中国科学技术信息研究所--国家工程技术数字图书馆

[学位论文] 杨翠西安电子科技大学 2008年博士导师: 张建奇共122页

摘要 : 图像融合技术是一门综合了传感器技术、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等多种学科的有巨大应用前景的现代高新技术。图像配准是图像融合的必要的先期工作，而图像融合质量评价对于在实际应用中选择适当的图像融合算法以及改进现有的融合算法和... 展开图像融合技术是一门综合了传感器技术、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等多种学科的有巨大应用前景的现代高新技术。图像配准是图像融合的必要的先期工作，而图像融合质量评价对于在实际应用中选择适当的图像融合算法以及改进现有的融合算法和研究新的融合算法都有极其重要的意义。本文在研究灰度图像的融合和融合评价机制之外，针对彩色图像的应用日益广泛的趋势，对彩色图像的配准和彩色图像杂波的量化方法进行了试探性研究，主要开展的研究工作如下： (1)结合视觉辅助任务的具体应用要求和使用的源图像：红外图像和可见光图像的特点，将图像结构相似度引入到图像融合过程中，提出了一种基于红外特征和区域相似的图像融合方法，得到的融合图像既保留了可见光图像的几何和纹理细节信息，又保留了红外图像的目标信息，增强了融合图像的对比度，降低了场景释义的难度，同时提高了运算速度： (2)研究了图像融合质量评估的客观和主观评价方法，提出了一种新的与主观评价结果一致的基于图像相似的图像融合质量的客观评估方法； (3)系统地对四元数离散傅立叶变换的性质进行了总结、推导和证明，定义了四元数相位相关—标准相位相关的四元数域扩展，分析了相位相关由复数域扩展到四元数域出现两种形式(本文提出的四元数相位相关和Sangwine提出的超复数相位相关)的原因，理论分析和实验结果均证明本文提出的四元数相位相关是标准相位相关向四元数域扩展的正确形式； (4)提出了一种基于四元数离散傅立叶变换的彩色图像的配准方法，这种方法彻底摒弃了将彩色图像转化为灰度图像再利用灰度图像配准算法进行配准的思想，配准过程中将彩色图像作为一个整体进行处理，克服了以往彩色图像转化为灰度图像过程中的色彩信息损失影响图像配准精度的问题： (5)研究了图像的杂波尺度与目标探测应用中的图像融合质量评估之间的关系，进而指出图像的杂波量化尺度可用于此类图像融合的质量评估中； (6)提出了一种基于四元数相位相关的彩色图像杂波量化方法，通过实验验证了此方法的有效性和优越性。收起

关键词 : 图像融合

2. 多源图像融合算法及应用研究

[学位论文] 洪日昌中国科学技术大学 2007年博士导师: 吴秀清共144页

摘要 : 随着成像传感器技术的发展，越来越多的传感器被应用于各个领域中。传感器数量的增多导致获取的数据量急剧增加并呈现多样性，传统的信息处理方法已经不能满足新的需求。因此多源信息融合技术在这样的背景下应运而生。多源信息融合是指对来自多个传感... 展开随着成像传感器技术的发展，越来越多的传感器被应用于各个领域中。传感器数量的增多导致获取的数据量急剧增加并呈现多样性，传统的信息处理方法已经不能满足新的需求。因此多源信息融合技术在这样的背景下应运而生。多源信息融合是指对来自多个传感器获得的多源信息进行多级别，多方面，多层次的处理和综合，从而获得更为丰富，精确和可靠的有用信息。而多源图像融合作为多源信息融合中以图像为对象的研究领域，综合了图像处理、计算机和人工智能等多个学科，其主要思想是通过采用一定的算法，将两个或多个具有互补或冗余特性的源图像融合成为新图像，使得融合后的图像能最大限度地利用互补信息，减少冗余，从而获得更高的清晰度和可理解性。本论文集中探讨了多源图像融合这一课题产生的背景，研究的意义，融合的基本原理和体系结构，以及国内外已有的研究成果，并指出已有的研究工作中存在的不足之处。论文的研究内容即是围绕多源图像融合研究中一些存在的问题和不足之处展开的，主要研究工作和创新成果如下： 1.总结已有的基于多分辨率分解的多源图像融合方法，提出基于双正交多小波变换的多光谱与全色图像融合增强。其中多小波变换作为单小波的扩展，增加了小波基的个数，从而能很好地解决对称性与正交性，支集长度与消失矩之间的矛盾。在融合策略上，为保留源图像多小波分解后尺度系数的显著性信息采用平均与选择相结合的融合策略。 2.提出基于特征保持的一阶对比度多聚焦图像融合方法。融合过程中根据源图像反映的不同特征的重要性，由特征图强度设计不同的权重，然后根据源图像的对比度信息的相应加权求取其主分量作为融合的目标梯度场，从而实现特征保持的图像融合。最后把融合算法拓展到彩色域，利用特征强度得到的权重实现彩色域中的高保真度融合。 3.图像融合中，人们往往更关注图像中的实际目标或区域，而不是单个像素。因此我们给出结合双正交多小波和图分割的特征级融合方法，通过匹配度测试确定分割得到区域中的小波系数的融合规则。并且总结了基于多分辨率和区域的特征级融合的统一框架，分析单源分割和联合分割对于融合性能的影响，以及具体的融合策略的选取方法。 4.基于已有的客观评价方法指出具体的融合中评价指标的选取，给出一种基于图像结构相似性的客观评价方法。评价中主要考察源图像和融合图像之间的均值、方差相似性和相关系数，并且从灰度和梯度两个方向分别来做评价。 5.提出一种在低分辨率遥感图像中道路目标的全自动识别算法。算法利用感知编组确定道路种子点线段，基于动态规划的道路跟踪算法跟踪道路种子点生成整个道路网。而高分辨率遥感图像中的道路目标还具有高分辨率下的目标和光谱特性，因此我们给出一种结合线性检测算子和分类结果的特征层融合道路识别算法。收起

关键词 : 图像融合算法

3. 像素级图像融合及其关键技术研究

[学位论文] 楚恒电子科技大学 2008年博士导师: 朱维乐共147页

摘要 : 图像融合是将多个相同或不同类型的成像传感器获取的同一场景的多幅图像信息加以综合与提取，从而产生比任何单一图像信息对景物更加精确的描述。图像融合一般可分为像素级、特征级和决策级图像融合。本文针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题... 展开图像融合是将多个相同或不同类型的成像传感器获取的同一场景的多幅图像信息加以综合与提取，从而产生比任何单一图像信息对景物更加精确的描述。图像融合一般可分为像素级、特征级和决策级图像融合。本文针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题，重点研究了其中的三项关键技术：像素级图像融合预处理中的图像降噪技术、多聚焦图像融合技术以及全色与多光谱遥感影像融合技术。主要内容为： 1．提出了一种基于人类视觉系统的图像去噪方法。该方法结合了像素分类与小波变换，在不同的图像区域采用不同的阈值进行去噪，可有效提高图像去噪的效果，同时较好的保持了图像细节。 2．提出了一种有利于图像压缩的小波图像去噪方法以及一种小波系数校验方法。该去噪方法利用图像小波系数的层内相关性进行图像去噪，并可与后续的图像压缩处理有效结合。 3．提出了一种基于局部区域梯度信息的多分辨率图像融合算法及其改进算法。改进算法对不同源图像的对应尺度系数进行自适应加权相加，以获得融合后的尺度系数。这两种方法的融合效果均优于常用融合方法。 4．提出了一种基于离散余弦变换以及一种结合小波变换与离散余弦变换的图像融合新方法。前者的计算量相对较少，适用于实时处理，而后者则能有效提高图像融合的质量。 5．提出了一种基于支持向量机与图像块分割的自适应图像融合策略。该方法依据多聚焦源图像块所在的位置，采用不同大小的图像块进行自适应融合处理，可有效提高图像的融合效果。 6．提出了一种结合块分割与多分辨率分析的多聚焦图像融合方法。该方法可与现有的基于多分辨率分析的多聚焦图像融合方法相结合，能有效提高这些方法的融合效果。 7．提出了一种基于离散余弦变换与IHS(Intensity-hue-saturation,IHS)变换的多光谱与全色遥感影像融合方法及其改进算法。这两种方法可直接在离散余弦变换域进行遥感影像融合，适合压缩格式的遥感影像快速融合。利用这两种方法的思想在空域结合基于IHS变换的融合方法，仅需较小的计算量，在提高融合图像空间分辨率的同时，保持了绿色植被区域的光谱特性。 8．提出了一种基于抽样小波变换与IHS变换的高空间分辨率遥感影像融合方法。该方法的计算量接近于基于抽样小波变换的常用融合方法，并可获得近似甚至优于冗余小波变换的融合效果。上述各个技术研究点均进行了相应的计算机仿真与性能分析。本论文的所有研究工作在图像去噪与图像融合处理领域具有重要的理论与应用价值。收起

关键词 : 像素级图像融合

4. 热电视及图像融合系统配准的研究

[学位论文] 苏学刚北京理工大学 1997年硕士导师: 高稚允共75页

摘要 : 该文主要包括两个部分:一、详细介绍热释电像管的构成、工作原理、工作方式,由热释电像管作探测器构成热电视方案的总框架及部分功能电路的设计,其中电路的设计包括前放电路、信号反相电路、扫描电机控制电路、数字处理电路(A/D采样、存储、D/A转换、... 展开

关键词 : 热释电像管热电视图像融合图像融合的配准

5. 图像融合方法及效果评价研究

[学位论文] 柯小玲西北工业大学 2005年硕士导师: 彭国华共51页

摘要 : 在图像融合领域，如何对融合图像进行评价已经成为一个很重要的问题。长久以来，这个问题都没有得到很好的解决。因此，寻找一种符合人的视觉特点，同时又便于计算的融合图像客观评价指标是很有必要的。本文通过对IHS图像融合变换方法进行推广，... 展开

关键词 : 图像融合模糊积分图像评价图像融合变换图像处理

6. 多焦点图像融合方法研究

[学位论文] 冯雪东北师范大学 2008年硕士导师: 吕英华共36页

摘要 : 图像融合就是采用一定的算法，把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的传感器对同一场景的多个成像信息融合成一个新的图像，从而使融合的图像可信度更高，模糊较少，可理解性更好，更适合人类视觉及计算机检测、分类、识别、理解等处理。随着传感... 展开图像融合就是采用一定的算法，把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的传感器对同一场景的多个成像信息融合成一个新的图像，从而使融合的图像可信度更高，模糊较少，可理解性更好，更适合人类视觉及计算机检测、分类、识别、理解等处理。随着传感器技术的迅猛发展，单一的可见光模式逐渐发展成多种传感器模式，其中有很多传感器无法同时清晰获取不同焦距的图像。以光学显微镜为例，显微镜都有固定的景深，在场景纵向变化范围较大的情况下，各个层面上的信息难以同时得到清晰的显示。通常的做法是获取某一场景的一系列图像，由于获取图像之间的焦距不同，所得到的图像序列信息是互补的，而任何一幅图像都不足以说明整个场景的信息，分别观察各幅图像既增加了图像的存储消耗，费时费力，又给后续工作带来诸多不便。多焦点图像融合技术，就是通过对多幅各层面分别聚焦的源图像进行处理，得到处处聚焦的融合图像，使其能够较好地表明源图像中各种细节，对于显微镜来讲就相当于扩展了景深，更加有利于后续的处理。多焦点图像融合在民用数码、科研和军事领域都有着广泛的应用。本文在综合运用小波分析、遗传算法和形态学方法的基础上，提出了两种多焦点图像的融合方法。第一种方法将图像的空间域质量评估方法引入到融合算法中。算法首先将图像分块，将质量评估参数作为图像块聚焦与否的评价标准，选择聚焦的图像块融合成结果图像，算法中利用了整数遗传算法来优化块的大小，以期达到最优的融合效果。第二种方法将图像进行小波分解，再利用小波分解系数进行图像聚焦区域的检测，最后将聚焦区域提取出来，融合成结果图像，其中遗传算法用于调整聚焦区域检测中的相关参数。以上两种方法都是基于区域的多焦点图像融合方法。基于区域的图像融合立足丁像素级图像融合，是朝着特征级融合发展的一个新的突破。相关实验的结果表明，相比于传统的Haar小波融合方法和形态学小波融合方法，以上两种方法都有很好的融合效果，尤其当获取的原始图像发生局部非刚性变换时，本文提出两种方法的优势更为明显。收起

关键词 : 多焦点图像融合

7. 基于小波的像素级图像融合算法研究

[学位论文] 杨波上海交通大学 2008年博士导师: 敬忠良共130页

摘要 : 图像融合是将同一场景的多幅图像进行综合以得到关于该场景更加准确描述的信息处理过程。融合过程可以在不同的层次上进行，按照信息抽象程度从低到高为：信号级、像素级、特征级、符号级。像素级图像融合直接基于成像传感器获得的像素信息进行融合处... 展开图像融合是将同一场景的多幅图像进行综合以得到关于该场景更加准确描述的信息处理过程。融合过程可以在不同的层次上进行，按照信息抽象程度从低到高为：信号级、像素级、特征级、符号级。像素级图像融合直接基于成像传感器获得的像素信息进行融合处理；融合结果为一幅图像，该图像通常更适合人类和机器感知，或更适合后续处理任务，如分割、特征提取或目标识别。目前绝大多数融合算法研究都集中在这一层次上。像素级图像融合在军事、遥感、医学成像、机器人、安全和监控等领域有着广泛的应用。经过二十多年的发展，像素级图像融合形成了一个以金字塔分解和小波变换方法为代表的一般性图像融合方案--基于多尺度分解的图像融合方案。本论文研究了基于小波的像素级图像融合算法。研究围绕解决小波图像融合算法存在的移变性和冗余性问题展开，着重对融合算法的核心--小波多尺度分解方法进行探讨。主要研究成果如下： 1.提出了一种新的基于低冗余离散小波框架的图像融合算法。针对标准离散小波变换和无下采样离散小波变换在图像融合应用中的优缺点，提出滤波级数和重采样级数分离的概念，发展了一种扩展的小波变换模型，并证明这个模型在l2空间上的框架性；优化扩展模型的重采样策略，在确保较好移不变性的前提下，尽量降低分解系数中的冗余，得到低冗余离散小波框架；将低冗余离散小波框架应用到多尺度图像融合方案中；基于仿真和真实图像(序列)的融合实验表明基于这种框架的融合算法可以有效的克服标准小波算法存在的移变性问题，改善融合结果，同时又避免了无下采样小波算法在解决该问题时引入过大冗余从而导致计算量过大的问题。 2.提出了一种新的基于梅花形采样离散小波框架的图像融合算法。首先证明了多维完全重构滤波器组重采样格的可替换性，并给出了可替换条件；随后证明了利用该条件构建的冗余完全重构滤波器组构成l2(Zn)空间上的紧框架。利用以上结果对可分离二维离散小波变换的矩形重采样格进行替换，得到梅花形采样离散小波框架。这种小波框架具有近似的移不变性和较低的冗余度，并且具有中间尺度，频域分辨率更高；将其应用到多尺度融合方案中可以快速的获得高质量的融合结果。 3.提出了两种基于非线性小波的图像融合算法：基于无下采样形态学Haar小波变换和基于无下采样最大提升方案的图像融合算法。与常规线性小波变换相比，形态学Haar小波变换和最大提升方案在计算、像素信息提取和硬件实现等方面具有优势；但是由于下采样环节的存在，上述两种非线性小波变换不具备移不变性，在融合结果中会引入较严重的不一致信息。本文利用无下采样方法对两种变换进行移不变扩展；扩展后的变换应用到多尺度融合方案中得到了较好的融合效果，尤其对于医学图像融合和可见光.红外图像序列融合。 4.基于已有的和本文提出的融合算法，开发了一套可见光与红外动态图像融合系统。该系统可以完成对可见光和红外成像传感器输出图像序列的实时配准和同步采集，并能离线的进行多种算法的融合处理以及融合结果的定量评价。收起

关键词 : 基于像素级图像融合

8. 基于SOPC的图像融合系统

[学位论文] 孟令飞内蒙古大学 2013年硕士导师: 王志慧共62页

摘要 : 图像融合技术是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像，经过一定的图像处理，提取各自信道信息，最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。随着高速图像处理技术应用领域的不断扩大，对图像处理的要求也越来越高，而微电子技术的迅猛发展... 展开

关键词 : 像素级图像融合 SOPC系统图像融合系统模块架构设计方法

9. 医学图像融合的理论与方法研究

[学位论文] 曲桂红清华大学 2001年博士导师: 阎平凡;张大力共170页

摘要 : 医学图像融合是现代医学影像学的一个新的研究方向,是信息融合的一个重要分支.医学图像融合研究的主要目的是对在临床上广泛使用的诸如CT、MRI,PET、SPECT、Ultrasound以及DSA等多源医学图像信息进行有机综合,最大限度地挖掘有用信息,以提高医学成像质... 展开

关键词 : 医学图像融合图像融合评价小波变换神经网络 Bayes决策

10. 多传感器遥感图像融合分类研究

[学位论文] 任敏武汉工程大学 2010年硕士导师: 王海晖共81页

摘要 : 多传感器遥感图像能够提供不同电磁波段、不同入射角、不同成像机理以及不同时相、不同空间分辨率的信息，这些信息之间是可以互相补充的。目前随着遥感技术的迅猛发展，遥感所用的传感器种类和数量越来越多，研究多传感器遥感图像的信息融合工作已势... 展开多传感器遥感图像能够提供不同电磁波段、不同入射角、不同成像机理以及不同时相、不同空间分辨率的信息，这些信息之间是可以互相补充的。目前随着遥感技术的迅猛发展，遥感所用的传感器种类和数量越来越多，研究多传感器遥感图像的信息融合工作已势在必行，其中多传感器遥感图像融合分类技术的研究已成为国内外研究的热点。本文以两种空间分辨率、波段及成像机理不同的JERS-1卫星的SAR图像和Landsat卫星的TM图像的融合分类为例，对空间多传感器遥感图像的配准和空间多传感器遥感图像的特征层和决策层的融合分类技术进行了系统的研究。具体的研究包括： 1.多传感器遥感图像的配准技术。图像配准是特征层和决策层融合分类的前提和基础，本文对多光谱和SAR遥感图像配准中的问题进行了深入的研究，对基于傅立叶变换的图像配准方法给予了详细的介绍。 2.多传感器遥感图像的融合技术。图像融合的处理可在三个不同层次上进行：像素级融合、特征级融合、决策级融合。本文详细介绍了基于小波变换的图像融合方法。 3.多传感器遥感图像特征层融合分类器设计的研究。本文研究了传统的最大似然分类器以及MRF模型分类器、BP神经网络分类器，指出对正态条件概率密度函数应用极大似然分类器是从分类时间和分类精度指标来说较好的选择；论文中利用多传感器遥感图像的分类特点，提出结合BP神经网络模型和Markov随机场模型的融合分类器的设计方法。 4.在多传感器遥感图像决策层融合分类方法的研究中，论文设计了多传感器遥感图像意见一致性理论决策融合分类器以及意见一致性理论与Markov随机场模型相结合的决策融合分类器，得到了很好的分类效果。收起

关键词 : 图像配准图像融合融合分类