圖像融合（Image Fusion）作為信息融合技術(shù)中的一個重要分支,是當前信息融合研究中的一個熱門話題。圖像融合把從不同傳感器采集到的同一目標的多個圖像信息進行綜合處理,使圖像能夠包含更多、更豐富的信息,表達更為準確,從而提高圖像質(zhì)量。當前,圖像融合技術(shù)在民事、軍事、國防安全等各個領(lǐng)域都具有重要的作用,因此,對于圖像融合技術(shù)的研究具有重要的意義。本文在多尺度分解的基礎(chǔ)上分別對多聚焦圖像融合方法和遙感圖像融合方法進行了研究,主要內(nèi)容如下:（1）介紹了本文研究的背景及意義,并對圖像融合的技術(shù)概況、圖像融合經(jīng)典方法以及評價體系進行闡述。（2）多聚焦圖像融合。為了進一步提高融合圖像清晰度的同時有效保留圖像的邊緣輪廓,提出了一種基于導向濾波與顯著性的多尺度分解的多聚焦圖像融合方法。首先,使用小波變換對源圖像進行多尺度分解,分別得到圖像的低頻部分和高頻部分;然后,對于低頻部分采用導向濾波的融合方法,同時對高頻部分引入顯著性檢測的方法進行融合;最后,將融合系數(shù)進行小波重構(gòu),從而獲得融合結(jié)果。通過仿真實驗說明,本文所提算法具有較好的融合效果。（3）遙感圖像融合。為了有效解決融合圖像邊界模糊和失真的問... 

【文章來源】：河南理工大學河南省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

導向濾波平滑效果圖

多數(shù)

第一

【參考文獻】：
期刊論文
[1]圖像融合質(zhì)量評價方法研究綜述[J]. 楊艷春,李嬌,王陽萍.  計算機科學與探索. 2018(07)
[2]基于冗余小波變換與引導濾波的多聚焦圖像融合[J]. 楊艷春,李嬌,黨建武,王陽萍.  計算機科學. 2018(02)
[3]面向機載應用的多傳感器圖像融合技術(shù)綜述[J]. 漆昇翔,劉強,徐國靖,王雪.  航空電子技術(shù). 2016(04)
[4]基于拉普拉斯金字塔的圖像融合算法研究[J]. 余美晨,孫玉秋,王超.  長江大學學報(自科版). 2016(34)
[5]一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的多聚焦圖像融合方法[J]. 劉帆,陳澤華,柴晶.  山東大學學報(工學版). 2016(03)
[6]基于IHS變換的彩色圖像融合方法[J]. 黃曉青,余月華.  現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2015(32)
[7]多傳感器圖像融合方法及應用綜述[J]. 徐雅薇,謝曉竹.  四川兵工學報. 2015(10)
[8]多傳感器圖像融合應用研究[J]. 原野,林宏,韓曉靜,肖舟旻,邢劭謙.  中國新通信. 2015(18)
[9]基于NSCT與IHS變換的SAR與多光譜圖像融合[J]. 胡翀,徐佳,程雪嬌,曹利娟,顧利紅.  地理空間信息. 2015(03)
[10]圖像處理與分析技術(shù)在分子影像學研究中的應用[J]. 陳瑛,徐立鈞,龔著琳,程震.  上海交通大學學報(醫(yī)學版). 2015(04)

博士論文
[1]多聚焦圖像像素級融合算法研究[D]. 張永新.西北大學 2014

碩士論文
[1]基于多尺度分析的圖像融合算法研究[D]. 殷向.河南大學 2018
[2]基于多尺度的多聚焦圖像融合算法研究[D]. 郭凌鑫.哈爾濱理工大學 2018
[3]基于相位一致性的多聚焦圖像融合[D]. 李巧巧.蘭州大學 2016
[4]基于導向濾波和多尺度分析的圖像融合算法研究[D]. 李甜甜.西安電子科技大學 2015
[5]基于稀疏表示與字典學習的圖像融合方法研究[D]. 姜東.西安電子科技大學 2013
[6]基于多尺度幾何分析的圖像融合算法研究[D]. 李希寧.中國海洋大學 2010



本文編號：3227763