基于区域和多尺度的图像融合算法分析-电路与系统专业论文.docxVIP

摘要 摘要 I I 摘 要 近年来，图像融合技术在机器视觉、图像分析等领域发挥了重要作用，受到 了越来越多的关注。通过该技术能够获得比单一源图像更全面、更精细、更可靠 的融合结果。本文首先通过对红外与可见光图像成像特点的分析，提出基于区域 窗口与多尺度相结合的图像融合新算法，该算法采用 PCNN 分割方法，然后结合 常用的主观视觉和客观参数评价方法，对不同算法的仿真结果进行对比，验证该 算法的有效性。本文的主要工作如下： （1）分析了红外与可见光成像传感器的成像特性与多尺度分析工具的变换原 理，重点介绍了 NSCT 的平移不变性，并结合仿真对比，研究多尺度分析工具移 变性对融合算法的影响。 （2）提出了基于区域窗口与多尺度结合的图像融合方法，该算法采用 PCNN 分割方法，通过与其他相关算法的对比，验证了该算法中融合规则的优越性以及 分割方法选择的合理性。 （3）采用本文提出的图像融合算法与其他相关算法，对几组不同应用场景下 的红外与可见光图像进行分析，通过常用的主观视觉和客观参数的评价方法，验 证了本文算法的可应用性。 （4）基于 Matlab 中的 GUI 模块，实现了图像融合仿真软件，方便算法的可 视化以及算法之间的对比分析。 通过以上内容研究，本文提出的基于区域与多尺度的融合算法在对不同应用 场景的红外与可见光图像进行融合时，得到的融合结果对源图像中目标信息和背 景信息的提取和保留效果均比较好。因此，该算法适合用来做这两类图像的融合。 关键词： 图像融合、多尺度分析、NSCT、融合规则 AB ABSTRACT II II ABSTRACT In recent years, because of its important role in machine vision, image analysis and other fields, the technology of image fusion attracts more and more attention. Compared with a single source image, the fused image using image fusion technology can be more comprehensive, more detailed and more reliable. In this thesis, by analyzing the imaging characteristics of infrared and visible images, a new image fusion algorithm based on regional window and multi-scale has been proposed, which used PCNN segmentation method. Then, by comparing the simulation results of different algorithms, combining with the subjective visual and objective parameters evaluation method, the effectiveness of the proposed algorithm in this thesis has been verified. The main work of this thesis is as follows: The thesis analyzed the imaging characteristics of the infrared and visible images and the transformation principle of the multi-scale analysis tool, and mainly introduced the translation invariance of NSCT, and researched the influence of the multi-scale tool’s shift-variant to the fusion algorithm through simulating and comparing. The thesis proposed a new image fusion algorithm based on regional window and multi-scale, which used PCNN segmentation method. By compared with other related algorithms, the superiority o