基于小波分析的像素级可见光与红外图像融合算法的研究

摘要

图像融合技术(Image Fusion Technology)作为一种综合处理多传感器图像数据的有效技术途径日益引起人们的重视，已经广泛应用于军事、遥感、医学、安全监控等领域。其中，红外与可见光图像融合是近年来多传感器图像融合领域研究的热点。像素级图像融合经过近年发展逐步演变，目前阶段是以小波变换和金字塔分解方法为代表的一般性图像融合方案。
　　 针对小波图像融合算法存在的移变性和冗余性，文献[1]提出了一种梅花形离散小波框架，并将其应用到多尺度图像融合中。本论文以此框架为基础，对该方法的融合规则进行了深入研究。在研究分析常用高频与低频融合规则的基础上，对高频部分融合规则采用一种差异因子区域方差的方法，该规则对于提升图像细节信息有明显作用;对低频部分基于区域能量的融合规则进一步改进，提出一种自适应的像素区域能量的融合规则，该规则可以使融合结果图像信息量更加丰富。结合以上融合规则进行了可见光与红外图像融合仿真实验研究，实验结果表明，本论文算法有利于保护图像边缘细节，且鲁棒性较好。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 可见光与红外图像融合的研究背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 图像融合技术的层次划分

1．2．2 国内外研究现状

1．3 本文研究内容

2 小波分析基础理论与研究

2．1 小波变换的基础理论

2．1．1 离散小波变换

2．2 基于小波变换图像融合基本原理

2．3 融合性能评估

2．3．1 主观评价法

2．3．2 客观评价法

2．4 基于QSDWF的图像融合算法与改进

2．4．1 梅花形离散小波框架

2．4．2 常用小波变换图像融合仿真

2．5 基于HIS空间的伪彩色图像融合算法

2．5．1 算法概述

2．5．2 算法步骤

2．5．3 HIS模型

2．6 本章总结

3 高频融合算子研究

3．1 常用高频融合算子介绍

3．1．1 方法一基于平均梯度

3．1．2 方法二基于区域选大

3．1．3 方法三基于区域方差

3．1．4 实验仿真与分析

3．2 基于区域方差融合规则的改进

3．2．1 关于阂值T的选取

3．3 仿真与分析

3．3．1 实验一

3．3．2 实验二

3．4 本章总结

4 低频融合算子研究

4．1 常用低频融合算子介绍

4．1．1 方法一求平均法

4．1．2 方法二区域能量法

4．1．3 方法三区域方差

4．1．4 实验仿真与分析

4．2 基于区域能量方法的改进

4．3 仿真与分析

4．3．1 实验一

4．3．2 实验二

4．4 高频与低频规则综合仿真分析

4．5 本章总结

5 全文总结与展望

5．1 主要工作总结

5．2 研究展望

致谢

参考文献