多聚焦圖像融合通過將同一場景處于不同聚焦區(qū)域的信息進行有效地結合,使不同成像距離上的物體能夠清晰地呈現(xiàn)在一幅圖像中,解決了目前光學成像系統(tǒng)聚焦范圍有限的缺陷,從而向人們提供更精確、更全面和更可靠的信息,為目標識別、特征提取與追蹤檢測等奠定了良好的基礎,在數(shù)碼攝影、計算機視覺、圖像分割和顯微成像等領域具有廣泛的應用前景,具有一定的實際意義與應用價值。引導濾波器作為一種新穎的保邊平滑濾波器,具有邊緣保持及復雜度較低等特性。論文基于引導濾波器的良好特性,針對目前部分多聚焦圖像融合算法中存在的問題,提出了兩種基于引導濾波器的多聚焦圖像融合算法:（1）基于非下采樣Contourlet變換與引導濾波的多聚焦圖像融合算法研究為解決目前部分多聚焦圖像融合算法在聚焦物體邊緣銜接處產生的偽影問題,提出了一種基于非下采樣Contourlet變換與引導濾波的多聚焦圖像融合算法。首先,采用非下采樣Contourlet變換對多聚焦源圖像進行多尺度分解;其次,為豐富多聚焦融合圖像的邊緣信息量,對低頻子帶系數(shù)采用基于邊緣信息量的引導濾波加權融合規(guī)則,對帶通方向子帶系數(shù),則提出一種基于顯著性信息的引導濾波加權融合規(guī)則;... 

【文章來源】：蘭州交通大學甘肅省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

不同1r和2r參數(shù)下的客觀評價指標值變化圖

蘭州交通大學工程碩士學位論文整體上處于上漲趨勢；而GQ 及SFQ 這兩個指標則均先經歷趨于平緩、后上漲，再趨于平緩這三個階段；所以，經綜合考慮， eps 2參數(shù)的取值為 1。

4.5.2 實驗結果分析（1）定性評價圖4.9-圖4.14為采用不同融合方法獲得的3組融合結果圖及對應的局部放大圖，接下來對這3組融合結果圖進行定性評價與分析。圖4.9和圖4.10為第一組實驗的融合結果圖及對應的局部放大圖。其中，圖4.9(c)均較好地將兩幅多聚焦源圖像的信息保留了下來，但整幅圖像的清晰度發(fā)生了輕微的下降；圖4.9(d)則在圖中圈出的區(qū)域處（人物的手部）有輕微的偽影產生；圖4.9(e)和圖4.9(i)(a)源圖像A (b)源圖像B (c)DTCWT (d)CVT (e)NSCT(f)NSCT-SFPCNN (g)ASR (h)GIF (i)RGF (j)NSCT-GFF圖4.9 第一組實驗的融合結果圖

【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于小波變換的多聚焦圖像融合方法[J]. 管飚.  吉林大學學報(理學版). 2017(04)
[3]稀疏表示和非下采樣Shearlet變換相結合的多聚焦圖像融合[J]. 楊勇,萬偉國,黃淑英,姚麗.  小型微型計算機系統(tǒng). 2017(02)
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博士論文
[1]基于NSST的圖像融合算法研究[D]. 邢笑雪.吉林大學 2014
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[3]基于人類視覺系統(tǒng)的圖像信息感知和圖像質量評價[D]. 吳金建.西安電子科技大學 2014
[4]多聚焦圖像像素級融合方法研究[D]. 李華鋒.重慶大學 2012
[5]多尺度變換的多聚焦圖像融合算法研究[D]. 徐月美.中國礦業(yè)大學 2012
[6]變換域中的多源圖像融合方法研究[D]. 焦竹青.江南大學 2011
[7]多模態(tài)醫(yī)學影像配準與融合技術的研究[D]. 葛雯.東北大學 2009

碩士論文
[1]基于PCNN的多聚焦圖像融合算法研究[D]. 王帥.蘭州大學 2017



本文編號：3601951