本文關(guān)鍵詞：保邊平滑在圖像融合中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像融合是一種將多個(gè)源圖像中相關(guān)聯(lián)的有效信息綜合到一張綜合圖中的技術(shù),通過圖像融合可把各個(gè)源圖像中的有效信息集中到綜合圖中,使得綜合圖信息比原來任意一個(gè)源圖像的有效信息更為全面。常見的變換域融合方法是將各個(gè)源圖像先變換成變換域系數(shù),之后對(duì)各個(gè)源圖的對(duì)應(yīng)變換域系數(shù)進(jìn)行融合,最后將所得融合系數(shù)反變換形成融合圖像。變換域融合方法能夠較好地捕獲圖像中各個(gè)尺度的細(xì)節(jié)因此取得了廣泛應(yīng)用與發(fā)展,但是變換域融合方法普遍存在的一個(gè)問題是其融合后的灰度與對(duì)比度信息會(huì)發(fā)生變化,無法保持源圖像中的灰度,甚至出現(xiàn)灰度超出值域、對(duì)比度失真的問題,嚴(yán)重時(shí)會(huì)影響融合結(jié)果對(duì)顯著信息的表達(dá)。本文通過利用雙邊濾波器與引導(dǎo)濾波器兩種保邊平滑濾波器的濾波特性,提出了3種空域圖像融合方法。3種方法分別以均值濾波圖與源圖差值、圖像梯度與拉普拉斯能量為主特征作為圖像的顯著性衡量,通過均值平滑或分塊處理使顯著性衡量覆蓋主要信息區(qū)域。對(duì)顯著性衡量的比較可得出初步的融合權(quán)值,但初步融合權(quán)值較為粗糙,并且局部選擇不準(zhǔn)確,此時(shí)利用保邊平滑濾波器結(jié)合源圖像對(duì)初步融合權(quán)值進(jìn)行平滑,可使融合權(quán)值得到與源圖像邊緣特征相匹配的結(jié)果。利用最大化權(quán)值策略與保邊平滑濾波器的邊緣條件轉(zhuǎn)移特性,改善融合權(quán)值與顯著區(qū)域的匹配性,避免了圖像融合中灰度與對(duì)比度失真的問題。通過對(duì)融合權(quán)值進(jìn)行保邊平滑濾波,可以解決細(xì)節(jié)區(qū)域不完整與區(qū)域邊緣過度不自然的問題。此外在空域的直接融合效率較變換域內(nèi)融合高。通過與其它不同融合方法對(duì)多聚焦圖像與醫(yī)學(xué)圖像的融合實(shí)驗(yàn)對(duì)比,證實(shí)了應(yīng)用保邊平滑技術(shù)的圖像融合方法的有效性與高效性。通過分析與比較各個(gè)融合方法之間的優(yōu)勢(shì)與局限性,說明了所提出融合方法的處理效率與質(zhì)量優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：圖像融合 雙邊濾波器 引導(dǎo)濾波器 灰度失真
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(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】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-18
• 1.1 研究背景與意義8-9
• 1.2 圖像融合的分類9-10
• 1.3 圖像融合發(fā)展歷程10-13
• 1.4 保邊平滑濾波器13-15
• 1.5 研究內(nèi)容與章節(jié)安排15-18
• 第二章 兩種典型的保邊平滑濾波器18-30
• 2.1 雙邊濾波器18-26
• 2.1.1 雙邊濾波器18-22
• 2.1.2 聯(lián)合雙邊濾波器22-23
• 2.1.3 使用信號(hào)處理方法加速的雙邊濾波器23-26
• 2.2 引導(dǎo)濾波器26-30
• 第三章 圖像融合30-54
• 3.1 圖像融合評(píng)價(jià)方法30-36
• 3.1.1 基于圖像梯度的客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)30-32
• 3.1.2 基于圖像質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)32-33
• 3.1.3 基于圖像相位一致性的客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)33-36
• 3.2 基于拉普拉斯金字塔分解的融合方法36-44
• 3.2.1 金字塔分解與重建36
• 3.2.2 基于金字塔分解的融合36-40
• 3.2.3 拉普拉斯金字塔融合討論40-44
• 3.3 基于圖像梯度的融合方法44-47
• 3.4 應(yīng)用雙邊濾波器進(jìn)行閃光與非閃光圖像的融合47-49
• 3.5 基于NSCT的融合方法49-51
• 3.6 應(yīng)用引導(dǎo)濾波器的變換域圖像融合51-54
• 第四章 保邊平滑技術(shù)在圖像融合中的應(yīng)用54-69
• 4.1 應(yīng)用引導(dǎo)濾波器的空域圖像融合54-59
• 4.2 應(yīng)用雙邊濾波器的空域圖像融合59-63
• 4.3 應(yīng)用引導(dǎo)濾波器的多聚焦圖像分塊融合63-69
• 第五章 實(shí)驗(yàn)比較69-84
• 5.1 參數(shù)設(shè)置69-70
• 5.2 多聚焦圖像的融合比較70-78
• 5.3 醫(yī)學(xué)圖像的融合比較78-84
• 第六章 總結(jié)與展望84-86
• 6.1 論文總結(jié)84-85
• 6.2 研究展望85-86
• 參考文獻(xiàn)86-92
• 在學(xué)期間研究成果92
• 參與科研項(xiàng)目92-93
• 致謝93

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