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多波段图像融合算法研究与实现
作 者: 张福
导 师: 曲秀杰
学 校: 北京理工大学
专 业: 电子科学与技术
关键词: 多波段图像融合 特征融合 快速去噪 通用GPU
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2014年
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内容摘要
多波段图像融合是将不同成像原理的传感器针对同一目标生成的不同波段的图像按照特定算法进行融合,获得比参与融合的任一单波段图像更全面的信息,可以更精确的反应客观实际。多波段图像融合是一门综合了传感器、图像处理、信号处理、并行计算和人工智能等现代高新技术的新兴学科,广泛应用在目标检测、跟踪和识别,机场导航,医学成像与诊断等军民用领域,对国防事业的建设和国民经济的发展均具有非常重大的意义。本文针对多波段图像融合及预处理算法进行了深入的研究。搭建了包括图像增强、去噪及融合模块的多波段遥感图像融合系统,并进行了仿真验证。本文采用改进的Lee增强算法对多幅遥感图像进行增强处理,并与传统的直方图均衡化和非线性变换等算法增强结果进行比较。改进的Lee增强算法通过将对数变换和像素的邻域信息相结合,消除了光照不均衡的影响;通过调整图像整体的动态范围,可以显著增强图像的边缘、轮廓等细节信息,从而提高了图像的可识别性。本文针对遥感图像中存在的椒盐噪声干扰问题,提出了一种高效快速的去噪算法,该算法增加了噪声检测机制,通过对滤波模板内的像元分配不同的权值,利用中值滤波结果替换噪声点,在保持图像的纹理、轮廓信息完整性的同时,有效地去除了遥感图像中的椒盐噪声。针对遥感图像中存在的高斯噪声干扰,本文采用基于K-SVD的聚类训练算法构建图像的超完备字典,将源图像中的有效信息与高斯噪声相分离,得到良好的去噪结果。本文基于MATLAB仿真平台,采用特征级的融合策略,分别用Canny算子和Sobel算子提取经预处理后的图像轮廓边缘信息。对特征提取结果,采用梯度金字塔变换等多尺度变换算法进行融合。并以GeForce GTX650显卡为硬件开发平台,在Visual Stdio10.0环境下,利用通用GPU的高速并行计算能力,通过CUDA编程合理分配计算单元,实现了实时快速融合处理。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-12 第一章 绪论 12-18 1.1 图像融合的研究背景及选题意义 12 1.2 图像融合系统的研究热点和动态 12-15 1.3 图像融合主要方法 15-16 1.4 目前图像融合处理中存在的问题 16 1.5 本论文组织结构 16-18 第二章 遥感图像增强算法研究 18-27 2.1 图像增强算法 19-22 2.1.1 灰度变换 19-21 2.1.2 直方图均衡化 21-22 2.2 Lee 图像增强算法 22-25 2.3 图像增强结果评价 25-26 2.4 本章小节 26-27 第三章 遥感图像椒盐及高斯噪声去除 27-38 3.1 快速椒盐噪声去除算法 27-29 3.2 椒盐噪声去除结果及评价 29-32 3.3 高斯噪声去除算法 32-35 3.3.1 奇异值分解 32-33 3.3.2 K-SVD 训练字典 33-35 3.4 高斯噪声去除结果评价 35-36 3.5 本章小结 36-38 第四章 多波段图像特征级融合 38-53 4.1 边缘特征提取 38-44 4.1.1 Sobel 算子 38-39 4.1.2 Canny 算子 39-44 4.2 主成分分析(PCA)算法融合 44-45 4.3 梯度金字塔融合 45-49 4.3.1 高斯金字塔分解 46 4.3.2 由高斯金字塔构建梯度金字塔 46-47 4.3.3 由梯度金字塔重构图像 47-49 4.4 融合结果评价 49-51 4.4.1 信息熵 49-50 4.4.2 平均梯度 50 4.4.3 标准差 50 4.4.4 边缘保持度 50-51 4.5 本章小结 51-53 第五章 基于 GPU 的图像融合实现 53-62 5.1 基于 GPU 的通用计算 53-54 5.1.1 GPU 通用计算原理 53-54 5.1.2 GPU 体系结构 54 5.2 基于 GPU 的 CUDA 编程 54-57 5.3 基于 CUDA 的多波段遥感图像融合 57-61 5.3.1 实验平台 57 5.3.2 基于 GPU 的融合算法实现 57-61 5.4 本章小结 61-62 结论 62-63 参考文献 63-66 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 66-67 致谢 67
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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