本文關(guān)鍵詞：基于相位一致性的多聚焦圖像融合，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在多聚焦圖像融合中,準確的找出多聚焦圖像中聚焦區(qū)域是融合算法中的關(guān)鍵問題。以方波為例,在方波的階躍位置相位一致性達到最大。在圖像中聚焦區(qū)域中的清晰位置與方波的階躍處相似,所以可以利用相位一致性來檢測圖像中的清晰區(qū)域。另外,相位一致性對圖像亮度和對比度具有不變性,所以即使圖像有一定的形變也可以利用相位一致性檢測出圖像中的聚焦區(qū)域。相位一致性函數(shù)在復(fù)Gabor小波域中從輸入圖像的不同尺度中獲得,這樣能夠更好的獲得圖像中的一些細節(jié)信息。本文利用相位一致性作為聚焦評價函數(shù),提出一種基于相位一致性的多聚焦圖像融合方法。本文提出的的多聚焦圖像融合算法首先通過計算輸入圖像的聚焦評價函數(shù)值也就是相位一致性函數(shù)值得到聚焦矩陣,其次對聚焦矩陣進行分塊得到特征矩陣,通過分塊使聚焦區(qū)域中的像素建立了聯(lián)系,最后對特征矩陣進行擴展并且經(jīng)過多數(shù)濾波器平滑濾波后利用融合規(guī)則得到融合圖像。通過多數(shù)濾波器濾波,使得圖像中的聚焦區(qū)域和非聚焦區(qū)域的邊界更加明顯,這樣能夠更加準確的定位聚焦區(qū)域由此提高融合效果。融合規(guī)則是在空間域中實現(xiàn)的這樣保證了融合結(jié)果圖像包含原始輸入圖像的聚焦區(qū)域。通過對輸入圖像加入高斯噪聲得到退化圖像,采用本文提出的融合算法分別用不同聚焦評價函數(shù)對退化的圖像進行融合實驗,結(jié)果證明了相位一致性對噪聲比其他四種常見的聚焦評價函數(shù)更具有魯棒性。通過實驗,本文又證明了相位一致性作為聚焦評價函數(shù)比其他四種常見的聚焦評價函數(shù)能夠更加準確的計算出多聚焦圖像中的聚焦區(qū)域。本文提出的基于相位一致性的多聚焦圖像融合算法,實驗結(jié)果證明了提出的融合算法與其他幾種融合算法相比在客觀評價和主觀評價方面都達到目前最先進的水平。
【關(guān)鍵詞】：圖像融合 相位一致性 聚焦評價函數(shù) 多聚焦
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 選題背景及意義8-10
• 1.1.1 圖像融合的分類8-10
• 1.2 多聚焦圖像融合10-14
• 1.2.1 空間域多聚焦圖像融合11-12
• 1.2.2 變換域多聚焦圖像融合12-14
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容14-16
• 第二章 基礎(chǔ)理論16-27
• 2.1 log Gabor函數(shù)16-19
• 2.1.1 Gabor函數(shù)16-18
• 2.1.2 log Gabor函數(shù)18-19
• 2.2 相位一致性19-27
• 2.2.1 相位一致性19-21
• 2.2.2 相位一致性的一種新的表示形式21-27
• 第三章 基于相位一致性的多聚焦圖像融合27-36
• 3.1 聚焦評價函數(shù)27-29
• 3.2 聚焦評價函數(shù)的有效性實驗29-30
• 3.3 基于相位一致性的圖像融合30-33
• 3.4 算法實現(xiàn)33-36
• 第四章 實驗與結(jié)果36-59
• 4.1 圖像質(zhì)量評價方法36-40
• 4.1.1 主觀評價36
• 4.1.2 客觀評價36-40
• 4.2 本文所比較的幾種圖像融合的方法40-48
• 4.3 圖像融合算法的仿真比較48-59
• 4.3.1 各種圖像融合算法結(jié)果比較48-59
• 第五章 總結(jié)與展望59-61
• 5.1 研究總結(jié)59-60
• 5.2 研究展望60-61
• 參考文獻61-66
• 發(fā)表文章目錄66
• 參與科研項目66-67
• 致謝67

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本文編號：262228