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基于离散向量小波和Contourlet的图像融合方法研究

作　者: 童贝
导　师: 刘斌
学　校: 湖北大学
专　业: 系统分析与集成
关键词: 图像融合小波变换离散向量小波变换 Contourlet变换图像边缘细节
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 22次
引　用: 0次
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内容摘要

随着科技发展以及人们生活中对图像的要求越来越高,图像融合技术的使用也越加频繁,该技术常被用于国防、医疗、红外、目标检测、机器视觉等领域。目前,在图像融合领域中最常用的是小波变换,但是在应用中非常重要的数据本身特有的特征不能被传统的标量小波充分展示运用,也不是最佳的函数表示方式,而且只能抓捕水平、垂直、对角线方向这几个有限的方向信息,不能尽最大可能地利用图像自身的几何正则性。近几年基于对图像方向性方面的要求不断提高,研究者们提出了Ridgelet、Curvelet和Contourlet变换等的方法,这些变换具有灵活的方向选择性,且各向异性,这些独特的性能使它们能够良好的表现各种图像的方向性需求。在Contourlet变换方法的基础上学者们又由提出了基于小波变换的Contourlet变换图像融合方法,因为小波变换和DFB方法都没有冗余度,并且在捕捉图像的几何结构上效果明显,故目前比较流行。然而该方法采用的标量小波不能集正交性,短支撑性及对称性于一身,而向量小波则能同时满足上述要求,故本文提出了一种基于离散向量小波的Contourlet图像融合方法。经实验证明,该方法在体现图像边缘细节等方面效果较好。本文首先介绍图像融合的几类常用基本方法以及融合效果和评价指标,然后介绍了离散向量小波的基本概念,并采用离散向量小波进行图像融合的方法和融合比较结果,其次介绍了拉普拉斯金字塔图像融合方法,Contourlet图像融合方法以及基于小波的Contourlet图像融合方法,最后介绍了基于离散向量小波的Contourlet图像融合方法,步骤及算法流程图等,并做实验得出数据,从主观视觉上和客观数据上分析了该方法的优点。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章绪论  9-21
  1.1 图像融合技术概述  9-11
    1.1.1 图像融合概念  9
    1.1.2 图像融合层次划分  9-11
  1.2 图像融合的应用领域  11-15
    1.2.1 医学诊断  11-12
    1.2.2 红外遥感图像  12-13
    1.2.3 国防军事  13-14
    1.2.4 数码相机应用  14-15
  1.3 图像融合的评价标准  15-19
    1.3.1 图像融合质量的主观评价方法  15-16
    1.3.2 图像融合质量的客观评价方法  16-19
  1.4 本文组织  19-21
第二章基于离散向量小波的图像融合方法  21-28
  2.1 离散向量小波变换的理论  21-23
  2.2 基于离散向量小波的图像融合  23-27
    2.2.1 基于离散向量小波变换图像融合的主要思想  24-25
    2.2.2 融合规则  25-26
    2.2.3 图像融合影响因素  26-27
  2.3 本章小结  27-28
第三章 Contourlet变换  28-35
  3.1 拉普拉斯金字塔变换  28-31
  3.2 Contourlet变换及性质  31-33
  3.3 基于小波的Contourlet变换及性质  33
  3.4 基于小波的Contourlet变换的图像融合  33-34
  3.5 本章小结  34-35
第四章基于离散向量小波和Contourlet的图像融合  35-41
  4.1 基于离散向量小波和Contourlet的方法简介  35
  4.2 基于离散向量小波和Contourlet图像融合算法  35-36
  4.3 基于离散向量小波和Contourlet的方法在图像融合中的应用  36-40
    4.3.1 基于离散向量小波和Contourlet方法的融合实验  36-37
    4.3.2 实验结果分析  37-40
  4.4 本章小结  40-41
总结与展望  41-42
参考文献  42-46
附录：攻读硕士期间发表的学术论文及参与项目  46-47
致谢  47

基于离散向量小波和Contourlet的图像融合方法研究

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