多傳感器圖像自適應融合算法研究.pdf

1、隨著傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展及其種類不斷增加，各種成像傳感器的性能得到了很大地提升，同時其制造成本也大幅下降，這使得在同一系統(tǒng)中使用多種成像傳感器協(xié)同完成操作任務成為可能。多個成像傳感器往往能夠提供信息互補、信息量巨大的圖像，如何對多成像傳感器提供的信息協(xié)調(diào)利用，最大限度地發(fā)揮多成像傳感器帶來的優(yōu)勢成為亟待解決的問題。
　　 本文對多傳感器圖像融合算法進行了深入研究。主要研究內(nèi)容和如下：
　　 (1)在深入分析現(xiàn)有圖像融合理

2、論的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一種多傳感器圖像自適應融合框架，并提出了一種多尺度變換系數(shù)融合規(guī)則。提出的多傳感器圖像自適應融合框架共有四個模塊，包括多尺度分析模塊、系數(shù)融合模塊、融合圖像質(zhì)量評價模塊和自適應系數(shù)優(yōu)化模塊。與傳統(tǒng)的圖像融合框架不同，該框架將圖像評價測度引入融合過程，并用優(yōu)化算法對融合過程中涉及的參數(shù)值進行自適應優(yōu)化使得融合圖像評價值達到最優(yōu)，從而自適應地產(chǎn)生較優(yōu)的融合結(jié)果。本文對該融合框架中各個模塊的相關(guān)算法原理及其性能進行了深入分析

3、，如雙樹復小波變換、粒子群優(yōu)化、融合圖像質(zhì)量測度QW和QAB/F等。此外，在該圖像融合框架下，本文提出一種新的多尺度系數(shù)融合方法。該方法針對待融合的多傳感器圖像間灰度范圍相差較大的特點，采用基于區(qū)域的加權(quán)平均法融合低頻圖像，并在融合框架的自適應參數(shù)優(yōu)化模塊中對區(qū)域加權(quán)權(quán)值進行優(yōu)化。
　　 (2)結(jié)合提出的圖像融合框架，仿真實驗分析系數(shù)融合模塊和圖像質(zhì)量評價模塊中各種算法的性能，并結(jié)合實驗結(jié)果分析該融合框架的應用。首先比較了各類多

4、尺度系數(shù)融合方法性能，實驗表明提出的多尺度系數(shù)融合方法能獲得較優(yōu)的融合圖像，突出了輸入圖像中的重要區(qū)域，且其得到的融合圖像評價優(yōu)于已有的多數(shù)融合方法以及最新的基于非下采樣的Contourlet變換(NSCT)和基于支持向量變換(SVT)這兩種圖像融合算法。然后分析了在圖像質(zhì)量評價模塊中依次采用的多種不同圖像質(zhì)量評價測度得到的實驗結(jié)果，實驗證明在該融合框架產(chǎn)生的融合圖像的評價值基本都是最優(yōu)的，從而驗證了該融合框架的有效性。最后結(jié)合該實驗結(jié)