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题名:
红外与可见光图像融合算法研究
作者: 吴迪
学位类别: 硕士
答辩日期: 2015-04
授予单位: 中国科学院研究生院
授予地点: 北京
导师: 廖胜
关键词: 红外图像,融合多尺度变换稀疏表示 红外图像,融合多尺度变换稀疏表示 红外图像,融合多尺度变换稀疏表示 红外图像,融合多尺度变换稀疏表示 红外图像,融合多尺度变换稀疏表示 ,超完备字典融合规则 ,超完备字典融合规则 ,超完备字典融合规则
学位专业: 光学
中文摘要: 图像融合是通过特定的算法将多幅信息互补 的源 图像合成一副新,它综 图像合成一副新,它综 合了传感器、图像处理信号 传感器、图像处理信号 传感器、图像处理信号 处理、计算 处理、计算 机视觉和人工智能等现代高 新技术, 是 一门新兴的学术研究科 。其中 ,红外和可见光图像融合应用的最为广泛 。红外 。红外 图像能够直接反映 目标的温度信息。然而, 目标的温度信息。然而, 由于红外辐射原理以及焦平面 由于红外辐射原理以及焦平面 阵 列的成像特点,图清晰度 的成像特点,图清晰度 和层次感远不如可见光图像,缺少 和层次感远不如可见光图像,缺少 可见光图像中 清 楚的 轮廓信息和丰富纹理信息 。两种 图像 间的天然互补性使得它们融合含有更加丰富的信息 ,适宜 于人 眼观察, 便于 执行 目标的发现、识别跟踪等 目标的发现、识别跟踪等 进一 步的操作。
因而,被广泛应用于军事侦查、工业探伤地质测等技术领域本文主要介绍了多尺度分解和稀疏表示这两种常用 本文主要介绍了多尺度分解和稀疏表示这两种常用 本文主要介绍了多尺度分解和稀疏表示这两种常用 的红外和可见光融合算 的红外和可见光融合算 法。主要研究内容如 下:
1、基于多尺度变换的图像融合框架。利用 、基于多尺度变换的图像融合框架。利用 、基于多尺度变换的图像融合框架。利用 、基于多尺度变换的图像融合框架。利用 、基于多尺度变换的图像融合框架。利用 、基于多尺度变换的图像融合框架。利用 、基于多尺度变换的图像融合框架。利用 、基于多尺度变换的图像融合框架。利用 图像 实验分析了一些常用的多尺 实验分析了一些常用的多尺 实验分析了一些常用的多尺 实验分析了一些常用的多尺 实验分析了一些常用的多尺 度变换结构的图像 融合效果与其分解层数 、融合规则 、融合规则 等影响因素之间的关系, 并 比较了多个 常用多尺度变换 间融合效果 的优劣。
2、稀疏表示是最新发展的图像理论 、稀疏表示是最新发展的图像理论 、稀疏表示是最新发展的图像理论 、稀疏表示是最新发展的图像理论 、稀疏表示是最新发展的图像理论 、稀疏表示是最新发展的图像理论 、稀疏表示是最新发展的图像理论 。与采用固定字典的传统多尺度变 与采用固定字典的传统多尺度变 与采用固定字典的传统多尺度变 与采用固定字典的传统多尺度变 与采用固定字典的传统多尺度变 与采用固定字典的传统多尺度变 换相比, 采用 从源图像中 学习 得到的过完备 字典 来进行图像分解 ,因而其稀疏 ,因而其稀疏 ,因而其稀疏 表示系数可以更准确的源图像 的特征信息。将其应用在图像融合领域, 的特征信息。将其应用在图像融合领域, 有可 能会获得更佳的融合效果 。首先详细 介绍了稀 疏融合的原理和步骤,并对影响介绍了稀 疏融合的原理和步骤,并对影响疏融合效果的 学习字典 参数进行 了分析,最后 了分析,最后 用实验证明 了稀疏融合算法在某些 无噪声图像和有下的算法效性。
3、针对多尺度分解和稀疏融合方法各自的优势缺陷进行 针对多尺度分解和稀疏融合方法各自的优势缺陷进行 针对多尺度分解和稀疏融合方法各自的优势缺陷进行 针对多尺度分解和稀疏融合方法各自的优势缺陷进行 针对多尺度分解和稀疏融合方法各自的优势缺陷进行 针对多尺度分解和稀疏融合方法各自的优势缺陷进行 针对多尺度分解和稀疏融合方法各自的优势缺陷进行 针对多尺度分解和稀疏融合方法各自的优势缺陷进行 针对多尺度分解和稀疏融合方法各自的优势缺陷进行 针对多尺度分解和稀疏融合方法各自的优势缺陷进行 针对多尺度分解和稀疏融合方法各自的优势缺陷进行 理论分析,提出 理论分析,提出 理论分析,提出 一种通用 的结合多尺度变换和稀释表示 的图像融合框架 :首先对源图像进行多尺 度分解,获得其低频 度分解,获得其低频 带系数和高频 带系数,在低通带采用稀疏融 合的方法进行系数,在低通带采用稀疏融 合的方法进行合。最后采用 合。最后采用 多尺度 逆变换得到源 图像,实验证明:相对于单独使用多尺度和稀 图像,实验证明:相对于单独使用多尺度和稀 图像,实验证明:相对于单独使用多尺度和稀 疏融合算法,新框架下 的融合 图像 能获得更佳 的
语种: 中文
内容类型: 学位论文
URI标识: http://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/3045
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作者单位: 中国科学院光电所

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吴迪. 红外与可见光图像融合算法研究[D]. 北京. 中国科学院研究生院. 2015.
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