文档介绍：山东大学
硕士学位论文
基于小波变换的图像配准与融合算法的研究
姓名:徐胜男
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:杨承磊
20080405
摘要组合。实验表明该算法能较好地解决灰度多聚焦图像融合问题。图像融合是综合利用各种成像传感器获得的不同图像或同种成像传感器不同成像方式获得的不同图像以获得更为全面、更为准确的图像描述供观察或进一步处理。它在军事、遥感、机器人、医学图像处理以及计算机视觉等领域有着广泛的应用前景。本文的主要研究成果如下:��捎谕枷衽渥际峭枷袢诤系靡越�械那疤崽跫��疚氖紫榷酝�像配准算法进行了研究。实现了一种对时间序列图像的自动配准方法,该方法首先对图像进行小波变换,对变换后的低频图像采用改进的基于联合直方图的配准方法进行配准。通过加入小波理论对基于二维直方图的配准方法进行了改进。实验表明所提算法能较好的解决时间序列图像的配准问题,并有助于提高配准的实时性。��攵圆煌�上衲J剿�玫亩啻ǜ衅魍枷衽渥嘉侍猓�迪至艘恢�刚体变换下基于轮廓的多传感器图像配准算法。首先提取待配准图像中的明显轮廓,然后对提取后的轮廓进行轮廓匹配。对于匹配后的开轮廓对,通过把开轮廓的两个端点用直线段连接的方法将开轮廓对转化为闭合轮廓对。最后求取闭合轮廓对中闭合轮廓的质心并作为控制点,根据控制点计算配准参数。��岢鲆恢只叶榷嗑劢雇枷袢诤纤惴ǎ捍�诤贤枷裣炔捎美肷⑿�波框架变换进行分解,再根据分解后的系数求取待融合图像中各像素的清晰度,最后根据各像素的清晰度对待融合图像中的清晰区域进行��岢隽艘恢只�诶肷⑿〔ǹ蚣鼙浠坏牟噬ǘ嗑劢雇枷袢诤纤�法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清山东大学硕士学位论文
晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明该算法能够较好的解决彩色多聚焦图像融合问题。关键词:小波变换,图像配准,图像融合,时间序列图像,多传感器图像,多聚焦图像山东大学硕士学位论文Ⅱ
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论文作者签名:之游导师签论文作者签名:硷垫丕期:翌星:兰:塞原创性声明关于学位论文使用授权的声明原创性声明和关于论文使用授权的说明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。�C苈畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑�日期�
第一章绪论��图像融合技术重要性��图像融合方法概述图像融合可以在像素级、特征级和决策级三个层次上进行融合。本像间的协方差矩阵并求其特征向量和特征值,每一图像的加权系数根图像融合技术对国民经济的发展具有重要影响��,在机动运输方面可用于夜间驾驶、舰船导航、飞机跑道导航和地标导航等;在航天应用领域可用于大气层遥感,轨道碎片跟踪等:在安全保卫方面可用于监视、保密、搜索营救;在医学方面可用于诊断、人类视觉辅助等:另外在工业检测等其它领域也都有重要应用价值。图像融合技术对武器装备和国防科技发展也具有重要意义,高性能多传感器侦察设备投入战场使用,将提供武器装备力量倍增的作用。文主要讨论像素级图像融合技术。像素级图像融合方法可大致分为:加权融合方法、主成分分析方法、假彩***像融合方法、像素灰度值简单选择图像融合方法、调制图像融合方法及多分辨率分解�枷窠�字塔变换、小波变换等�耐枷袢诤戏椒ā��基于加权平均的图像融合基于加权平均的图像融合是对源图像进行平均或加权