基于平移不变剪切波变换与智能融合规则的图像融合方法

摘要

随着数字图像传媒领域的不断开拓，图像融合技术作为信息技术中一个重要组成部分方便了我们处理不同成像原理的图像数据。单一成像设备在获取数据信息量方面存在遗漏信息的缺点，图像融合技术将采集的源图像融合成包含信息更丰富清晰的新图像，打破了这种缺陷。融合图像便于我们进行信息提取与数据分析，因此图像融合技术得到了很好的应用与发展。本文在阐述多尺度几何分析融合算法原理的基础上，提出了一种基于平移不变剪切波变换(Shift-Invariant Shearlet Transform，SIST)与智能融合规则的图像融合算法，并用实验结果说明提出的算法在视觉效果和评价指标两方面均优于传统图像处理方法。本文的主要内容如下：
　　（1）研究了基于小波变换(Wavelet Transform)的图像融合方法。在小波变换的基础之上探讨了非下采样轮廓波变换(Non-subsampled Contourlet Transform，NSCT)。因其避免了下采样操作，克服了边缘细节的模糊现象和吉布斯效应，所以被更多的应用于图像融合领域。虽然NSCT有较好的线性逼近特点，但非下采样轮廓波融合的图像细节清晰度不高。
　　（2）对剪切波系统进行论述，总结了二维剪切波变换方法，并对离散剪切波在频域和时域的实现方式进行了简单阐述。通过实验将剪切波变换与小波变换和NSCT进行对比，图像融合效果表明，剪切波融合图像纹理信息更清晰，优于小波变换和NSCT图像融合算法。
　　（3）提出一种基于平移不变剪切波变换的图像融合算法，探讨了低频子带和高频子带的融合规则，分别采用基于标准差0系数和改进PCNN的融合规则。Matlab仿真实验中对比了小波变换、非下采样轮廓波变换和平移不变剪切波变换的融合效果。融合图像的评价指标证明了平移不变剪切波变换的有效性。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 图像融合的技术背景和意义

1.2图像融合算法的研究现状

1.3图像融合的质量评价

1.4论文主要工作和组织安排

第二章 基于小波变换的图像融合

2.1 引言

2.2 基于小波变换的图像融合

2.3基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合

2.4本章小结

第三章 基于剪切波变换的图像融合

3.1 引言

3.2 Shearlet变换

3.3离散剪切波变换

3.4基于剪切波变换的图像融合方法

3.5基于剪切波变换的图像融合结果分析

3.6本章小结

第四章 基于平移不变剪切波变换的融合方法

4.1 引言

4.2 SIST变换

4.3低频融合规则

4.4高频融合规则

4.5 基于 SIST-PCNN的图像融合方法实验结果与分析

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢