【正文】 ，然后對(duì)加大后的像素平滑處理，結(jié)果又舍去所加的兩行的零灰度信息，僅取MN。根據(jù)需要，可選用55，77等不同作用域的。目前，基于小波變換的去噪方法尚處于不斷發(fā)展的階段，總體來說，去噪效果較好但計(jì)算非常復(fù)雜，不同的重構(gòu)方法對(duì)信號(hào)重構(gòu)的誤差影響很大，也會(huì)影響到去噪的效果。針對(duì)不同的噪聲，其去噪方法大致可分為以下兩大類：(1)空域?yàn)V波去噪是指在空間域內(nèi)對(duì)圖像像素的灰度值直接運(yùn)算處理的方法。 圖像濾波技術(shù)在圖像采集、傳輸過程中，由于輸入轉(zhuǎn)換器、周圍環(huán)境、電壓波動(dòng)等多種因素的影響，圖像不可避免地含有各種各樣的隨機(jī)干擾信號(hào)，這些信號(hào)就是我們所講的噪聲，它們或與圖像內(nèi)容有關(guān)，或無關(guān)。　　(2)灰度變換。具體操作通常分兩步：　?、賹?duì)圖像進(jìn)行空間坐標(biāo)變換；首先建立圖像像點(diǎn)坐標(biāo)（行、列號(hào)）和物方（或參考圖）對(duì)應(yīng)點(diǎn)坐標(biāo)間的映射關(guān)系，解求映射關(guān)系中的未知參數(shù)，然后根據(jù)映射關(guān)系對(duì)圖像各個(gè)像素坐標(biāo)進(jìn)行校正；　?、诖_定各像素的灰度值（灰度內(nèi)插）。此外，在進(jìn)行像素級(jí)融合前，還必須對(duì)源圖像進(jìn)行有效而精確的配準(zhǔn)處理，以去除不同傳感器的系統(tǒng)誤差和偶然誤差，這些為圖像融合所做的準(zhǔn)備統(tǒng)稱為圖像預(yù)處理。 本文的研究工作本文的研究基于MATLAB的圖像融合算法。這些方法在進(jìn)行融合處理時(shí)都不對(duì)參加融合的圖像進(jìn)行分解變換，融合處理只是在一個(gè)層次上進(jìn)行。到80年代中后期，圖像融合技術(shù)逐漸開始引起人們的關(guān)注，陸續(xù)有人將圖像融合技術(shù)應(yīng)用于遙感多光譜圖像的分析和處理。最后，將得到的融合結(jié)果應(yīng)用于各種不同的場合。融合的基本策略就是先對(duì)同一層次上的信息進(jìn)行融合，從而獲得更高層次的融合后的信息，然后再進(jìn)行相應(yīng)層次的融合。這些方法在進(jìn)行融合處理時(shí)都不對(duì)參加融合的圖像進(jìn)行分解變換，融合處理只是在一個(gè)層次上進(jìn)行的，因此均屬于早期的圖像融合方法。 圖15 決策級(jí)融合原理示意圖圖像融合的三個(gè)層次與多傳感器信息融合的三個(gè)層次有一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系，在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)融合特點(diǎn)、原始數(shù)據(jù)特點(diǎn)、可用資源及目標(biāo)要求，選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)融合層次及融合方法，才能構(gòu)成高效的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)和獲得最優(yōu)的融合效果。 圖14 特征級(jí)數(shù)據(jù)融合原理示意圖(3)決策級(jí)圖像融合決策級(jí)圖像融合是一種更高層次的信息融合，其結(jié)果將為各種控制或決策提供依據(jù)。它使用參數(shù)模板、統(tǒng)計(jì)分析、模式相關(guān)等方法完成幾何關(guān)聯(lián)、特征提取和目標(biāo)識(shí)別等功能，以利于系統(tǒng)判決。在進(jìn)行像素級(jí)圖像融合之前，必須對(duì)參加融合的各圖像進(jìn)行精確的配準(zhǔn)，其配準(zhǔn)精度一般達(dá)到像素級(jí)，因此，像素級(jí)融合是圖像融合中最為復(fù)雜且實(shí)施難度最大的融合。 圖12 三個(gè)不同層次上的多源圖像融合示意圖(1)像素級(jí)圖像融像素級(jí)圖像融合是在嚴(yán)格配準(zhǔn)的條件下，對(duì)各圖像傳感器輸出的信號(hào)，直接進(jìn)行信息的綜合與分析。在各種融合應(yīng)用中，由于應(yīng)用目的、所處理的輸入數(shù)據(jù)及融合處理前對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理程度不同，使得融合系統(tǒng)在不同層次上對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，每個(gè)層次表示不同的數(shù)據(jù)抽象級(jí)別。(5)利用來自其它傳感器的圖像來代替/彌補(bǔ)某一傳感器圖像中的丟失/故障信息。目前，將圖像融合技術(shù)應(yīng)用于數(shù)字圖像處理的主要目的有以下幾種:(1)增加圖像中有用信息的含量，改善圖像的清晰度，增強(qiáng)在單一傳感器圖像中無法看見/看清的特性。以兩個(gè)傳感器A、B為例，其信息構(gòu)成的示意圖如圖11所示。它是一門綜合了傳感器、圖像處理、信號(hào)處理、顯示、計(jì)算機(jī)和人工智能等技術(shù)的現(xiàn)代高新技術(shù)。圖像融合的方法與具體的處理對(duì)象類型、處理等級(jí)有關(guān)。關(guān)鍵詞：圖像配準(zhǔn)；圖像融合；空域融合法；小波變換；評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)MATLABbased image fusion algorithmAbstractThe same object gotten from different sensors can be registered spatially by mage fusion. The information advantages or the plements of all the image data can be bined to produce new image data using some fusion algorithms. The new data can describe the optimized information of the studied object. Compared with single information source, the new data can reduce or restrain the ambiguity, the inpleteness, the uncertainty and the error, which may appears in the explanation of the studied object or the environment, and make full use of the information provided by all kinds of resources.Image fusion consists of such three levels as the Pixel level，the feature level and the decision level，among which the Pixel level image fusion can Provide moreabundant, accurate and reliable detailed information that doesn’t exist on the other levels and It is the most plicated in the whole image fusion techniques and also is the most difficult to implement in the fusion Processing techniques. this dissertation Progresses mainly around the Pixel level image fusion and proposes a variety of Pixel level image fusion techniques according to the key Problems in the Pixel level image fusion techniques. The major research and findings are as follows:First we introduce the concepts， advantages，developments and applications. Three levels of image fusion and image fusion techniques in mon use are also reviewed. Airspace Image Fusion such as simple fusion method (pixel average, maximal or minimal pixel selection), Frequencydomain image fusion methods include the multiresolution image fusion techniques based on multiscale pyramid deposition, and the image fusion method based on wavelet transform Image Preprocessing like Filter processing (neighborhood average filter, median filtering method) and Image Registration. in the end, evaluation for fusion image is vital to fusion system. This dissertation probes into the image fusion quality assessment and deduces a set of indexes as the criteria to analyze the performances of this discussion. Keywords: Image Registration；Image Fusion；Airspace integration method；Wavelet Transform；Evaluation criteria 目錄第一章 緒論 6 圖像融合的概念 6 7 圖像融合的層次 7 圖像融合算法的發(fā)展 9 9 圖像融合技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀 10 本文的研究工作 10第二章 圖像預(yù)處理 11 圖像的校正 11 圖像濾波技術(shù) 11 鄰域平均法 12 中值濾波 12 圖像配準(zhǔn) 13 圖像配準(zhǔn)概述 13 手動(dòng)圖像配準(zhǔn) 14 基于圖像特征的匹配算法 15第三章 圖像融合 16 加權(quán)平均融合法 16 像素灰度值選大/小融合方法 16 主分量融合法 17 IHS變換法 19 小波變換融合法 20 小波的定義及特點(diǎn) 20 基于小波變換的圖像融合方法原理 25 圖像融合規(guī)則及融合因子 26第四章 圖像融合效果評(píng)價(jià) 27 主觀評(píng)價(jià) 27 客觀評(píng)價(jià) 27 基于光譜特征的評(píng)價(jià) 27 基于信息量的評(píng)價(jià) 28 基于統(tǒng)計(jì)特性的評(píng)價(jià) 29 基于信噪比的評(píng)價(jià) 30總結(jié)與展望 31謝辭 32參考文獻(xiàn) 32第一章 緒論圖像融合技術(shù)(Image Fusion Technology)作為多傳感器信息融合的一個(gè)非常重要的分支—可視信息的融合，近20年來，引起了世界范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注和研究熱潮。本文的研究工作是圍繞像素級(jí)圖像融合展開的，針對(duì)像素級(jí)圖像融合技術(shù)中需要解決的關(guān)鍵問題，研究了多種像素級(jí)圖像融合方法?；贛ATLAB的圖像融合算法摘要圖像融合能夠?qū)⒉煌愋蛡鞲衅鳙@取的同一對(duì)象的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行空間配準(zhǔn)。 圖像融合分為像素級(jí)、特征級(jí)、決策級(jí)三個(gè)層次，其中像素級(jí)圖像融合能夠提供其它層次上的融合處理所不具有的更豐富、更精確、更可靠的細(xì)節(jié)信息，有利于圖像的進(jìn)一步分析、處理和理解，它在整個(gè)圖像融合技術(shù)中是最為復(fù)雜、實(shí)施難度最大的融合處理技術(shù)。最后，對(duì)于圖像融合系統(tǒng)來說，融合圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)顯得特別重要，本文探討了圖像融合質(zhì)量的評(píng)價(jià)問題，總結(jié)了融合效果的主、客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，作為本課題性能分析的判斷標(biāo)準(zhǔn)。圖像融合技術(shù)在遙感、醫(yī)學(xué)、自然資源勘探、海洋資源管理、生物學(xué)等領(lǐng)域占有極其重要的地位，對(duì)于國防安全和經(jīng)濟(jì)建設(shè)具有十分重要的戰(zhàn)略意義。 圖像融合的概念圖像融合是二十世紀(jì)70年代后期提出的新概念，是多傳感器信息中可視信息部分的融合，是將多源信道所采集的關(guān)于同一目標(biāo)圖像經(jīng)過一定的圖像處理，提取各自信道的信息，最后綜合成統(tǒng)一圖像或綜合圖像特性以供觀察或進(jìn)一步處理。圖像融合能夠充分利用這些時(shí)間或空間上冗余或互補(bǔ)的圖像信息，依據(jù)一定的融合算法合成一幅滿足某種需要的新圖像，從而獲得對(duì)場景的進(jìn)一步分析、理解以及目標(biāo)的檢測、識(shí)別或跟蹤。圖像融合的層次可分為:像素級(jí)、特征級(jí)和決策級(jí)。(4)通過融合多個(gè)二維圖像產(chǎn)生具有立體視覺的三維圖像，可用于三維重構(gòu)或立體投影，測量等。它可以強(qiáng)化圖像中有用信息，增加圖像理解的可靠性，獲得更為準(zhǔn)確的結(jié)果。下圖示意了在圖像處理全過程中，圖像融合所處的位置與層次。像素級(jí)圖像融合是目前在實(shí)際中應(yīng)用最廣泛的圖像融合方式，也是特征級(jí)圖像融合和決策級(jí)的基礎(chǔ)，但缺點(diǎn)是預(yù)處理的信息量最大，處理時(shí)間較長，對(duì)通信帶寬的要