基于稀疏表示的图像融合算法研究

《基于稀疏表示的图像融合算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、■朵各糾成＊葦ＵＮＲＩＦＣＨＩＮＩＩＣＳＣＥＮＣＥＡＮＤＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＡＩＶＥＳＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩ硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳ论文题目基于稀疏表示的图像融合算法研究导航、制导与睦制学科专业０１３２１１９０２２８学号２诵Ｆ作者姓名縮駿指导教师孙彬副教授独剑性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加从标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人已经发表或撰写过的

2、研究成果，也不包含为获得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。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。—作者签名：日期：２八年５月。日巧卷敷论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅レ。本人授权电子科技大学可ッ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后

3、应遵守此规定）作者签名：為丢捷：＿＿导师签名■日期：別＆年５月日。分类号密级注1UDC学位论文基于稀疏表示的图像融合算法研究（题名和副题名）芮嘉骏（作者姓名）指导教师孙彬副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业导航、制导与控制提交论文日期2016年3月1日论文答辩日期2016年5月23日学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。ResearchonImageFusionAlgorithmBasedonSparseRepresent

4、ationAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:NavigationguidanceandcontrolAuthor:RuiJiajunSupervisor:AssociateProf.SunBinSchool:SchoolofAeronauticsandAstronautics摘要摘要图像融合技术能充分弥补单一传感器的不足，获得更加可靠、准确和全面的图像数据。图像融合技术已经全面的应用于遥感、军事、医疗卫生等各个方面。

5、目前图像融合的研究领域主要集中在基于图像稀疏表示的融合方法上，其中包括基于多尺度分解的融合方法和基于冗余字典分解的融合方法，但是两种方法均存在着各自的不足。因此本文将以此为出发点，寻找性能上更优的图像融合方法。其次，目前对图像融合的客观质量评价大多依据经验选择，缺少关于如何合理选择客观评价指标集的研究，因此本文将对图像融合客观评价指标集的遴选方法进行研究。本文提出了基于NSST和SR相结合的图像融合算法。本文首先研究基于多尺度的图像融合方法，分别对小波（DWT）、曲线波（CVT）、非下采样轮廓波（NSCT）和非下采样剪切波（NSST）进行

6、研究，通过对比实验分析得到了基于多尺度图像融合中分解层数的选择和滤波器的选择标准，同时论证了NSST的图像融合在基于多尺度图像融合方法中的优势。本文接着研究了基于分支字典的图像融合方法(SR)，通过对无污染图像、噪声图像和失配图像的实验，证明了SR能够改善融合系统的鲁棒性。在两种算法研究的基础上，选择NSST和SR，本文通过实验分析对比两种算法的优缺点，发现了它们存在着互补特性，基于此提出了基于NSST和SR相结合的图像融合算法。该方法首先对图像进行NSST分解，然后在低频子带，采用学习得到的字典对低频图像通过SR方法进行融合，在高频子带

7、以区域能量为显著性指标进行融合，最后通过NSST逆变换得到融合结果。对于提出的算法，本文接着通过对多聚焦图像、红外可见光图像、以及医学图像进行实验验证该算法的优势。本文的研究证明了基于NSST和SR相结合的图像融合算法能够充分保留其优势，弥补其不足，优于NSST和SR两种算法本身。本文以多聚焦图像融合为应用背景，提出了一种图像融合客观评价指标集的选择方法。该方法首先通过图像融合客观评价指标进行相关性分析。接着通过相关性对指标进行聚类。然后针对多聚焦图像的具体应用，分别在无污染图像、噪声图像、失配图像三种情况下对指标的一致性进行分析，最后结

8、合相关性分析和一致性分析得到结果。实验表明，通过以上方法，能够得到相对合理的多聚焦图像融合的客观评价指标集。关键词：图像融合，稀疏表示，多尺度分析，客观评价IABSTRACTABSTRACTI