多傳感器圖像自適應融合算法研究.pdf

1、隨著傳感器技術的飛速發(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。主要研究內容和如下：
　　 (1)在深入分析現(xiàn)有圖像融合理

2、論的基礎上，構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)的融合結果。本文對該融合框架中各個模塊的相關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)域加權權值進行優(yōu)化。
　　 (2)結合提出的圖像融合框架，仿真實驗分析系數(shù)融合模塊和圖像質量評價模塊中各種算法的性能，并結合實驗結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量評價模塊中依次采用的多種不同圖像質量評價測度得到的實驗結果，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。最后結合該實驗結