一種新的多源圖像融合方法.pdf

1、多傳感器技術的快速發(fā)展使人們能獲得大量同一區(qū)域的多源圖像。不同類型的傳感器獲得的圖像包含的信息不同，將兩幅或多幅圖像融合為一幅圖像的過程稱為圖像融合，融合后的圖像綜合了各源圖像的信息，更有利于對區(qū)域目標進一步分析、理解以及目標的檢測、識別或跟蹤。多傳感器圖像融合技術是數(shù)據融合領域中十分重要的技術，并在許多領域有著重要的應用，包括遙感領域、醫(yī)療診斷、計算機視覺等。根據數(shù)據信息抽象所在層次的不同，圖像融合可分為像素級、特征級和決策級融合，本

2、文主要討論像素級融合的問題。
　　 本文主要針對多傳感器圖像融合方法進行研究，首先介紹了圖像融合的基本概念，包括融合的流程，常用的融合方法等。從定量和定性的角度對圖像融合質量的評價標準做了詳細的介紹。其次介紹了圖像融合的預處理，包括圖像去噪和圖像配準，其中詳細介紹了圖像配準的概念、方法和步驟，并提出了一種基于灰度信息和角點特征的圖像配準方法，該方法提出了一種新的相似度度量方法，并采用EML算法求解最優(yōu)值。實驗表明本文方法能夠得到

3、較高的配準精度，并且具有更廣泛的適應性。
　　 針對多聚焦圖像融合應用，本文提出一種基于差分進化算法的圖像融合算法，并應用于多聚焦圖像的融合中。差分進化算法用于優(yōu)化基于區(qū)域的融合中，區(qū)域或分塊的大小。本文提出的融合方案是先將源圖像分成若干互不重疊的塊，然后將經過評價函數(shù)計算得出的滿足清晰度要求的塊用于圖像融合中，塊的大小由算法自適應地調整，以保證塊的大小能使得融合圖像最清晰。以Pepsi圖像為例進行實驗，并與拉普拉斯金字塔融合算