本文關(guān)鍵詞：基于非下采樣剪切波變換的圖像融合方法研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像融合是一種綜合同一場(chǎng)景多源信息的技術(shù)。來自于多個(gè)或多種傳感器的多源圖像能夠提供冗余或互補(bǔ)信息,利用冗余信息和互補(bǔ)信息可以改善圖像的信噪比,同時(shí)可以使融合圖像保留更加豐富的紋理和細(xì)節(jié)信息。由于綜合了多個(gè)或多種傳感器的信息,融合圖像比單一圖像對(duì)場(chǎng)景的描述更加精確和全面,更能夠符合人眼或機(jī)器視覺特性。本文將剪切波變換以及非下采樣剪切波變換應(yīng)用于圖像融合中,致力于研究新的圖像融合算法。首先,本文研究了基于非下采樣剪切波變換和分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的多聚焦圖像融合算法。根據(jù)多聚焦圖像的成像特點(diǎn)以及兩種變換的優(yōu)勢(shì),對(duì)于變換后的低頻率系數(shù)采用加權(quán)拉普拉斯能量和的方式,高頻系數(shù)采用聯(lián)合分解級(jí)取大的方式對(duì)圖像進(jìn)行重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法不僅可以獲得良好的視覺融合效果,而且其客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)也得到了提升。其次,本文研究了基于非下采樣剪切波和向?qū)V波的多聚焦圖像融合算法。提出了一種基于向?qū)V波算法的圖像融合框架,探討了向?qū)V波在多聚焦圖像融合中的作用。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠很好地融合多聚焦圖像,并且能在主觀和客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)上均取得了良好的效果。最后,本文研究了基于非下采樣剪切波變換的圖像融合在紅外和可見光以及醫(yī)學(xué)成像方面的應(yīng)用。采用區(qū)域分割的方式對(duì)紅外和可見光圖像融合后的結(jié)果進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別,以識(shí)別結(jié)果作為衡量紅外和可見光融合優(yōu)劣的評(píng)價(jià)指標(biāo),同時(shí)還以常見紅外可見光圖像為例,從主、客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)的角度探討了圖像融合的優(yōu)劣。醫(yī)學(xué)圖像的總結(jié)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法融合的圖像視覺效果和客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)上都得到了提升。
【關(guān)鍵詞】：圖像融合 非下采樣剪切波變換 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換 向?qū)V波 區(qū)域分割 評(píng)價(jià)指標(biāo)
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-7
• 中文摘要7-8
• ABSTRACT8-11
• 1 引言11-23
• 1.1 研究背景及意義11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 圖像融合簡(jiǎn)介13-18
• 1.3.1 圖像融合層次13-16
• 1.3.2 傳統(tǒng)圖像融合方法16-17
• 1.3.3 圖像融合存在問題17-18
• 1.4 圖像融合評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)18-21
• 1.4.1 主觀評(píng)價(jià)18
• 1.4.2 客觀評(píng)價(jià)18-21
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容21-23
• 2 剪切波變換理論基礎(chǔ)23-33
• 2.1 剪切波變換23-26
• 2.2 離散剪切波變換26-31
• 2.2.1 頻域?qū)崿F(xiàn)26-28
• 2.2.2 時(shí)域?qū)崿F(xiàn)28-31
• 2.3 非下采樣剪切波變換實(shí)現(xiàn)過程31-32
• 2.4 剪切波的優(yōu)良特性32-33
• 3 基于NSST-FRFT的多聚焦圖像融合算法33-49
• 3.1 多聚焦圖像基本特點(diǎn)33-34
• 3.2 基于NSST-FRFT的多聚焦圖像融合算法34-47
• 3.2.1 NSST-FRFT原理34-35
• 3.2.2 NSST-FRFT圖像融合框架35-36
• 3.2.3 圖像融合規(guī)則36-38
• 3.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析38-47
• 3.3 本章小結(jié)47-49
• 4 基于NSST和向?qū)V波的多聚焦圖像融合算法49-59
• 4.1 向?qū)V波49-51
• 4.2 基于向?qū)V波的圖像融合算法51-52
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和討論52-58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 5 基于NSST圖像融合算法應(yīng)用研究59-69
• 5.1 紅外與可見光圖像融合59-67
• 5.1.1 圖像融合框架60-61
• 5.1.2 圖像融合規(guī)則61-62
• 5.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析62-67
• 5.2 醫(yī)學(xué)圖像融合及實(shí)驗(yàn)分析67-68
• 5.3 本章小結(jié)68-69
• 6 結(jié)論69-71
• 6.1 總結(jié)69
• 6.2 展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-77
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果77-81
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集81

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