图像融合技术研究

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1、图像融合技术研究潘现甫2016年1月中图分类号：UDC分类号：图像融合技术研究作者姓名潘现甫学院名称自动化学院指导教师汪渤教授答辩委员会主席缪玲娟教授申请学位工学硕士学科专业控制科学与工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月ResearchontheTechnologyofImageFusionCandidateName：XianfuPanSchoolorDepartment:SchoolofAutomationFacultyMentor:Prof.BoWangChair,ThesisCommittee：Prof.LingjuanMiaoDegreeApplied:Maste

2、rofEngineeringMajor：ControlScienceandEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：Jan.2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工

3、大学硕士学位论文摘要图像融合作为信息融合的一个重要分支，它将同一场景或同一目标的多幅图像经过去除噪声和图像配准等预处理，再通过一定规则融合图像之间的互补信息而产生一幅图像的综合分析过程，该技术提高了图像对场景和目标的清晰度和准确描述，而且融合图像应用于人类视觉和图像的后续处理。图像融合技术是一门涉及传感器技术、信号处理、图像处理等多学科技术的新兴学科，已广泛运用到医疗、监控、交通等军事和民用领域。可见光图像和红外图像融合以及多聚焦图像融合作为图像融合的重要部分，是本文的主要研究对象。本文通过将人眼视觉系统中对比度敏感方程模型作为可见光图像和红外图像融合的清晰度模型来选取源图像中需要的信息并

4、保存到融合图像中;将基于梯度的结构显著性特征张量作为多聚焦图像的聚焦度测量，并提出了自适应权值滤波函数生成一幅全聚焦图像。本论文的主要研究工作如下：（1）针对当前可见光图像和红外图像融合中的清晰度模型缺乏人眼视觉考虑的问题，提出了基于人眼视觉系统中对比度敏感方程模型作为清晰度模型，并依据此模型制定非降采样轮廓波变换中高频带通的融合规则。（2）利用基于梯度的结构显著性特征张量作为多聚焦图像的聚焦度测量能够有效地提取源图像中的结构信息的能力，达到克服多聚焦图像中模糊的影响。（3）运用shapefromfocus理论中的高斯模型求取多聚焦图像的峰值信噪比生成去除噪声选取矩阵，消除多聚焦图像中存在

5、的噪声。（4）分析多聚焦图像的聚焦度测量的行为特点，发现此行为特点比较符合滤波，提出了基于双曲正切滤波的自适应权值滤波函数求取多聚焦源图像的融合权重，最后生成一幅全聚焦图像。通过对比试验，验证了本文提出融合算法的有效性，实验的数据也说明了本论文算法优于其它算法。关键词：图像融合；信息融合；人眼视觉系统；对比度敏感方程；聚焦度侧量；显著性结构张量；双曲正切滤波；全聚焦图像I北京理工大学硕士学位论文AbstractImagefusionisanimportantbranchofinformationfusion.Itwillfusemultipleimagesofthesamesceneort

6、argettheimagetogenerateafusionimagethatismoreclarityandaccuratedescriptionofthesceneorthetarget.And,thefusedimageismoresuitableforhumanvisionandimageprocessing.Imagefusiontechnologyisanemergingdiscipline，whichinvolvesthesensortechnology,signalprocessing,imageprocessing.Imagefusionhasbeenwidelyappl

7、iedtomilitaryandcivilianfields,suchasmedicaltreatment,monitoring,trafficandsoon.Visualimageandinfraredimagefusion,andmulti-focusimagesfusionasanimportantpartofimagefusion,arethemainresearchobjectofthisarticle.Int