發(fā)布時間：2018-10-23 17:24

【摘要】：針對目前在多尺度圖像變換域概貌子帶和細(xì)節(jié)子帶采用的融合規(guī)則不統(tǒng)一的問題,提出一種基于金字塔雙樹方向濾波器組變換域混合統(tǒng)計建模的圖像融合方法.首先將概貌子帶系數(shù)、高頻子帶系數(shù)和各帶通方向子帶系數(shù)分別建模為混合高斯分布;然后根據(jù)期望最大化算法估計參數(shù),并利用新的基于后驗概率加權(quán)平均的規(guī)則進行融合;最后通過逆變換實現(xiàn)有效的圖像融合.實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的多尺度圖像融合方法相比,該方法中各子帶采用的融合規(guī)則統(tǒng)一,融合性能更佳,并能夠適合于各種類型圖像的融合.
[Abstract]:In order to solve the problem that the fusion rules used in multi-scale image transform domain are not uniform, a hybrid statistical modeling method based on pyramid dual-tree directional filter bank transform domain is proposed. First, the generalized subband coefficients, high frequency subband coefficients and each bandpass direction subband coefficients are modeled as mixed Gao Si distributions, then the parameters are estimated according to the expectation maximization algorithm, and the new rules based on the posterior probability weighted average are used to fuse the parameters. Finally, the image fusion is realized by inverse transform. The experimental results show that compared with the traditional multi-scale image fusion method, the fusion rules of each sub-band are uniform, the fusion performance is better, and the method is suitable for the fusion of various types of images.
【作者單位】： 山東建筑大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：山東省自然科學(xué)基金(ZR2014FM016)
【分類號】：TP391.41

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 田思;張俊舉;袁軼慧;常本康;;圖像融合的開窗處理技術(shù)研究[J];兵工學(xué)報;2009年04期

2 吳仰玉;紀(jì)峰;常霞;李翠;;圖像融合研究新進展[J];科技創(chuàng)新導(dǎo)報;2013年01期

3 韓瑜;蔡云澤;曾清;;圖像融合的客觀質(zhì)量評估[J];指揮控制與仿真;2013年04期

4 朱煉;孫楓;夏芳莉;韓瑜;;圖像融合研究綜述[J];傳感器與微系統(tǒng);2014年02期

5 劉志鏡,楊海英,張小平;基于空域中的圖像融合算法研究[J];計算機工程與設(shè)計;2002年09期

6 苗啟廣;王寶樹;;圖像融合的非負(fù)線性混合模型與算法研究[J];計算機科學(xué);2005年09期

7 趙永強,潘泉,陳玉春,張洪才;基于偏振成像技術(shù)和圖像融合理論雜亂背景壓縮[J];電子學(xué)報;2005年03期

8 孫巖;趙春暉;陳立偉;;基于小波域的多尺度圖像融合方法[J];應(yīng)用科技;2006年10期

9 李波;王娟;覃征;李愛國;;多分辨圖像融合通用開發(fā)平臺[J];計算機工程;2006年24期

10 郭利明;陳紅林;;一種基于小波分解的圖像融合方法[J];計算機仿真;2007年03期

相關(guān)會議論文 前10條

1 劉德坤;龔俊斌;馬佳義;田金文;;一種車載的紅外與微光圖像融合系統(tǒng)設(shè)計[A];第九屆全國光電技術(shù)學(xué)術(shù)交流會論文集（上冊）[C];2010年

2 王芳;吳謹(jǐn);;基于小波的圖像融合算法研究[A];2011年全國通信安全學(xué)術(shù)會議論文集[C];2011年

3 楊志;毛士藝;陳煒;;基于多分辨率局部峰度熵的魯棒圖像融合算法[A];中國航空學(xué)會信號與信息處理專業(yè)全國第八屆學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

4 王曾敏;楊兆選;丁學(xué)文;何英華;陳楊;于淵;;圖像融合與壓縮算法在動態(tài)交通信息服務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用[A];第一屆建立和諧人機環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會議（HHME2005）論文集[C];2005年

5 湯志偉;王建國;趙志欽;黃順吉;;基于小波變換的圖像融合算法[A];第九屆全國信號處理學(xué)術(shù)年會（CCSP-99）論文集[C];1999年

6 陸琳;張淳民;;圖像融合算法研究[A];2013年（第五屆）西部光子學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2013年

7 王榮福;;PET/CT新技術(shù)應(yīng)用[A];全國射線數(shù)字成像與CT新技術(shù)研討會論文集[C];2009年

8 劉勇;劉隆國;楊玲恒;;面向?qū)ο蟮男l(wèi)星多層多分區(qū)圖像融合在GIS領(lǐng)域的應(yīng)用探討[A];第二屆中國衛(wèi)星導(dǎo)航學(xué)術(shù)年會電子文集[C];2011年

9 王立琦;雷潔;;基于圖像融合的目標(biāo)識別研究[A];'2010系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

10 王強軍;王潤生;;城市航空攝影圖像融合分割方法[A];中國圖象圖形科學(xué)技術(shù)新進展——第九屆全國圖象圖形科技大會論文集[C];1998年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 王春萌;多曝光圖像融合關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];山東大學(xué);2015年

2 費春;基于智能優(yōu)化和視覺顯著性的圖像融合研究[D];電子科技大學(xué);2015年

3 段昶;基于Shearlet的圖像融合研究[D];電子科技大學(xué);2014年

4 史立芳;大視場人工復(fù)眼成像結(jié)構(gòu)研究與實驗[D];電子科技大學(xué);2014年

5 高國榮;基于Shearlet變換的圖像融合與去噪方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

6 王娟;基于城鎮(zhèn)影像的Contourlet域圖像融合算法研究[D];成都理工大學(xué);2015年

7 楊金庫;基于二維經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解的圖像融合算法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2016年

8 李奕;圖像融合的若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];江南大學(xué);2015年

9 宋樂;異源圖像融合及其評價方法的研究[D];天津大學(xué);2008年

10 胡旺;圖像融合中的關(guān)鍵技術(shù)研究[D];四川大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 杜麗;基于RF5框架的多小波圖像融合系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2015年

2 王坤臣;基于二代Curvelet變換的圖像融合算法研究[D];南京理工大學(xué);2015年

3 李寧;多DSP并行系統(tǒng)圖像融合算法設(shè)計及優(yōu)化[D];南京理工大學(xué);2015年

4 陳云川;紅外與微光融合的實時信號處理技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2015年

5 張澤;基于NSCT變換的壓縮感知圖像融合優(yōu)化算法研究[D];大連海事大學(xué);2015年

6 陶媛媛;紅外與微光融合夜視系統(tǒng)性能評價[D];南京理工大學(xué);2015年

7 李蕾;抗混疊輪廓波變換的性能研究及圖像融合去噪應(yīng)用[D];山東大學(xué);2015年

8 米艷芹;基于區(qū)域和多尺度的圖像融合算法研究[D];電子科技大學(xué);2015年

9 唐詩;基于多尺度變換的無源毫米波圖像融合算法研究[D];電子科技大學(xué);2014年

10 李龍龍;基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的圖像融合算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

，

本文編號：2289960