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无线传感器网络多聚焦图像融合新算法研究

作　者: 周挺
导　师: 胡斌杰
学　校: 华南理工大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 多聚焦图像融合小波变换自适应阈值方向区域能量彩色多聚焦图像融合平台 HIS变换
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

无线传感器网络中的数据融合技术是将两份或者多份数据进行融合，组合出更直观，更符合用户需求，具有更丰富信息量的数据的过程。通过剔除冗余数据，修复受损信息，能够降低传输量、提高采集效率以及延长网络的生存周期，是21世纪无线传感器网络研究热点之一，其广泛应用军事观察、智能家居、医疗保健以及交通监控中，具有十分广阔的前景。多聚焦图像融合一直是无线传感器网络数据融合的焦点之一。由于影像传感器与拍摄场景中不同目标具有不同的距离，无法同时聚焦到这些目标上，导致难以用一幅图像获得某一场景内所有目标的清晰数据。因此，对同一场景内不同目标采用合适的焦距进行多次拍摄，再进行多聚焦图像融合，获得完整的场景图像，可以大大优化人眼的感知，提高对可视目标的识别率，进而实行目标识别等高层次的处理。本课题主要针对多聚焦图像融合算法中常用算法进行系统的研究，总结各算法的优缺点，提出了自适应融合算法以及改进的基于方向区域能量的融合算法，其主要工作及创新点如下：1、阐述了无线传感器网络中图像融合的研究背景，说明了多聚焦图像融合的技术特点，重点分析了多聚焦图像融合中常用的算法、融合特征以及变换域，其中详细介绍了小波分解变换技术的定义概念以及运行原理。2、根据经典融合算法——BURT算法中阈值固定的弊端，提出了一种新型的基于多聚焦图像的自适应融合算法。待融合图像经过小波变换后，该算法可以利用图像的匹配度作为自适应阈值进行判别，做相应的最大选取以及加权平均，再通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，该算法能够获得比BURT算法具有更好的视觉效果以及更优的评价参数的融合图像。3、根据多聚焦图像自身特点，提出了一种改进的基于方向区域能量的融合算法。该算法充分利用了多聚焦图像经过小波分解后高频部分差异较大以及方向性特征的融合优点，在分解层数越高的情况下越能够提升图像融合的视觉效果以及相关评价参数。4、建立了一个彩色多聚焦图像融合平台，并将上述两种融合算法嵌入了该系统中。首先通过特定摄像头摄取同一场景不同聚焦的图像后，再将两幅待融合图像进行HIS预变换以得到H、I、S分量。并对其中的I分量进行了上述两种融合算法的融合处理，并通过一系列逆变换得到融合图像。实验演示表明，该系统操作直观方便，融合效果良好，而两种融合算法在不同的分解层数中展现了各自的优势，可以根据用户的需求进行选择。

无线传感器网络多聚焦图像融合新算法研究

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