【正文】 像素級(jí)圖像融合在整個(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，因而本論文重點(diǎn)對(duì)它進(jìn)行探討和研究。因此，圖像融合本質(zhì)上是一個(gè)由低(層 )至高 (層 )對(duì)多源信息融合、逐層抽象的信息處理過程。 到 80 年代中期，人們又提出了基于金字塔的圖像融合方法 ，其中包括拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、比率低通金字塔等，并開始將圖像融合技術(shù)應(yīng)用于一般圖像 (可見光圖像、紅外圖像、多聚焦圖像、遙感圖像等 )的處理。圖像融合的三個(gè)層次不僅能夠獨(dú)立進(jìn)行，而且它們有著密切相關(guān)性，還可以作為一個(gè)整體同時(shí)進(jìn)行分層次融合，前一級(jí)的融合結(jié)果可作為后一級(jí)的輸入。決策級(jí)融合方法主要是基于認(rèn)知模型的方法，需要大型數(shù)據(jù)庫和專家決策系統(tǒng)，進(jìn)行分析、推理、識(shí)別和判決。盡管在模式識(shí)別、圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域，已經(jīng)對(duì)特征提取和基于特征的圖像分類、分割等問題進(jìn)行了深入的研究，但是這一問題至今仍是困擾計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的一個(gè)難題，有待于從融合角度進(jìn)一步研究和提高。特征級(jí)融合屬于中間層次的信息融合，它既保留了足夠數(shù)量的重要信息，又可對(duì)信息進(jìn)行壓縮，有利于實(shí)時(shí)處理。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。 特征分類數(shù) 據(jù) 項(xiàng) 處 理 ：去 噪 、 幾 何 校 正、 灰 度 校 正圖像配準(zhǔn)數(shù) 據(jù) 1數(shù) 據(jù) 2數(shù) 據(jù) n像 素 級(jí) 融 合 ：H I S 方 法P C A 方 法金 字 塔 方 法小 波 變 換 法特征提取特 征 級(jí) 融 合 ：B a y e s i a n 方 法D S 方 法神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 方 法 等特征識(shí)別決 策 級(jí) 融 合 ：B a y e s i a n 方 法神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 法模 糊 聚 類 法專 家 系 統(tǒng) 等 圖 12 三個(gè)不同層次上的多源圖像融合示意圖 基于 MATLAB 的圖像融合算法 (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) 基于 MATLAB 的圖像融合算法 MATLABbased image fusion algorithm Abstract The 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 more abundant, 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 畢業(yè)設(shè)計(jì) 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 圖像融合的步驟 .................................... 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 基于 MATLAB 的圖像融合算法 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 畢業(yè)設(shè)計(jì) 總結(jié)與展望 ..................................................................................................... 31 謝辭 ................................................................................................................ 32 參考文獻(xiàn) ...................