【正文】 圖像的主觀評(píng)價(jià)是以人作為觀察者，對(duì)圖像的優(yōu)劣做 出主觀定性評(píng)價(jià)。 圖像融合規(guī)則及 融合因子 設(shè) A、 B 分別為兩幅原始圖像， F為融合的圖像。 ?H 、 ?G 分別為 H、 G 的共轆轉(zhuǎn)置矩陣。 任意函數(shù) f(t)的離散小波變換為 : dtttfnmWTR nmf ? ?? )()(),( ,? 設(shè)函數(shù)族 Hj ?)(? ， H 為 Hilbert 空間，如果存在常數(shù) 0A≤ B+∞ ，使得 222 , fBffAf j ?? ? ? 則稱 ??Zjj ??為一個(gè)框架，其中 A,B 分別稱為框架的 下界和框架的上界。因?yàn)?IHS 變換法很好的保留了全色圖像的高空間分辨率的細(xì)節(jié)信息 , 所以在一般的地質(zhì)遙感工作領(lǐng)域中普通的 IHS 變換法可以滿足基本要求 , 但是對(duì)于一些大面積、低分辨率衛(wèi)星圖像 , 多光譜圖像所提供的彩色信息在解譯工作中則變得更為重要。 PCA 變換用于圖像融合的基本原理是 :首先計(jì)算參加融合的兩幅源圖像的協(xié)方差矩陣，然后求其特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，最后利用與最大特征值相對(duì)應(yīng)的特征向量來(lái)確定兩幅圖像的加權(quán)系數(shù)。簡(jiǎn)單的圖像融合方法具有實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，融 合速度快的優(yōu)點(diǎn)。為了減少匹配計(jì)算量，可以對(duì)想要獲得 的角點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行限制。 如果輸入圖像出現(xiàn)不規(guī)則曲變，采用此法?？捎闷鋵?duì)有噪圖像或退化圖像進(jìn)行去噪或還原、增強(qiáng)圖像以獲得更高清晰度、提取特征、分析形狀和紋理以及對(duì)兩個(gè)圖 像進(jìn)行匹配。 考慮到一般 圖像在兩維方向上均具有相關(guān)性，因此，活動(dòng)窗口一般選為兩維窗口（如3 3， 5 5 或 7 7 等），窗口形狀常 用： 圓形方形十字形方形 55335555 ???????????????????????????????????????????????????????????? 圖像配準(zhǔn) 圖像配準(zhǔn)概述 圖像配準(zhǔn)（或圖像匹配）是評(píng)價(jià)兩幅或多幅圖像的相似性以確定同名點(diǎn)的過(guò)程。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(lái)說(shuō)，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。具體操作通常分兩步： ① 對(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； ② 確定各像素的灰度值（灰度內(nèi)插）。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。屬 性 說(shuō) 明屬 性 說(shuō) 明 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。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(zhǎng)，對(duì)通信帶寬的要求高。圖像融合的層次可分為 :像素級(jí)、特征級(jí)和決策級(jí)。 最后，對(duì)于圖像融合系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，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(wèn)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)。 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 ...................