基于多尺度复变换的多传感器图像融合

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1、齡械１似善圍硕±学位论文胃ｍｆｌｉ食－鲁中．价１基于多尺度复变换的多传感器图像離合作者姓名马兆坤指导教师姓名、职称王龙教授申请学位类别工学硕壬西安电子科技大学学位论文独创性Ｃ或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究王作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加标注和致谢ｉ中所罗列的内容Ｕ？外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果包含；也不为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做

2、的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文若有不实之处一，本人承担切法律责任。公．化＇ｋ本人签名：ｙ作日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明目本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，Ｐ：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅、借阅论文；学校可Ｗ公布论文的全部或部分内容，允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研究成果撰写的文章，署名单位为西安电子科技大学。保密的学位论文在。＿

3、年解密后适用本授权书絲緣古化：曼勺导师签：本人签名名义义’、Ｗ長Ｉｆ吝：日期日期：学校代码10701学号0932121798分类号TP39密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于多尺度复变换的多传感器图像融合作者姓名：马兆坤一级学科：控制科学与工程二级学科：控制理论与控制工程学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：王龙教授学院：机电工程学院提交日期：2016年3月MultisensorimagefusionbasedonmultiscalecomplextransformAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpar

4、tialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinControlTheoryandControlEngineeringByMaZhaokunSupervisor:WangLongProfessorMarch2016摘要摘要图像融合就是将同一场景的多幅图像中的信息结合起来，生成一幅更适合人眼感知，或后续图像处理的图像，已经广泛用于侦查监视、遥感、医学成像和计算机视觉等领域。相对于离散小波变换等多尺度实系数变换工具，多尺度复变换得到的变换系数不仅包含幅度信息，还包含相位信息。并且，相对于幅度信息，复变换系数的相位

5、信息包含了更多有用信息(如图像空间结构特征等)。然而，目前大多数基于多尺度复变换的图像融合算法，仅仅利用了复变换系数的幅度信息，而没有考虑其相位信息。本文主要研究了基于多尺度复变换的图像融合方法，主要工作包括：首先，本文给出了基于多尺度变换的融合方法的基本步骤，即：图像的多尺度分解与重构、相似性度量、显著性度量、融合策略等，并分析了这些方法的优缺点。其次，针对已有基于多尺度复变换图像融合算法中没有考虑变换系数相位信息的问题，本文提出了一种基于幅度和相位相结合的多模态图像融合算法。该算法采用可平移复方向金字塔变换(shiftablecomplexdirectional

6、pyramdtransform,SCDPT)作为多尺度变换工具，对源图像进行多尺度和多方向分解和重构。考虑SCDPT分解得到的带通方向子带系数为复数，其幅度信息反映了图像灰度变化的强度，相位信息反映了图像灰度变化的方向。我们构建了一种基于复系数相对相位周期相关系数(circularcorrelationcoefficient,CCC)和幅度能量匹配(energymatching,EM)相结合的相似性度量(CCC-EM)，将输入图像之间的带通方向子带系数划分为三种不同类型的区域，并针对各类型区域制定相应的显著性度量以及融合规则。而对于SCDPT分解得到的低通子带系数仅

7、仅包含幅值信息，我们使用传统的结构相似度测量因子(structuralsimilarity,SSIM)对输入图像之间的低通子带系数进行区域划分，并针对不同类型区域构建相应的融合规则。实验结果表明，本文提出的算法能更好地处理多模态图像之间的冗余和和互补信息，从而得到对比度较高的融合图像。最后，常用的多尺度变换工具仅仅包含几个有限的方向子带，不具有可旋转性，当用于图像融合时，无法准确提取源图像中的方向信息。而单演小波变换不仅能提供幅值和瞬时相位，还提供了方向信息，可用于统计局部主方向，并将小波系数投影到主方向上。为此，我们提出了一种基于单演小波变换的多聚焦图像融合算