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基于二维经验模式分解(BEMD)的显微图像融合算法的研究(4)

时间:2017-05-25 21:59来源:毕业论文
1.4.2 图像融合算法 本文的融合算法并不是创新的算法,对融合规则有取最大,取最小,加权的算法,之后得到灰度图,得到的灰度图的细节程度将是非常


1.4.2 图像融合算法
     本文的融合算法并不是创新的算法,对融合规则有取最大,取最小,加权的算法,之后得到灰度图,得到的灰度图的细节程度将是非常清晰的。
其具体内容安排如下:
第一章阐述了本文选题的意义与目的,介绍了图像融合技术在国内外的研究与应用,探讨了图像融合技术以及其存在的问题,最后介绍了本课题研究的主要内容。
第二章概述了像素级多聚焦图像融合的各种方法,详细阐述了空域与频域中的几种常用算法,并对这几种方法进行比较,分析各图像融合算法的优缺点,最后还对融合结果评价规则进行了一定的说明。
第三章主要介绍了二文经验模式分解的分解步骤以及分解规则。
第四章主要介绍本文借鉴的融合规则以及所采用的融合公式,并且对程序的运行结果进行说明,对结果做出客观评价。
第五章是对全文工作进行总结,对进一步的研究提出设想和展望。
第二章  多聚焦图像融合方法
2.1  多聚焦图像融合方法概述
多聚焦图像指的是由同一传感器(如相机)得到的成像条件相同(同一场景、同一拍摄角度),而镜头聚焦目标不同的多个图像。对于可见光成像系统,聚焦良好的物体,可生成清晰的图像。由于成像系统的聚焦范围有限,在一幅图像中,除聚焦良好的物体外,该物体前后一定距离外的所有目标都将呈现不同程度的模糊。为了获得场景内所有物体都清晰的图像,可将成像系统先聚焦在一部分对象上,得到其清晰的图像;然后再聚焦在另一部分对象上,得到另一幅清晰的图像。通过多聚焦图像融合技术将这两幅(或多幅)图像加以融合,得到所有物体都清晰的图像。多聚焦图像融合的方法依据融合层次的不同大体可以分为象素级,特征级和决策级三种。
2.1.1  像素级融合
像素级融合即在严格的配准条件下,对各传感器的输出信号直接进行信息的综合与分析的融合方法。像素级图像融合是在基础层面上行的信息融合,其主要对多传感器目标和背景要素的测量结果进行融合处理。像素级图像融合直接在原始数据层上进行,该层次的融合准确性最高,能够提供比其它层次上的融合处理更丰富、更精确、更可靠的细节信息,有利于图像的进一步分析、处理与理解[19]。作为目前在实际中应用最广泛的图像融合方式,像素级图像融合是特征级图像融合和决策级图像融合的基础。但是与其它两个层次的融合相比,像素级融合需要处理的信息量最大,处理时间较长,对设备的要求也比较高。因此,像素级融合是图像融合中最为复杂、实施难度最大的融合。
像素级图像融合结构如图1所示。
 
图1.像素级图像融合示意图
像素级图像融合一般包括三个过程:首先是图像的配准,对于图像融合来说,最基础的一步就是要对不同的图像源实现高精度配准,它的精确与否直接关系到图像融合的质量;其次是图像融合算法的实现,根据不同传感器得到的图像特征可采用不同的融合算子;最后是融合结果的质量评价,在实际应用中,可以根据不同的目的和不同的图像源来选择不同的方法。图2显示了像素级图像融合处理的步骤,I1,I2......Im 是 m 幅原始图像,它们分别经过滤波和配准处理后,进行相应的特征变换(如小波变换等),然后对获得的每一幅原始图像的特征(如小波系数等)采用适当的方法进行融合,得到融合后图像的特征,最后对所得到的融合图像的特征进行逆变换,就得到了融合结果 If 。
 
图2.像素级融合步骤示意图 基于二维经验模式分解(BEMD)的显微图像融合算法的研究(4):http://www.751com.cn/tongxin/lunwen_7861.html
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