现代测控技术与系统图像融合技术论文

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1、现代测控技术与系统图像融合技术姓名：学号：专业：计算机技术2013/05/1014摘要：介绍图像融合技术研究的意义及国内外现状，重点介绍图像融合的数据级融合、特征级融合、决策级融合三个层次，及图像融合的关键技术Laplacian金字塔方法、RoLP金字塔方法、二维小波变换方法。关键词：图像融合技术；Laplacian金字塔方法；RoLP金字塔方法；二维小波变换方法Abstract:Thispaperintroducesthesignificanceandstatusathomeandabroadontheimagefusiontechnology,focusi

2、ngondatalevelimagefusion,featurelevelfusion,decisionfusionofthreelevelsofimagefusion,andthekeytechnologyLaplacianPyramidmethod,RoLPPyramidmethod,wavelettransformmethod.Keywords:imagefusion;LaplacianPyramidmethod;Pyramid;RoLPmethod;wavelettransformmethod.1.绪论1．1现代测控技术与系统的课程简介：现代测控技术与

3、系统是一门随着计算机技术、检测技术和控制技术的发展而迅猛发展的综合性技术，是在传统的测控技术的基础上，融现代传感技术、通讯技术、图像融合技术和计算机技术于一体，将现代最新的科学研究方法与成果应用与现代测控系统中。例如，基于网络的测控技术、基于计算机视觉的测控技术、基于雷达与无线电通讯的测控技术、基于全球卫星定位系统（GPS）的测控技术以及基于虚拟仪器（VI）的测控技术等，已随着工农业生产现代化的不断发展和提高，广泛应用于科学研究、国防安全和各种社会活动中，并起着越来越重要的作用，成为国民经济发展和社会进步必不可少的重要技术，以及我国传统生产制造装备竞争力提升的

4、核心与关键技术。本文研究课题选自《现代测控技术与系统》一书中的第五章5.3节的内容即图像融合技术及其应用。主要介绍了图像融合的常用关键技术Laplacian金字塔方法、RoLP金字塔方法、二维小波变换方法。1．2选择研究课题及其研究背景意义：近几十年以来，伴随着大规模集成电路和计算机技术的迅猛发展，传感器技术也取得了十分显著的进步。随着传感器性能的不断增强，越来越多的传感器被广泛的应用于民用与军事领域。在目前的信息处理系统中，往往伴随着大量的传14感器使用，由于传感器数量的增多从而使得系统获得了大量复杂而且多样化的信息，要想对这些信息实现有效地处理，需要一种新

5、的信息处理技术和方法，基于此，一种面向多传感器的信息处理方法——多传感器信息融合应运而生。多传感器信息融合是对人脑处理信息方式的一种全面的、高水平的模仿，它会将来自多个传感器的信息进行多级别、多层次以及多方面的处理与综合，以此来获得更为丰富、更为精确和更为可靠的有用信息。一般情况下，一个多传感器信息融合系统主要完成三项功能：第一，多传感器信息的协调管理，完成多传感器数据的配准和关联；第二，多传感器信息的优化合成，依据一定的准则，在不同层次上合成多源信息；第三，多传感器的协调管理，完成传感器的任务分配、排序及其有效性的确定。20世纪70年代末，随着图像传感器的出

6、现和发展，图像融合作为多传感器信息融合的一个重要分支——可视信息融合在全世界范围内引起了广泛的关注和研究热潮。图像融合是一门在多传感器信息融合的范畴之内以来自多传感器的图像作为研究对象，综合了传感器技术、图像处理技术、计算机视觉以及人工智能等多种学科的现代高新技术，它可以将来自两个或者两个以上的多源图像信息采用一定的算法进行处理，从而获得一幅对同一场景或者目标更为准确、更为全面和更为可靠描述的新图像，使之更能够适合于人眼的感知或者计算机的后续处理。图像融合不同于一般意义上的图像增强，也不是简单的图像叠加，它会充分利用参与融合的多个图像中的互补信息，从而使得融合

7、后产生的新图像中蕴含了更多新的有价值的信息。目前，尽管研究人员一直致力于研究和开发各种获得高质量图像的传感器，并已经取得了很大的进展，但任何一个单独的图像传感器往往都会受到其自身功能以及其使用环境的限制。相对于一个单独的图像传感器，多源图像融合技术通过综合来自多个传感器的图像，扩大了图像传感器的成像范围、综合了各个图像传感器的成像优势、增加了获取信息的准确率，具有良好的容错性和鲁棒性。正因为如此，多源图像融合技术被广泛的应用于目标识别、计算机视觉、遥感、医学图像处理以及军事应用等领域中并表现出了巨大的应用潜力。近三十年以来，国内国外虽然在多源图像融合技术的理论

8、和应用研究方面展开了一系列的研究，但由