基于改進(jìn)的Contourlet變換的圖像融合算法研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著圖像傳感器技術(shù)的發(fā)展，圖像融合在機(jī)器視覺(jué)、醫(yī)療診斷、遙感影像分析等各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用與發(fā)展，其融合算法也是近年來(lái)中外學(xué)者研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。針對(duì)傳統(tǒng)基于空間域方法得到的融合圖像存在細(xì)節(jié)表現(xiàn)力差、對(duì)比度低、塊狀效應(yīng)等問(wèn)題，基于多尺度幾何分析的圖像融合方法成為近年來(lái)研究的重點(diǎn)?；谛〔ㄗ儞Q的算法與基于Contourlet變換的算法是常用的圖像融合算法，但小波變換只能捕獲有限的方向信息，Contourlet變換因缺乏平移不變

2、性而易產(chǎn)生偽吉布斯效應(yīng)。本論文在基于改進(jìn)的Contourlet變換的圖像分析基礎(chǔ)上，將聚焦區(qū)域檢測(cè)技術(shù)、改進(jìn)的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(IPCNN)、模糊邏輯以及方向權(quán)重拉普拉斯能量和(SDWL)引入圖像融合算法中，分別提出了兩種針對(duì)不同種類(lèi)圖像的融合新算法。本文的主要工作內(nèi)容以及創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　(1)研究了二維小波變換、Contourlet變換和改進(jìn)的 Contourlet變換的基本原理和特點(diǎn)。針對(duì)小波變換只能捕獲有限的方向信息以及C

3、ontourlet變換頻率局部化特性較差的缺點(diǎn)，選取改進(jìn)的Contourlet變換作為多尺度幾何分析工具對(duì)待融合圖像進(jìn)行分析處理。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的Contourlet變換具有良好的稀疏性、各向異性和頻率局部化特性。
　　(2)針對(duì)單純基于多尺度幾何分析的多聚焦融合圖像聚焦精確性不高的問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)的Contourlet變換與聚焦區(qū)域檢測(cè)的多聚焦圖像融合算法。首先，通過(guò)初始融合圖像檢測(cè)出待融合圖像中大致的聚焦

4、區(qū)域，然后利用形態(tài)學(xué)開(kāi)閉運(yùn)算對(duì)檢測(cè)到的聚焦區(qū)域進(jìn)行校正，最后在確定的聚焦區(qū)域上利用IPCNN得到融合圖像。理論分析與實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能更精確的檢測(cè)出源圖像中的聚焦區(qū)域，從而進(jìn)一步提高多聚焦圖像融合的效果。
　　(3)針對(duì)變換域中基于局部區(qū)域的融合規(guī)則對(duì)分解系數(shù)多方向性利用率不高的問(wèn)題，本文提出了一種基于改進(jìn)的Contourlet變換與方向權(quán)重拉普拉斯能量和的多光譜與全色圖像融合算法。該算法設(shè)計(jì)了能與圖像分解系數(shù)的多方向特性相匹