异类图像多级混合融合技术研究

【摘要】可见光图像、红外图像和SAR图像成像机理不同，图像间具有较大的特征差异，采用图像融合技术将三类图像有机地结合起来，互补优缺点，能够更好地诠释其场景信息。但三类图像反映目标的信息差异大，常规方法难以取得良好的融合效果，目前进行三者间融合的研究很少。本文面向目标识别，利用具有多尺度分解特性的SVT变换、数学形态学和稀疏表示对三类图像融合进行了深入的研究，分析像素级与特征级融合算法之间的相关性和协同性，提出了可见光图像、红外图像和SAR图像之间像素级和特征级相混合的融合算法，并结合图像颜色信息处理技术和灰度图像彩色化方法，建立三类图像多级混合彩色融合模型。本文主要完成了以下四个方面的研究工作：1.提出了一种像素级和特征级相混合的红外与可见光图像融合算法。利用多尺度分解进行图像融合，能够较好的综合两幅源图像的差异信息，但无法解决红外成像固有的边缘区域模糊、对比度低的问题。针对此问题，本文在利用SVT进行融合的基础上，采用数学形态学的Top-Hat变换提取两幅源图像的亮暗细节特征并进行特征级融合。实验结果表明，本文方法增强了边缘区域，提高了对比度，获得更优的融合效果。2.提出了一种在低频图像上进行快速稀疏表示的SAR与可见光图像融合算法。针对常规融合算法中SAR与可见光图像融合结果目标信息易缺失、对比度不高的缺点，基于稀疏表示的图像融合能够有效的保留SAR图像的目标信息，所以本文结合多尺度分解和稀疏表示的优点，对SAR与可见光图像经SVT分解的低频系数进行稀疏融合，提出了一种新的稀疏系数融合规则，并对稀疏分解过程进行改进，以提高算法运行效率，实验结果证明了算法的有效性。3.提出了一种结合颜色空间映射和颜色迁移的伪彩色增强算法，建立三类图像间多级混合彩色融合模型。对可见光与红外融合图像、可见光与SAR融合图像进行二次融合，并对最终融合图像进行基于YUV空间的颜色迁移的伪彩色增强处理，提高了图像的信息描述能力和目标识别效果。4.根据人眼视觉特性，提出了一种面向目标识别的主客观相结合的伪彩色图像融合效果评价方法。通过源图像指标对比，验证了融合模型的有效性。
【作者】陈磊；
【导师】杨风暴；
【作者基本信息】中北大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】图像融合；SVT；Top-Hat变换；稀疏表示；颜色迁移；

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