多尺度幾何分析及粒子群優(yōu)化圖像融合算法研究.pdf

1、本文主要研究多尺度幾何分析及粒子群優(yōu)化圖像融合算法。
　　本文首先介紹多尺度幾何分析的基本理論，對小波變換，Curvelet變換，Contourlet變換和NSCT四種變換進行了詳細的分析介紹；其次，介紹粒子群算法的基本概念和公式；然后，對圖像融合的基本層次以及融合圖像的質(zhì)量評價方法作了介紹；最后，針對多聚焦圖像、醫(yī)學(xué)圖像和遙感圖像提出基于多尺度幾何分析和粒子群優(yōu)化相結(jié)合的圖像融合算法，以多幅基于多尺度變換融合算法得到的融合圖像作

2、為初始粒子種群，以融合結(jié)果的兩個評價參數(shù)作為優(yōu)化目標，利用粒子群優(yōu)化得到最終的融合圖像。
　　本文提出的融合方法根據(jù)不同類型圖像的特點以及融合要達到的目標，分別選擇兩個不同的評價參數(shù)作為優(yōu)化的目標：多聚焦圖像選取平均梯度和信息熵作為優(yōu)化目標、醫(yī)學(xué)圖像選取平均梯度和均方根誤差作為優(yōu)化目標、遙感圖像選取平均梯度和光譜相關(guān)系數(shù)作為優(yōu)化目標?？紤]到粒子群算法在圖像融合中的實際應(yīng)用，論文研究設(shè)計一種新的慣性權(quán)重變化方式以及最優(yōu)解的合理選擇方