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Shearlet变换在图像融合中的应用研究

作　者: 张卓
导　师: 石智
学　校: 西安建筑科技大学
专　业: 应用数学
关键词: 图像融合 Shearlet变换 平均梯度 空间频率 HSV色彩空间
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


近年来，图像融合在机器视觉、目标识别、遥感等各个领域都得到广泛的应用．本文将Shearlet变换应用于图像融合中，研究新的算法．实验结果表明，与传统的算法相比较，无论是视觉效果还是客观评估标准，本文提出的算法融合效果较好．首先，研究了多聚焦图像融合．根据多聚焦图像的成像特点，提出了一种基于Shearlet变换的自适应图像融合规则，该算法主要以图像的平均梯度和空间频率来控制参量．在医学图像融合中，根据医学图像成像特点，提出了一种基于区域匹配度的融合规则，实验证明了本文算法融合的图像具有更高的清晰度和更加丰富的细节信息．其次，研究了红外图像与可见光图像融合．根据红外图像与可见光图像的成像特点以及人类视觉系统特性，提出了PCNN与Shearlet变换相结合的图像融合算法，该算法是以空间频率为PCNN的链接强度并结合图像可见度，实验证明本文算法能有效保留图像的特性并适合人类视觉和机器感知．最后，研究了全色图像与多光谱图像融合．根据全色图像与多光谱图像的成像特点，结合HSV色彩空间的特点，提出了一种HSV与Shearlet变换相结合的图像融合算法,该算法在空间分辨率和光谱特性两方面达到了良好的平衡．实验证明本文算法融合的图像具有更佳的融合性能和视觉效果．

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-9
1 绪论  9-19
  1.1 研究背景及意义  9-10
  1.2 研究现状  10-11
  1.3 图像融合简介  11-15
    1.3.1 图像融合层次  11-13
    1.3.2 图像融合方法  13-15
  1.4 图像融合评价体系  15-17
    1.4.1 图像质量的主观评价  15
    1.4.2 图像质量的客观评价  15-17
  1.5 本文的组织结构  17-19
2 多尺度分析理论  19-31
  2.1 连续小波变换  19-20
  2.2 离散小波变换  20
  2.3 多分辨分析  20-21
  2.4 二维小波变换  21-23
  2.5 Shearlet 变换  23-26
  2.6 离散 Shearlet 变换  26-31
    2.6.1 频域实现  27-28
    2.6.2 时域实现  28-31
3 多聚焦图像融合算法  31-43
  3.1 多聚焦图像的成像原理  31-32
  3.2 基于 Shearlet 变换的自适应多聚焦图像融合算法  32-38
    3.2.1 融合准则  32-34
    3.2.2 融合步骤  34
    3.2.3 实验结果与分析  34-38
  3.3 医学图像的融合算法  38-42
    3.3.1 融合准则  38-39
    3.3.2 融合步骤  39-40
    3.3.3 实验结果与分析  40-42
  3.4 算法运行时间比较  42
  3.5 本章小结  42-43
4 红外与可见光图像融合算法  43-53
  4.1 红外和可见光成像特点  43-44
  4.2 PCNN 的结构模型  44-45
    4.2.1 PCNN 的特性分析  44-45
  4.3 基于 PCNN 和 Shearlet 变换的红外与可见光图像融合算法  45-50
    4.3.1 融合规则  45-46
    4.3.2 融合步骤  46-47
    4.3.3 实验结果分析  47-50
  4.4 算法运行时间比较  50-51
  4.5 本章小结  51-53
5 全色与多光谱图像融合算法  53-63
  5.1 全色图像和多光谱图像的成像特点  53-54
  5.2 HSV 色彩空间模型  54-55
  5.3 基于 HSV 变换的全色和多光谱图像融合算法  55-56
  5.4 基于 HSV 和 Shearlet 变换的全色图像与多光谱图像的融合算法  56-61
    5.4.1 融合步骤  56-57
    5.4.2 实验结果与分析  57-61
  5.5 算法运行时间比较  61-62
  5.6 本章小结  62-63
6 总结与展望  63-65
  6.1 本文工作总结  63-64
  6.2 论文工作展望  64-65
致谢  65-67
参考文献  67-73
硕士研究生学习阶段发表的论文  73

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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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