資源描述：
《基于Contourlet變換的圖像融合方法研究.doc》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、基于Contourlet變換的圖像融合方法研究 摘要：首先介紹了圖像的直接融合算法、小波變換算法和Contourlet變換算法；然后利用Matlab環(huán)境進(jìn)行仿真并采用互信息和邊緣能量測(cè)度來(lái)進(jìn)行融合效果的評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，Contourlet變換算法實(shí)現(xiàn)的圖像融合能更好的反應(yīng)圖像的細(xì)節(jié)特征?！ ￡P(guān)鍵詞：圖像融合；小波變換；Contourlet變換；圖像質(zhì)量評(píng)價(jià) 中圖分類(lèi)號(hào)：TP3文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1006-8228（2015）04-13-02 Abstract：Thispaperintroducesthedirectimagefusi
2、onalgorithm，theWavelettransformalgorithmandtheContourlettransformalgorithm.TheexperimentusesMatlabtosimulateandtoevaluatethefusioneffectbyusingthemutualinformationandtheedgeenergymeasure，theevaluationresultsshowthatimagefusionwithContourlettransformalgorithmdisplaysbetterdeta
3、ilsofimagefeature. Keywords：imagefusion；wavelettransformalgorithm；Contourlettransformalgorithm；imagequalityassessment 0引言 圖像融合是指用特定的算法將兩幅或多幅圖像綜合成一幅新的圖像[1]。由于融合結(jié)果能利用兩幅（或多幅）圖像在時(shí)空上的相關(guān)性及信息上的互補(bǔ)性，所以使得融合后得到的圖像對(duì)場(chǎng)景有更全面、清晰的描述，從而更有利于人眼的識(shí)別和機(jī)器的自動(dòng)探測(cè)。圖像融合已成為圖像理解和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一項(xiàng)重要而有用的新技術(shù)，在自動(dòng)目標(biāo)
4、識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、遙感、機(jī)器人、復(fù)雜智能制造系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)圖像處理以及軍事應(yīng)用等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用潛力。本文介紹三種常用的圖像融合方法，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)不同融合算法進(jìn)行了定量分析與比較。 1圖像直接融合算法 圖像直接融合算法是指，不對(duì)參加融合的源圖像進(jìn)行任何變換或分解，而是直接對(duì)其進(jìn)行選擇、平均或加權(quán)平均等簡(jiǎn)單處理后合成一幅融合圖像[2]，這是圖像融合算法中最簡(jiǎn)單的一種方法，但是在許多情況下，這種簡(jiǎn)單的融合方法得不到滿(mǎn)意的結(jié)果。仿真結(jié)果如圖1所示?！ ∮蓤D1可知，用直接融合算法得到的融合結(jié)果不是很令人滿(mǎn)意?！ ?圖像小波變換融合算法 小波變換是
5、時(shí)間和頻率的局域變換，因而能有效地從信號(hào)中提取信息，通過(guò)伸縮和平移等運(yùn)算功能對(duì)函數(shù)或信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析，被譽(yù)為“數(shù)學(xué)顯微鏡”[3]?！ ⌒〔ㄗ儞Q用于融合的過(guò)程是： ⑴對(duì)每一源圖像分別進(jìn)行小波變換，獲得圖像的多尺度分解； ?、茖?duì)各分解層的高頻、低頻部分分別采用不同的融合規(guī)則進(jìn)行融合處理，得到融合后的小波圖像； ?、菍?duì)融合后的小波圖像進(jìn)行小波逆變換，最終獲得更高質(zhì)量的融合圖像?！ 〗?jīng)過(guò)小波變換后的圖像融合效果如圖2所示。 3圖像Contourlet變換融合算法 Contourlet變換也稱(chēng)為塔形方向?yàn)V波器組（PDFB），主要思想是使用一個(gè)類(lèi)
6、似小波的多尺度分解捕捉高頻奇異點(diǎn)，再根據(jù)方向信息將位置相近的奇異點(diǎn)匯集成輪廓段[4]。其分解過(guò)程是：首先采用拉普拉斯塔式分解（LP）對(duì)輸入圖像進(jìn)行迭代分解，生成一系列不同尺度上的低頻和高頻子帶；接下來(lái)，對(duì)LP分解所得到的高頻子帶通過(guò)扇型濾波器組（QFB）進(jìn)行扇型方向上的頻率切分，再與旋轉(zhuǎn)重采樣操作適當(dāng)組合以實(shí)現(xiàn)圖像高頻信息的方向?yàn)V波。這樣通過(guò)少量的系數(shù)即可以有效地描述圖像的邊緣輪廓?！ ontourlet變換用于融合的過(guò)程是： ?、畔葘?duì)兩幅待融合圖像分別進(jìn)行Contourlet變換，分別得到各自的低頻圖像和不同尺度下的高頻圖像； ?、茖?duì)分解后的
7、低頻和高頻系數(shù)分別用不同的融合規(guī)則進(jìn)行融合系數(shù)處理，得到融合后的各尺度上的低頻系數(shù)和高頻系數(shù)； ?、菍?duì)融合后的低頻系數(shù)和高頻系數(shù)進(jìn)行Contourlet逆變換，最終得到重構(gòu)的融合圖像?！ 〗?jīng)過(guò)Contourlet變換后的圖像融合效果如圖3所示?！ ?效果評(píng)價(jià)與結(jié)果分析 表1給出了不同融合算法的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果。目前對(duì)于圖像融合的評(píng)價(jià)方法主要有主觀(guān)評(píng)價(jià)方法和客觀(guān)評(píng)價(jià)方法。主觀(guān)評(píng)價(jià)方法是以人作為觀(guān)察者，對(duì)圖像的優(yōu)劣做出主觀(guān)定性評(píng)價(jià)，這種方法主觀(guān)性較強(qiáng)，具有不確定性、不全面性。客觀(guān)評(píng)價(jià)方法是對(duì)圖像進(jìn)行客觀(guān)定量的評(píng)價(jià)，一般情況下可以用若干個(gè)指標(biāo)對(duì)圖像融
8、合性能進(jìn)行客觀(guān)評(píng)價(jià)，如均方根誤差、均方誤差、交叉熵、峰值信噪比、信息熵、平均梯度。本文采用互信息MI和邊緣信息傳遞量QAB/F來(lái)評(píng)價(jià)融合
