异源图像配准融合关键技术应用研究及快速实现

摘要

随着传感器技术的迅猛发展，各种传感器被大量用于采集各式各样的图像，涉及到的领域十分广泛，但是，同一场景下单一传感器所采集的图像常常不能表达出完整的场景信息，为了能够在一幅图像中展示出更加全面的场景信息，通常需要对不同类型传感器获得的图像加以配准、融合。本文主要对异源图像融合的关键技术及其应用进行了相关研究，其中，异源图像融合的关键技术包括异源图像的配准及像素级的图像融合，并且在DSP和GPU上对图像融合算法进行了实时实现。 本文介绍了基于SIFT特征和基于互信息的异源图像配准方法，分析了两种方法在异源图像配准应用中的优缺点。针对实际应用场景结合两种方法的优势，引入人工辅助实现了更高精度的半自动化异源图像配准技术。 本文侧重研究了异源图像融合方法，首先对鲁棒性主成分分析（RPCA）、小波变换（DWT）以及非下采样轮廓波变换（NSCT）的基本原理以及在异源图像融合中的应用进行了研究。在此基础上，本文提出了一种基于RPCA、NSCT与DWT的双变换混合图像融合方法，并根据该方法的融合框架对融合策略进行了改进。双变换混合融合方法可以有效地结合RPCA、NSCT与DWT的优点，提高异源图像融合算法的融合质量。最后，本文对提出的方法与传统方法进行了仿真实验对比，通过实验结果可以看出，本文方法在融合图像主客观评价指标上有良好的表现。 本文对图像融合方法的实时实现进行了研究，基于DSP平台与GPU平台分别对融合算法进行了实现。通过对代码与算法的优化，并引入并行计算实现了红外光图像与可见光图像的实时融合，提高了这些融合算法的实用价值，拓展了它们的应用领域。

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 课题背景及研究意义

1.2 课题研究历史与研究现状

1.2.1 图像配准研究历史及现状

1.2.2 图像融合研究历史及现状

1.3 本文结构安排及主要工作

第二章 异源图像配准融合理论基础

2.1 异源图像配准理论基础

2.1.1 异源图像配准原理

2.1.2 异源图像配准变换模型

2.1.3 异源图像配准方法

2.2 异源图像融合理论基础

2.2.1 异源图像融合原理

2.2.2 异源图像融合方法分类

2.2.3 异源图像融合评价指标介绍

2.3 本章小结

第三章 红外与可见光图像配准关键技术应用研究

3.1 基于特征匹配的配准技术

3.1.1 基于SIFT的特征提取方法

3.1.2 基于SIFT的特征匹配方法

3.2 基于互信息的配准技术

3.2.1 互信息的基本概念

3.2.2 基于互信息的图像配准

3.3 基于人工辅助的异源图像精确配准方法

3.3.1 基于人工辅助的配准方法

3.3.2 效果展示分析

3.4 本章小结

第四章 红外与可见光图像融合关键技术应用研究

4.1 鲁棒性主成分分析算法原理

4.2 基于RPCA与离散小波变换的融合算法

4.2.1 融合算法及框架

4.2.2 融合规则

4.3 基于RPCA与非下采样轮廓波变换的融合算法

4.3.1 非下采样轮廓波变换

4.3.2 融合算法及框架

4.3.3 融合策略

4.4 双变换混合融合方法

4.4.1 融合算法及框架

4.4.2 融合策略

4.5 异源图像融合算法实验及结果分析

4.6 本章小节

第五章 图像融合方法实时实现

5.1 开发平台介绍

5.1.1 DSP实验平台介绍

5.1.2 GPU实验平台介绍

5.2 图像融合方法DSP实时实现

5.2.1 算法移植与算法框架

5.2.2 程序的优化及实时实现

5.3 图像融合方法GPU实时实现

5.3.1 算法移植与框架

5.3.2 快速NSCT实现

5.3.3 GPU快速卷积滤波实现

5.3.4 结构与内存优化

5.3.5 运行对比与分析

5.4 本章小节

第六章 全文总结与展望

6.1 全文总结

6.2 后续工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果