基于Contourlet变换的图像融合及融合指标研究

【摘要】图像融合技术是指将多源信道针对同一对象或目标在同一时刻不同角度或者不同时刻同一角度所采集到的图像，经过特征值提取等相关的技术得到图像在各个角度的特有特征，最后通过一定的算法进行冗余去除、信息综合，产生一幅细节更加准确和信息更加全面的图像，其特征清晰度和准确度更优于融合之前的源图像，更精确的还原目标场景，以备于之后的分析、观察或者其他工作使用。轮廓波（Contourlet）变换是现今图像融合常用的一种变换方法，它在小波变换的基础上进行改进，保留了小波变换多尺度的思想，实现了任意尺度任意方向上的分解，更好的描述待融合图像中的细节信息，比如轮廓和纹理信息，优化了小波变换的图像效果。主成分分析（PCA）变换是一种典型的传统图像融合的方法，它通过对图像进行降维将数据简化，产生多个互不相关的分量，使得源图像数据中的大部分重要信息都可以保存在第一分量中。本文给出了一种基于Contourlet变换和PCA变换结合的图像融合方法。采用了三组图像进行可行性验证。在对比融合算法上采用了三种，分别为GradientPyramid，FSDPyramid以及Average。针对融合结果图像，利用标准差(StandardDeviation)、熵值(Entropy)、互信息（MutualInformation）和结构相似度（StructuralSimilarity,SSIM）四种评估方法进行客观评价，并结合主观评价结果来对图像质量进行综合评估。通过对图像融合评估指标的分类以及选取方法进行了分析，本文还提出了一种新型的基于轮廓波的多尺度特征级图像融合质量评估模型。该种模型是在研究和总结单尺度特征级以及多尺度特征级图像融合评估方法的基础上，继续对边缘和纹理的信息进行提取，同时将轮廓波变换加入融合评估之中，提出了一种基于轮廓波的多尺度特征级图像融合质量评估模型。在进行了相关的实验后得出了客观的评价结果，并与主观评价结果以及其他的评价指标进行对比后取得的较好的效果。实验数据表明通过轮廓波变换进行特征级提取后应用于图像融合评估，其评估效果要优于其他对比指标评估效果。
【作者】郭磊；
【导师】李雄飞；
【作者基本信息】吉林大学，计算机软件与理论，2014，硕士
【关键词】图像融合；CONTOURLET变换；PCA变换；图像融合评估；

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