经网络的多聚焦图像融合方法。本文的主要研究内容如下:（1）针对多聚焦图像融合的基本概念,本文从多方面介绍了传统多聚焦图像融合算法以及新兴融合算法。首先,介绍多聚焦图像融合的基本原理;其次,详细阐述了传统多聚焦图像融合方法与新兴的融合方法的核...
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
多聚焦Fig.1-1ExampleofMu
西安理工大学工程硕士专业学位论文2(a)源图像A(b)源图像B(c)源图像C图1-1多聚焦图像融合示例Fig.1-1ExampleofMulti-focusImageFusion(2)遥感图像融合遥感图像融合广泛应用与多传感器图像融合领域。遥感图像融合和主要针对多光谱图像与全色图像进行融合，在遥感卫星传感器捕捉到目标图像后传回给地面，通过技术手段对高分辨率低光谱和低分辨率高光谱这两部分图像进行信息提取及融合，达到获取高分辨率和高光谱图像的目的。遥感图像融合在地理勘探和军事领域具有重要意义，融合后的遥感图像能够帮助分析该地的各种地理信息。如图1-2为遥感图像融合。(a)多光谱图像(b)全色图像(c)融合结果图1-2遥感图像融合示例Fig.1-2ExampleofRemoteSensingImageFusion(3)医学图像融合医学图像融合主要应用于临床医疗中的核磁共振图像和电子计算机断层扫描图像的融合。由于目前科学发展限制，核磁共振图像可直观呈现出人体器官组织，但无法显示出人体软组织等信息，相反电子计算机断层扫描图像可以显示出人体骨骼等软组织信息而无法体现出人体器官的细节信息。尤其是在脑科领域，将该两种图像融合对于脑组织疾病判断显得极为重要。医学图像融合对于医院临床诊断具有重要的意义，能够有效提高诊断效率、准确率，通过融合后的医学图像可以帮助医生更好地为病人判断病情。如图1-3为医学图像融合示例。
西安理工大学工程硕士专业学位论文2(a)源图像A(b)源图像B(c)源图像C图1-1多聚焦图像融合示例Fig.1-1ExampleofMulti-focusImageFusion(2)遥感图像融合遥感图像融合广泛应用与多传感器图像融合领域。遥感图像融合和主要针对多光谱图像与全色图像进行融合，在遥感卫星传感器捕捉到目标图像后传回给地面，通过技术手段对高分辨率低光谱和低分辨率高光谱这两部分图像进行信息提取及融合，达到获取高分辨率和高光谱图像的目的。遥感图像融合在地理勘探和军事领域具有重要意义，融合后的遥感图像能够帮助分析该地的各种地理信息。如图1-2为遥感图像融合。(a)多光谱图像(b)全色图像(c)融合结果图1-2遥感图像融合示例Fig.1-2ExampleofRemoteSensingImageFusion(3)医学图像融合医学图像融合主要应用于临床医疗中的核磁共振图像和电子计算机断层扫描图像的融合。由于目前科学发展限制，核磁共振图像可直观呈现出人体器官组织，但无法显示出人体软组织等信息，相反电子计算机断层扫描图像可以显示出人体骨骼等软组织信息而无法体现出人体器官的细节信息。尤其是在脑科领域，将该两种图像融合对于脑组织疾病判断显得极为重要。医学图像融合对于医院临床诊断具有重要的意义，能够有效提高诊断效率、准确率，通过融合后的医学图像可以帮助医生更好地为病人判断病情。如图1-3为医学图像融合示例。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于各向异性热扩散方程的多聚焦图像融合算法[J]. 涂超平,肖进胜,杜康华,易本顺. 电子学报. 2015(06)
[2]Melt Index Prediction by Neural Soft-Sensor Based on Multi-Scale Analysis and Principal Component Analysis[J]. 施健,刘兴高. Chinese Journal of Chemical Engineering. 2005(06)
[3]Image fusion based on expectation maximization algorithm and steerable pyramid[J]. 刘刚,敬忠良,孙韶媛,李建勋,李振华,Henry Leung. Chinese Optics Letters. 2004(07)
[4]小波变换在多光谱图像融合中的应用[J]. 蒋晓瑜,高稚允,周立伟. 电子学报. 1997(08)
[5]彩色空间变换法在图像融合中的应用[J]. 金红,刘榴娣. 光学技术. 1997(04)
[6]图像融合及其临床应用[J]. 刘兴党. 国外医学(放射医学核医学分册). 1996(04)
[7]一种可实时化的多光谱图像融合系统[J]. 高稚允,金伟其,徐丽芳,李芷,鲍放,魏文忠. 光学技术. 1995(04)
硕士论文
[1]基于过完备字典与稀疏表示的多聚焦图像融合研究[D]. 陈垚佳.太原理工大学 2012
本文编号：3065524
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
多聚焦Fig.1-1ExampleofMu
西安理工大学工程硕士专业学位论文2(a)源图像A(b)源图像B(c)源图像C图1-1多聚焦图像融合示例Fig.1-1ExampleofMulti-focusImageFusion(2)遥感图像融合遥感图像融合广泛应用与多传感器图像融合领域。遥感图像融合和主要针对多光谱图像与全色图像进行融合，在遥感卫星传感器捕捉到目标图像后传回给地面，通过技术手段对高分辨率低光谱和低分辨率高光谱这两部分图像进行信息提取及融合，达到获取高分辨率和高光谱图像的目的。遥感图像融合在地理勘探和军事领域具有重要意义，融合后的遥感图像能够帮助分析该地的各种地理信息。如图1-2为遥感图像融合。(a)多光谱图像(b)全色图像(c)融合结果图1-2遥感图像融合示例Fig.1-2ExampleofRemoteSensingImageFusion(3)医学图像融合医学图像融合主要应用于临床医疗中的核磁共振图像和电子计算机断层扫描图像的融合。由于目前科学发展限制，核磁共振图像可直观呈现出人体器官组织，但无法显示出人体软组织等信息，相反电子计算机断层扫描图像可以显示出人体骨骼等软组织信息而无法体现出人体器官的细节信息。尤其是在脑科领域，将该两种图像融合对于脑组织疾病判断显得极为重要。医学图像融合对于医院临床诊断具有重要的意义，能够有效提高诊断效率、准确率，通过融合后的医学图像可以帮助医生更好地为病人判断病情。如图1-3为医学图像融合示例。
西安理工大学工程硕士专业学位论文2(a)源图像A(b)源图像B(c)源图像C图1-1多聚焦图像融合示例Fig.1-1ExampleofMulti-focusImageFusion(2)遥感图像融合遥感图像融合广泛应用与多传感器图像融合领域。遥感图像融合和主要针对多光谱图像与全色图像进行融合，在遥感卫星传感器捕捉到目标图像后传回给地面，通过技术手段对高分辨率低光谱和低分辨率高光谱这两部分图像进行信息提取及融合，达到获取高分辨率和高光谱图像的目的。遥感图像融合在地理勘探和军事领域具有重要意义，融合后的遥感图像能够帮助分析该地的各种地理信息。如图1-2为遥感图像融合。(a)多光谱图像(b)全色图像(c)融合结果图1-2遥感图像融合示例Fig.1-2ExampleofRemoteSensingImageFusion(3)医学图像融合医学图像融合主要应用于临床医疗中的核磁共振图像和电子计算机断层扫描图像的融合。由于目前科学发展限制，核磁共振图像可直观呈现出人体器官组织，但无法显示出人体软组织等信息，相反电子计算机断层扫描图像可以显示出人体骨骼等软组织信息而无法体现出人体器官的细节信息。尤其是在脑科领域，将该两种图像融合对于脑组织疾病判断显得极为重要。医学图像融合对于医院临床诊断具有重要的意义，能够有效提高诊断效率、准确率，通过融合后的医学图像可以帮助医生更好地为病人判断病情。如图1-3为医学图像融合示例。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于各向异性热扩散方程的多聚焦图像融合算法[J]. 涂超平,肖进胜,杜康华,易本顺. 电子学报. 2015(06)
[2]Melt Index Prediction by Neural Soft-Sensor Based on Multi-Scale Analysis and Principal Component Analysis[J]. 施健,刘兴高. Chinese Journal of Chemical Engineering. 2005(06)
[3]Image fusion based on expectation maximization algorithm and steerable pyramid[J]. 刘刚,敬忠良,孙韶媛,李建勋,李振华,Henry Leung. Chinese Optics Letters. 2004(07)
[4]小波变换在多光谱图像融合中的应用[J]. 蒋晓瑜,高稚允,周立伟. 电子学报. 1997(08)
[5]彩色空间变换法在图像融合中的应用[J]. 金红,刘榴娣. 光学技术. 1997(04)
[6]图像融合及其临床应用[J]. 刘兴党. 国外医学(放射医学核医学分册). 1996(04)
[7]一种可实时化的多光谱图像融合系统[J]. 高稚允,金伟其,徐丽芳,李芷,鲍放,魏文忠. 光学技术. 1995(04)
硕士论文
[1]基于过完备字典与稀疏表示的多聚焦图像融合研究[D]. 陈垚佳.太原理工大学 2012
本文编号：3065524
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