圖像融合技術(shù)原理-展示頁
2024-10-30 21:22本頁面
【正文】 數(shù)進行圖像去噪，能有利于后續(xù)處理。 近年來出現(xiàn)了幾種更有效的去噪方法，在有效去除噪聲的同時可以更好地保持圖像的邊緣信息。傳統(tǒng)的圖像去噪方法是空域濾波，常見的空域濾波器有均值濾波器、中值濾波器等。實際應 用時往往要用不同的方法，反復進行試驗才能達到滿意的效果。一個圖像增強系統(tǒng)可以通過高通濾波器來突出圖像的輪廓線。當不存在噪聲時，維納濾波器成為理想的反向濾波器。尋求一估值，使優(yōu)度準則函數(shù)值最小。 根據(jù)退化機理確定退化函數(shù)后，就可從此關(guān)系式求出 F(u， v)，再用傅里葉反變換求出 f(x， y)。基本的復原技術(shù)是把獲取的退化圖像 g(x， y)看成是退化函數(shù) h(x， y)和理想圖像 f(x， y)的卷積。在實際應用中常常發(fā)生圖像退化現(xiàn)象。局部區(qū)域大小可以是固定的，也可以是逐點隨灰度值大小變化的。對平滑技術(shù)的基本要求是在消去噪聲的同時不使圖像輪廓或線條變得模糊不清。由于 M、 N 和 b三者的乘積決定一幅圖像在計算機中的存儲量，因此在存儲量一定的條件下需要根據(jù)圖像的不同性質(zhì)選擇合適的 M、 N和 b值，以獲取最好的處理效果。在接收裝置的空和灰度分辨能力范圍內(nèi)， M、 N和 b的數(shù)值越大，重建圖像的質(zhì)量就越好。在 M*N點陣上對照片灰度采樣并加以量化 (歸為 2b 個灰度等級之一 )，可以得到計算機能夠處理的數(shù)字圖像。 根據(jù)所選用的圖像傳感器類型及圖像融合的目標，對待融合圖像進行預處理。圖像預處理的主要目的是消除圖像中無關(guān)的信息，恢復有用的真實信息，增強有關(guān)信息的可檢測性和最大限度地簡化數(shù)據(jù)，從而改進圖像融合的效果。 2 圖像融合 設計 總體 設計流程 系統(tǒng)的總體 設計流程 如圖 1 所示： 圖像 1圖像 2圖像 n圖像預處理圖像融合算法圖像融合評估圖像融合結(jié)果 圖 1 多源圖像融合系統(tǒng)流程示意圖 根據(jù)待融合圖像自身的特點，圖像傳感器類型以及圖像融合的目標，系統(tǒng)總體 設計流程 如下： ① 對圖像進行預處理，如去除噪聲、圖像配準等； ② 確定合適的圖像融合算法； ③ 對圖像融合的結(jié)果進行評估； ④ 如果評估結(jié)果不滿意，則調(diào)整參數(shù)，重 新進行圖像融合，轉(zhuǎn)到步驟 3； ⑤ 輸出圖像融合結(jié)果。圖像融合系統(tǒng)的層次劃分為：像素層融合 、特征 層融合 、決策 層融合， 目前絕大多數(shù)融合算法研究都集中在這一層次上。 圖像融合技術(shù) 原理 1 引言 圖像融合就是通過一種特定算法將兩幅或多幅圖像合成為一幅新圖像。 該技術(shù) 有基本的體系， 主要包括 的內(nèi)容有 ：圖像預處理，圖像融 合算法，圖像融合評價，融合結(jié)果。 圖像預處理技術(shù)主要包括兩個方面的任務：圖像去噪、圖像配準；圖像融合算法從最初簡單的融合算法（加權(quán)、最大值法）發(fā)展為復雜多分辨率的算法（金字塔、小波法等） ； 圖像融合的性能評價主要有兩個大的方面：主觀評價及客觀評價，由于在實際中不 存在理想圖源，所以一般采用 較易實現(xiàn) 的評價標準，結(jié)合主觀視覺給出最合理的評價 。 圖像 的 預處理 在圖像融合前，對輸入圖 像進行特征抽取、分割和匹配前所進行的處理。預處理過程一般有數(shù)字化，平滑，復原和增強等步驟。主要包括以下幾個方面： ① 數(shù)字化 一幅原始照片的灰度值是空間變量 (位置的連續(xù)值 )的連續(xù)函數(shù)。為了使數(shù)字圖像能重建原來的圖 像，對 M、 N 和 b值的大小就有一定的要求。 當取樣周期等于或小于原始圖像中最小細節(jié)周期的一半時，重建圖像的頻譜等于原始圖像的頻譜，因此重建像與原始圖像可以完全相同。 ② 平滑 消除圖像中隨機噪聲的技術(shù)。常用的平滑方法 有中值法、局部求平均法和 k近鄰平均法。 ③ 復原 校正各種原因所造成的圖像退化，使重建或估計得到的圖像盡可能逼近于理想無退化的像場。例如大氣流的擾動，光學系統(tǒng)的像差，相機和物體的相對運動都會使遙感圖像發(fā)生退化。它們的傅里葉變換存在關(guān)系 G(u， v=H(u，討 F
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