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基于原子空間梯度的稀疏表示圖像融合

發(fā)布時間:2020-08-06 14:39
【摘要】:傳感器的飛速發(fā)展極大地提升了人們獲取信息的能力,隨之出現(xiàn)了信息融合,信息融合最初被稱作數(shù)據(jù)融合,一經(jīng)出現(xiàn)便在各個領(lǐng)域都帶來了變革性的發(fā)展。圖像融合作為信息融合理論的一個重要分支,基于信息融合的理論基礎(chǔ)而迅速發(fā)展的一種圖像處理技術(shù),滿足了人們對于不同源圖像、不同傳感器等多方面不可控因素帶來的繁雜且冗余的信息進(jìn)行進(jìn)一步的處理和綜合,將兩幅及其以上的圖像信息進(jìn)行融合,使其融合后的圖像能夠更精準(zhǔn)、更全面的描述出所需場景。圖像融合技術(shù)在各個領(lǐng)域都擔(dān)當(dāng)者十分重要的角色,發(fā)揮著不可替代的作用,也因此,隨著人們需求的不斷增加,信息量也成倍的上漲。傳統(tǒng)的圖像融合技術(shù)面臨了巨大的挑戰(zhàn),無論是信息的存儲還是傳輸,都不能滿足現(xiàn)下的信息量的需求。因此,稀疏表示成為了里程碑式的突破。基于稀疏表示的圖像融合逐漸得到了許多國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注,稀疏表示的基本原理即為建立一個過完備字典,通過源圖像在這個過完備字典下形成稀疏系數(shù),并通過某種融合方法對稀疏系數(shù)進(jìn)行融合,之后將融合后的系數(shù)與過完備字典相乘得到融合后圖像。將整張圖片轉(zhuǎn)換為稀疏系數(shù)的矩陣運(yùn)算,從而大幅度的減少了計算量,提高了融合過程中的計算效率。在融合法則上目前也是層出不窮,很多學(xué)者在不斷為了得到更好的融合效果,努力對融合法則進(jìn)行更進(jìn)一步的優(yōu)化,并基于圖像稀疏表示的基本原理,針對與能夠影響稀疏融合算法融合性能的如滑窗大小、滑動步長和融合規(guī)則等因素,眾多學(xué)者都紛紛做出了不同方面,不同程度的改進(jìn)。在本文中,提出了新的改進(jìn)理念,即字典加強(qiáng)。不同于改變固定字典改用自適應(yīng)訓(xùn)練字典的改變,本文基于一種字典,通過計算字典中每個原子的加權(quán)平均值的方法,篩選出信息量最為豐富的一部分原子加以標(biāo)記。并在調(diào)用到這些原子時,進(jìn)行一定幅度的加強(qiáng),也就是說將信息豐富的重要部分,通過加強(qiáng)字典的方法,從根本處強(qiáng)化圖片,使得融合后的圖片在視覺上能夠有更加好的效果體驗(yàn)。將選中的字典原子,通過多次試驗(yàn)得出效果最佳的放大系數(shù),之后進(jìn)行放大。這種強(qiáng)化字典的方法在保證計算量沒有大幅上漲的情況下,最簡單直接且有效的完成了對于融合圖片的優(yōu)化,而且簡易的計算保障了運(yùn)算效率和準(zhǔn)確程度,本文也證實(shí)了這種方法的可取之處。
【學(xué)位授予單位】:天津師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP391.41;TP212
【圖文】:

基于原子空間梯度的稀疏表示圖像融合


一藝

對象,冗余信息,迫切需要,街道


當(dāng)然也存在著一定的信息的冗余。因此,如何更好的保留對我們的需求有逡逑幫助的信息,去除掉多余的冗余信息,成為了人們迫切需要解決的問題。逡逑如下圖1-1,圖1-2,圖1-3所示逡逑圖1-1不同時間的同一條街道邐圖1-2左右眼不同成像逡逑_呡_靡逡逑圖1-3不同對焦對象逡逑1逡逑

圖像融合,三層結(jié)構(gòu),過程


逑方面都能得到廣泛應(yīng)用,并能解決許多實(shí)際遇到的問題。圖像融合簡略過程圖如逡逑圖2-1所示逡逑冗余信息逡逑個逡逑f邐圖像傳感器A邋(邋J邋@像傳感器B邐)逡逑互補(bǔ)信息逡逑圖2-1圖像融合示意圖逡逑2.2融合的層次逡逑一般情況下,圖像融合依據(jù)融合在圖像處理過程中所處的階段各異,被廣泛逡逑的由低到高逐步分為三個層次即:數(shù)據(jù)級融合、特征級融合、決策級融合。融合逡逑的層次不同,那么所采用的算法以及它的適用范圍也不盡相同。低層次的算法相逡逑對來說更加簡潔,計算量更加少,對原始圖像的信息保留的更加全面,高層次的逡逑圖像計算量更加的大,細(xì)微信息的保留能力也較差因此,我們可以在圖像融合的逡逑過程中,根據(jù)我們最終對于融合后的圖像的要求以及現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)設(shè)備的綜合考慮,逡逑選擇在可接受范圍內(nèi)最接近我們?nèi)诤纤璧乃惴ǎ@也是十分必要的一步。圖像逡逑融合的三個層次示意圖如圖2-2所示。逡逑4數(shù)據(jù)層處理^特征層處理——s.決策層處理逡逑數(shù)據(jù)逡逑圖2-2圖像融合過程的三層結(jié)構(gòu)逡逑2.2.1像素級融合逡逑數(shù)據(jù)級融合也可稱為像素級融合,融合一般流程即為像素級層次圖像融合的逡逑一般流程一般為將待融合圖像首先進(jìn)行一步預(yù)處理

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本文編號:2782546

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