文档介绍：多传感器图像自适应融合算法研究湖南大学硕士学位论文学校代号:学号:密级:
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作者签名:印日期:护耗湖南大学学位论文原创性声明日期:如耗晗υ拢日学位论文版权使用授权书本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。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。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。.本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并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。本人授权湖南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、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于⒈C芸冢年解密后适用本授权书。⒉槐C茑颉朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭作者签名:导师签名:日期:年月日
摘要随着传感器技术的飞速发展及其种类不断增加,各种成像传感器的性能得到了很大地提升,同时其制造成本也大幅下降,这使得在同一系统中使用多种成像传感器协同完成操作任务成为可能。多个成像传感器往往能够提供信息互补、信息量巨大的图像,如何对多成像传感器提供的信息协调利用,最大限度地发挥多成像传感器带来的优势成为亟待解决的问题。本文对多传感器图像融合算法进行了深入研究。主要研究内容和如下:谏钊敕治鱿钟型枷袢诤侠砺鄣幕∩希菇艘恢侄啻ǜ衅魍枷癜资视θ合框架,并提出了一种多尺度变换系数融合规则。提出的多传感器图像自适应融合框架共有四个模块,包括多尺度分析模块、系数融合模块、融合图像质量评价模块和自适应系数优化模块.。与传统的图像融合框架不同,该框架将图像评价测度引入融合过程,并用优化算法对融合过程中涉及的参数值进行自适应优化使得融合图像评价值达到最优,从而自适应地产生较优的融合结果。本文对该融合框架中各个模块的相关算法原理及其性能进行了深入分析,如双树复小波变换、粒子群优化、融合图像质量测度和5取4送猓诟猛枷袢诤峡蚣芟拢疚提出一种新的多尺度系数融合方法。该方法针对待融合的多传感器图像间灰度范围相差较大的特点,采用基于区域的加权平均法融合低频图像,并在融合框架的自适应参数优化模块中对区域加权权值进行优化。岷咸岢龅耐枷袢诤峡蚣埽抡媸笛榉治鱿凳诤夏?楹屯枷裰柿科兰模块中各种算法的性能,并结合实验结果分析该融合框架的应用。首先比较了各类多尺度系数融合方法性能,实验表明提出的多尺度系数融合方法能获得较优的融合图像,突出了输入图像中的重要区域,且其得到的融合图像评价优于已有的多数融合方法以及最新的基于非下采样的变换和基于支持向量变换饬街滞枷袢诤纤惴āH缓蠓治隽嗽谕枷裰柿科兰勰?橹幸来尾捎玫多种不同图像质量评价测度得到的实验结果,实验证明在该融合框架产生的融合图像的评价值基本都是最优的,从而验证了该融合框架的有效性。最后结合该实验结果分析了该融合框架在军事监控、隐匿武器检测和医学诊断等领域中的应用。迪痔岢龅亩啻ǜ衅魍枷褡允视θ诤峡蚣堋2捎萌砑教╒和计算机视觉开源代码库对提出的多传感器图像自适应融合框架用镅员喑淌迪帧关键词:多传感器;图像融合;质量评价;粒子群优化;双树复小波;图像分割多传感器图像自适应融合算法研究Ⅱ。
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