像素级融合并行算法的模型研究
像素级图像融合及其关键技术研究
像素级图像融合及其关键技术研究图像融合是将多个相同或不同类型的成像传感器获取的同一场景的多幅图像信息加以综合与提取,从而产生比任何单一图像信息对景物更加精确的描述。
图像融合一般可分为像素级、特征级和决策级图像融合。
本文针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题,重点研究了其中的三项关键技术:像素级图像融合预处理中的图像降噪技术、多聚焦图像融合技术以及全色与多光谱遥感影像融合技术。
主要内容为:1.提出了一种基于人类视觉系统的图像去噪方法。
该方法结合了像素分类与小波变换,在不同的图像区域采用不同的阈值进行去噪,可有效提高图像去噪的效果,同时较好的保持了图像细节。
2.提出了一种有利于图像压缩的小波图像去噪方法以及一种小波系数校验方法。
该去噪方法利用图像小波系数的层内相关性进行图像去噪,并可与后续的图像压缩处理有效结合。
3.提出了一种基于局部区域梯度信息的多分辨率图像融合算法及其改进算法。
改进算法对不同源图像的对应尺度系数进行自适应加权相加,以获得融合后的尺度系数。
这两种方法的融合效果均优于常用融合方法。
4.提出了一种基于离散余弦变换以及一种结合小波变换与离散余弦变换的图像融合新方法。
前者的计算量相对较少,适用于实时处理,而后者则能有效提高图像融合的质量。
5.提出了一种基于支持向量机与图像块分割的自适应图像融合策略。
该方法依据多聚焦源图像块所在的位置,采用不同大小的图像块进行自适应融合处理,可有效提高图像的融合效果。
6.提出了一种结合块分割与多分辨率分析的多聚焦图像融合方法。
该方法可与现有的基于多分辨率分析的多聚焦图像融合方法相结合,能有效提高这些方法的融合效果。
7.提出了一种基于离散余弦变换与IHS(Intensity-hue-saturation,IHS)变换的多光谱与全色遥感影像融合方法及其改进算法。
这两种方法可直接在离散余弦变换域进行遥感影像融合,适合压缩格式的遥感影像快速融合。
利用这两种方法的思想在空域结合基于IHS变换的融合方法,仅需较小的计算量,在提高融合图像空间分辨率的同时,保持了绿色植被区域的光谱特性。
像素级图像融合方法及应用研究
像素级图像融合方法及应用研究图像融合技术(Image Fusion Technology)作为多传感器信息融合的一个非常重要的分支——可视信息的融合，近二十年来，引起了世界范围内的广泛关注和研究热潮。
图像融合就是对多个传感器采集到的关于同一场景或目标的多个源图像进行适当的融合处理，以获取对同一场景的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。
图像融合的目的是充分利用多个待融合源图像中包含的冗余信息和互补信息，融合后的图像应该更适合于人类视觉感知或计算机后续处理。
像素级图像融合是在基础层面上进行的图像融合，它能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息，有利于图像的进一步分析、处理与理解，它在整个图像融合技术中是最为复杂、实施难度最大的融合处理技术。
本文的研究工作主要是围绕像素级的图像融合展开的，针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题，重点研究了像素级图像融合的算法及其实现以及图像融合质量的综合评价问题，同时还对图像融合的预处理技术以及像素级图像融合技术的初步应用做了探讨。
本论文的主要研究内容和研究成果如下：(1) 在深入理解图像融合技术基本理论的基础上，针对传统基于塔型分解和基于小波变换图像融合方法的分解方式不能很好地适用于高频段包含大量重要信息的图像融合这一问题，提出了一种基于离散小波包变换的图像融合方法，该方法能够对图像的高频部分进行更为细致的划分，从而有利于在融合过程中提取源图像的重要细节信息，实验结果表明该方法能够有效地提高图像的融合质量。
为了进一步改善图像的融合效果以及融合算法的性能，本文还提出了一种新的基于区域特征选择的图像融合规则。
该规则不仅计算简单，而且能够在融合图像中保留较多的重要特征和细节信息，通过针对不同类型多源图像的融合仿真实验，结果表明该融合规则具有良好的融合性能。
(2) 针对在图像融合过程中，采用传统基于卷积运算的小波变换处理大量的图像数据时，存在的计算复杂、运算所需内存较多、无法实现在线快速的图像处理等缺陷，提出了一种基于第二代小波变换的图像融合方法。
像素级多聚焦图像融合算法研究
像素级多聚焦图像融合算法研究
在变换域方面,提出了两种基于Q-Shif双树复数小波变换(Q-Shif DT-CWT)的融合算法。
针对低频系数和高频系数的不同特点,算法一分别采用邻域梯度取大(NGMS)和模值取大(MVMS)融合准则进行系数融合。
在算法一的基础上,算法二采用合成图像模值取大(SI-MVMS)准则对高频系数进行融合。
两种融合算法提高了系数选取的准确性,其中算法二融合图像质量更高。
在空间域方面,提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的空间域融合算法。
该算法采用NSCT提取源图像细节信息,通过合成图像绝对值取大(SI-AVMS)准则得到融合决策图来“指导”源图像中像素点的选取。
算法利用NSCT良好的细节表现力,克服了传统空间域融合算法在细节表现力上的不足。
由于不存在反变换,避免了对源图像信息的破坏。
在彩色多聚焦图像融合方面,提出了基于NSCT的空间域彩色多聚焦图像融合算法。
该算法根据亮度分量的融合情况“指导”源彩色图像的三个分量中像素点的选取,其中亮度分量采用基于NSCT的空间域融合算法进行融合。
该算法避免了传统融合算法容易出现的颜色失真和模糊现象。
像素级图像融合中的拼接方法研究
中北大学学位论文
５ 扣 ｔ ｈ ｓ ｅ ｓｏ ｉ ｆｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｄ ｉ ｍ ｅ ｎ ｓ ｌ ｏ ｌ ｒ ａ ｎ Ｃ ｅ ｔ ｉ ｃａ ｉ ｆ 幻 ｏ ｎ ． ｔｈ ｌ ｓｐ ａ ｒ ｅ ｅ ｆ ｒ ａ ｂ ｌ ｙｃ ｏ ｍ Ｐ ｌ ｅ ｌ ｅ ｄｍ ｕ ｌ ｉ ｔ 巾 ｅ 晓 币 ｅ 以 Ｉ ｅ ｖ
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针对光照条件 的变化 下采集 的图像之间存在 明显 的差异 的问题， 本 论文研究 了图像
融合方法， 多分 辨率拼 接技术 解决了图像间 存在产生的 鬼影和曝光差异问 题。 提出了 一
数字像处理中的像融合技术研究
数字像处理中的像融合技术研究数字图像处理中的像素融合技术研究在数字图像处理领域，像素融合技术是一种常用的方法，用于合并多个图像的像素信息以生成一幅新的图像。
这种技术可以应用于多个领域，如摄影、医学图像处理和计算机视觉等。
本文将探讨数字图像处理中的像素融合技术的研究进展及应用。
一、像素融合技术的概述像素融合技术是指通过将多个图像的像素值进行适当的加权平均或其他操作，以获得一幅新的图像。
这种技术可以用于增强图像的质量，提高图像的可视化效果或从一系列图像中提取有用的信息。
目前，常见的像素融合技术包括加权平均法、小波变换法和基于深度学习的方法等。
二、加权平均法加权平均法是最简单常用的像素融合技术之一。
该方法通过对多个输入图像的像素值进行加权平均来生成输出图像。
每个输入图像的权重可以根据其质量或其他特定的需求来确定。
加权平均法主要用于图像增强和融合，例如在夜间拍摄中合并多张曝光不同的图像以获得更好的亮度和细节。
三、小波变换法小波变换是一种数学工具，可以将图像分解为多个频率成分，从而实现对图像的分析和融合。
在像素融合中，小波变换法将图像分解为低频和高频部分，然后根据一定的规则对这些部分进行处理。
最常见的融合方法是将低频部分从一个图像中提取出来，并将高频部分从另一个图像中提取出来，然后将二者进行融合。
小波变换法适用于多尺度融合和纹理增强等应用。
四、基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的方法在图像处理领域崭露头角。
这些方法利用深度神经网络的强大学习能力，可以从输入图像中学习到隐含的特征，并将它们用于像素级别的融合。
与传统方法相比，基于深度学习的方法通常具有更好的性能和鲁棒性。
然而，这些方法的缺点是需要大量的标注数据和高性能的计算资源。
五、像素融合技术的应用像素融合技术在各个领域都有广泛的应用。
在摄影中，人们可以使用像素融合技术合并多个曝光不同的照片，以获得更好的动态范围和细节。
在医学图像处理中，像素融合技术可以用于将不同模态的医学影像融合，以提高诊断的准确性。
像素级图像融合及其关键技术研究
2、医学影像处理
2、医学影像处理
医学影像是一种非常重要的医学诊断手段，但由于成像设备的限制和个体差 异的影响，医学影像的质量往往存在一定的问题。像素级图像融合方法可以用于 将多幅医学影像进行组合，提高图像的质量和诊断准确性。通过将不同医学影像 的像素进行组合，可以获得更多的医学信息，提高诊断的准确性和可靠性。
1、基于多尺度变换的方法
1、基于多尺度变换的方法
多尺度变换方法是一种常用的像素级图像融合方法。它通过对图像进行多尺 度变换，将不同尺度的图像进行组合，得到一幅新的图像。其中，最具代表性的 多尺度变换方法是拉普拉斯金字塔变换和指导滤波器变换。这些变换方法可以将 不同尺度的图像进行组合，得到更多的信息，提高了图像的质量和识别率。
参考内容
基本内容
基本内容
随着科技的发展，图像融合技术已经成为计算机视觉和图像处理领域的重要 研究方向。像素级图像融合是一种基于像素级别的图像融合方法，它可以将多个 源图像的像素信息融合到一起，生成一幅新的图像。这种技术被广泛应用于军事、合的基本原理是将源图像的像素值进行加权平均，生成一幅新 的图像。这种方法简单易行，但存在一些问题，如边缘模糊、细节丢失等。为了 解决这些问题，研究者们提出了许多改进的像素级图像融合方法。
基本内容
像素级图像融合主要通过将不同图像的像素级信息进行融合，以提高融合图 像的质量和清晰度。这种融合方法可以有效利用各种图像的信息资源，提高图像 的视觉效果和特征表达能力。常见的像素级图像融合方法包括基于灰度共生矩阵 的方法、基于小波变换的方法、基于主成分分析的方法等。
基本内容
然而，像素级图像融合在面对复杂场景下的多变性和不确定性时，仍存在一 定的局限性。例如，在面对具有高度动态变化和复杂背景的场景时，传统的像素 级图像融合方法可能会出现误检和漏检的情况。因此，如何提高像素级图像融合 的鲁棒性和适应性，成为了当前研究的重点和难点。
像素级图像融合及应用研究
像素级图像融合及应用研究不同模态的医学图像都有优缺点,如果通过图像融合技术将CT、MRI图像的互补信息综合在一起,就能为医学诊断和治疗提供更加充分有效的信息依据。
像素级图像融合能够提供其它层次上的融合处理所不具有的更丰富、更精确、更可靠的细节信息。
本文以CT、MRI灰度图像为主要研究对象,在像素级上对医学图像融合方法与临床应用进行了深入研究。
不同的图像格式拥有不同的融合特性。
选用常用的BMP、JPG、PNG图像格式,利用基于小波变换和基于非下采样Contourlet变换方法进行融合,详细研究了不同格式图像的融合性能。
实验表明PNG格式图像可作为医学图像融合处理技术中的首要选择。
本文介绍了小波变换和多分辨率分析理论,详细分析了基于小波变换的医学图像融合算法的影响因素。
研究了如何选取小波基以及寻找最佳分解层数;在此基础上,对各种融合规则组合的性能进行了详细对比分析。
提出了低频能量取大,高频方差取大相结合的融合算法,比基于传统的低频平均,高频绝对值取大规则的融合质量及各项指标都有明显提高,进而又提出了低频能量取大,高频系数绝对值取大相结合的融合新算法,在各种算法比较中最优,并且验证了方法的有效性。
本文分析了非下采样Contourlet(Nonsubsampled Contourlet,NSCT)变换特点,通过优化滤波器组合,选取合适的分解层数,调整低频子带和高频子带融合规则等对NSCT变换图像融合算法的影响因素进行了深入讨论,比较了不同条件得到的融合结果,全面分析了各种因素对融合性能的影响。
提出了低频子带区域能量取大,高频子带方差加权取大和绝对值取大相结合的融合算法,融合质量及各项指标都有明显提高,并验证了方法的有效性和普遍性。
理论分析和实验结果证明:选取合适的滤波器组合,即使分解层数较少,方向数不大,配以合适的融合规则,就能够获得理想的融合效果,可有效减少融合算法的复杂度。
CT/MRI融合图像在临床中具有重要应用价值,但是由于CT/MRI图像扫描参数不一致,扫描获得的图像往往很难找到一致的体位,这给后续的图像配准和融合带来了很大的困难和不确定性。
基于像素级的图像融合方法研究
基于像素级的图像融合方法研究近年来，图像融合技术在图像处理、计算机视觉和机器学习领域得到了广泛的应用，随着计算机科学的发展，各种图像融合方法也日益增多。
图像融合技术是指将多个图像合成为一张图片，以提高被融合图像的可理解性和视觉效果。
近年来，基于像素级的图像融合方法屡获殊荣，且在一些图像融合应用中得到了广泛的使用。
本文旨在通过回顾基于像素级的图像融合方法来深入理解这一领域的研究，探究现有的技术和方法，以及他们的优缺点。
首先，本文将从图像融合技术的定义出发，对概念进行详细分析。
图像融合的定义是指将一组输入图像融合成一张输出图像的过程，其目的是提高图像的视觉效果和信息量，以及将不同图像之间的有用信息保留下来。
然后，本文将介绍基于像素级的图像融合技术，该技术是将每个像素的值从输入图像中融合到输出图像中的一种技术，它基于计算机科学的基本原理，如迭代收敛、函数重组和空间传播等。
接下来，本文将介绍基于像素级的图像融合方法的优缺点，以及其在实际应用中的优势。
像素级图像融合技术有一个显著的优点，即它不需要人为干预，只需设定一些参数，就可以实现自动化处理，从而简化了图像处理流程。
另一方面，像素级融合技术还可以有效降低图像损失，通常在进行像素级融合后，可以从输出图像中细粒度的提取出源图片的信息，而不会受到源图质量的影响，从而可以保护输入图像的精细细节。
最后，本文将对基于像素级的图像融合方法进行总结，结合现有研究，分析出该方法的优势和局限性，并探讨其未来发展方向。
从本文的研究来看，像素级图像融合技术具有自动性、质量和细节的优势，但与其他方法相比，它的缺点主要在于低效性、数值稳定性和可靠性方面。
在未来的研究中，应尝试对方法进行改进，以提高它的效率和可靠性，从而为图像处理带来更多便利。
综上所述，基于像素级的图像融合技术是一种有效且成熟的技术，但与其他图像处理方法相比，它仍然有待改进。
因此，未来的研究应该着重于提高像素级图像融合技术的效率和可靠性，以提供更优质的图像处理服务。
像素级图像融合及其相关技术研究
像素级图像融合及其相关技术研究经过三十多年的发展，多源传感器图像信息融合逐渐成为一门新兴的学科。
多源传感器图像信息融合是指通过对两个或者多个传感器获得的关于同一场景的图像信息进行整合处理，以便获得一幅对该场景更精确、更可靠和更全面描述的图像。
随着图像融合技术及其理论的进一步发展和完善，可以预见它将更广泛地应用到军事、医学、工业监测、地球遥感等领域。
尽管图像融合的研究取得了很大的成就，但是由于图像融合面对很多新情况、新问题，使得图像融合的研究变得越来越重要。
目前，国内关于图像融合的研究处于起步阶段，远远落后于国外，因此，有必要对图像融合进行深入的研究。
本文对像素级图像融合在理论和技术方面进行了如下的研究：(1)图像融合是一个病态的求逆问题，采用模拟退火算法求解能量最小化函数时速度很慢，且无法保证获得最优解，本论文采用图论为图像融合的能量最小化函数建立了相应的图模型，并采用图割理论进行优化求解，极大地提高了图像融合的求解速度，并能获得问题的全局最优解。
(2)在子空间和多尺度上对图像融合进行了研究。
其一，采用二维主成分分析及控向金字塔分解方法，对多光谱和全色图像的融合进行了研究，同时还考虑了边缘的保护，实验表明该算法能够有效地改善图像的空间分辨率及减少光谱失真；其二，综合利用主成分分析、IHS变换及视觉驱动模型对医学PET图像和MRI 图像融合进行了研究，该算法综合利用了三者的优点，能够有效地提高融合的空间分辨率，降低光谱失真；其三，基于特殊线性群理论提出了一种新的独立成分分析算法，应用该算法进行图像融合时可以有效地提高融合效果；最后，在最大似然估计理论和拉普拉斯金字塔分解算法上建立了一种新的图像融合算法，该算法有效的结合了估计理论和多尺度分解的优点，实验结果表明该算法能够获得比较好的融合效果。
(3)针对有噪源图像，为了更有效地提高空间分辨率和视觉效果，以及保护边界信息，提出了一种改进全变差融合算法，结合二阶优化模型，获得了一种新的融合算法。
像素级图像融合方法研究与应用
像素级图像融合方法研究与应用随着图像传感器技术的发展,多传感器图像融合已成为图像理解、计算机视觉以及遥感领域中的一个研究热点,并广泛应用于自动目标识别、智能机器人、遥感、医学图像处理和制造业等领域。
像素级多传感器图像融合获取的原始信息量最多、检测性能最好、应用范围最广,是各级图像融合的基础。
本论文结合有关国家自然科学基金、航天技术创新基金等课题要求,针对像素级多传感器图像融合方法和应用进行了深入研究。
主要工作可总结为以下几个方面: 多传感器图像配准是进行像素级多传感器图像融合的前提,其误差大小直接影响融合结果的有效性。
对图像配准方法进行了综述,分析了各种方法的适用性、优点和不足之处。
在此基础上,针对目前研究中存在的问题,提出了一种基于Harris 角点特征的图像自动配准方法。
该方法首先提取参考图像和待配准图像的Harris 角点特征点集,然后通过角点邻域相关匹配和马氏距离仿射变换不变性实现角点的匹配,从而完成图像的配准。
实验结果表明该算法在保持高配准精度的同时有较高的执行速度,能够实现有大旋转角度、平移以及灰度差条件下不同传感器或波段的图像自动配准。
传统的基于小波变换的图像融合方法存在移变问题。
针对此问题,提出了一种具有平移不变性基于离散小波框架的多传感器图像融合方法。
提出了低频基于改进的邻域熵、高频基于跨尺度的邻域空间频率的融合策略,有效地抽取了变换域各尺度、方向上的显著特征,并将它们融合在一起。
大量的实验验证了该方法的有效性。
为了进一步满足图像融合对连续方向的要求,在研究了可操纵方向金字塔变换的原理和性质的基础上,提出了另一种具有平移不变性基于可操纵方向金字塔变换的多传感器图像融合方法。
该方法利用可操纵方向金字塔变换良好的方向控制能力和平移不变性,有效地捕获了源图像的方向信息,提高了融合图像的直觉可视性,获得较基于离散小波框架方法质量更高的融合图像。
提出了一种基于双树复小波变换的多传感器图像融合方法。
像素级图像融合中的拼接方法研究的开题报告
像素级图像融合中的拼接方法研究的开题报告一、研究背景和研究意义图像融合技术是指将多幅不同角度或不同模态的图像进行合成，以获得更完整、更准确的信息。
应用领域包括医学、军事、测绘、环境监测、遥感等。
在实际应用中，图像融合需要保证图像的几何和光学校正一致，同时使得融合后的图像具有更高的信息质量、更明显的特征和更好的可视化效果。
像素级图像融合是一种高级别的图像融合技术，它采用像素级别的拼接方式，能够充分利用不同图像的信息，得到更高质量的融合图像。
而基于像素级图像融合的方法中，拼接技术是关键的环节之一。
拼接质量的好坏直接影响到融合图像的准确性和可用性。
因此，本研究旨在对像素级图像融合中的拼接方法进行研究，探索有效的拼接策略，提高图像融合的质量和效率，推动图像融合技术在各个领域的应用发展。
二、研究内容和研究方法本研究将主要围绕像素级图像拼接展开，研究内容包括以下：1. 分析不同的像素级拼接方法。
2. 探索基于特征点匹配和优化算法的图像拼接方法。
3. 设计评价实验，比较不同方法的拼接效果和处理速度，并对结果进行分析和总结。
本研究将采用以下方法进行研究：1. 阅读相关文献，了解像素级图像拼接的相关知识。
2. 分析不同的像素级拼接方法的优缺点，选择最适合的方法进行研究。
3. 实现所选方法，并对方法进行优化。
4. 设计评价指标和实验方案，进行实验。
5. 对实验结果进行统计分析和比较，总结方法的优劣。
三、预期成果和应用前景本研究旨在探索像素级图像融合中的拼接方法，提高图像融合的准确性和效率。
预计研究成果有以下几个方面：1. 提出了可行的像素级拼接方法，改进了传统的图像拼接方法，提高了图像融合的质量和效率。
2. 设计了评价指标和实验方案，对不同方法进行了实验比较和分析，得到了详细的评价结果。
3. 对比分析各种方法的优缺点，探索像素级图像拼接的性能瓶颈，提供了基于像素级图像融合的实际应用建议。
本研究成果可应用于医学、测绘、环境监测、遥感等领域。
像素级多分辨率图像融合方法研究
重庆大学硕士学位论文像素级多分辨率图像融合方法研究硕士研究生：××××××××（三号黑体，居中）指导教师：（××××××××三号黑体，居中）学科、专业：××××××××（三号黑体，居中）所在院(系、所) （三号黑体，居中）论文提交(完成)时间（四号黑体，居中）摘要摘要随着国民经济和科学技术水平的提高，特别是计算机技术、通信技术、网络技术、控制关键词： 1重庆大学工学硕士学位论文ABSTRACTindoor location system: CC2431zdk.We get good location accuracy after doing some experimental verification.Keywords：431目录目录摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 (III)第1章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 图像融合层次简介 (2)1.2.2 像素级图像融合方法概述 (4)1.2.3 图像融合研究现状 (8)1.2.4 图像融合存在的关键问题 (9)1.3 本文研究工作及结果简介 (10)1.3.1 本文研究工作 (10)1.3.2 研究结果及章节安排 (10)第2章多分辨率图像融合概要 (13)2.1 引言 (13)2.2 像素级多分辨率图像融合框架 (13)2.2.1原理框架 (13)2.2.2步骤分析 (14)2.3 基于区域的多分辨率图像融合一般框架 (18)2.3.1 原理框架 (18)2.3.2 步骤分析 (19)2.4 实验与结果分析 (20)2.5 本章小结 (24)第3章基于冗余小波变换的多聚焦图像融合 (25)3.1 引言 (25)3.2 冗余小波变换概要 (25)3.2.1 小波变换理论概述 (25)3.2.2 图像的小波变换快速算法及冗余算法 (26)3.3 多聚焦图像融合方法 (29)3.3.1 多聚焦图像融合概述 (29)3.3.2 方法原理 (30)3.3.3 基于像素邻域的融合规则 (31)3.4 实验及结果分析 (34)3.5 本章小结 (36)第4章基于冗余小波变换的区域图像融合 (37)4.1引言 (37)4.2基于改进K-means算法的图像聚类分析 (37)4.2.1 K-means算法及其改进 (38)重庆大学工学硕士学位论文4.2.2 多分辨率聚类分析 (40)4.3区域图像融合方法 (44)4.3.1 方法原理 (44)4.3.2 融合规则 (45)4.4 实验及结果分析 (47)4.5 本章小结 (49)第5章图像融合性能评价的进一步探讨 (51)5.1 引言 (51)5.2主观评价方法 (51)5.3客观评价指标 (53)5.3.1 基于融合图像的评价指标 (53)5.3.2 基于融合图像与参考图像的评价指标 (54)5.3.3 基于融合图像与源图像的评价指标 (56)5.4 多分辨率图像融合方法评价 (58)5.4.1 实验设置及性能评价指标的选取 (58)5.4.2 实验结果及分析 (59)5.4 小结 (65)第6章总结与展望 (67)6.1 本文工作总结 (67)6.2 进一步的研究及展望 (68)参考文献 (69)第1章绪论第1章绪论1.1 研究背景及意义随着电子技术、信息技术的飞速发展，超大规模集成电路（VLSI）和超高速集成电路（VHSIC）的出现促使传感器的性能不断提高，面向各种复杂应用的军用和民用传感器信息系统大量涌现。
像素级图像融合方法研究
像素级图像融合方法研究图像融合技术是指借助于各种信息处理方法,将多张原始图像中的信息合并到融合图像中展示的方法。
融合结果图像结合了每个数据源的特征,对目标特性的体现较为全面,并且对于原始图像的信息利用率较高。
图像融合分为像素级、特征级、决策级三个层级,本文的研究重点是像素级图像融合,并针对于医学研究中结构和功能图像的融合以及遥感研究中全色和多光谱图像的融合这两种常见的应用,各自提出了一套融合算法。
对于医学研究中灰度结构图像和彩色功能图像的融合问题,针对结构图像中边缘特征更为重要的特点,提出了基于边缘感知滤波器的自适应分解算法,通过构造理想的目标图像,提取了边缘信息,将结构图像分离为平滑层和纹理层。
为避免人工设定分解层数的不稳定性,提高分解效率,提出了分解精度这一指标,并用其衡量平滑层和纹理层的分离程度,通过设置阈值,每次分解之后,判断是否达到分解精度要求,从而确定最终的分解层数。
在融合过程中,为了改善伪影等问题,提出了动态融合规则,使得在结构图像和功能图像相分离的区域,融合图像能够保留二者的原始信息,在结构图像和功能图像重叠的区域,则能够动态地计算比例以融合之前分离出的平滑层和功能图像的光谱信息,最后叠加纹理层得到融合结果。
实验表明,基于边缘感知滤波器的融合算法表现较为稳定,能够很好的保留原始图像的结构信息和功能信息,克服了部分算法中光谱畸变、区域分块等问题,并且主观观感较好。
针对遥感图像融合问题,提出了一种基于梯度分解的多层次塔形融合方法。
针对遥感图像的特点,依据梯度原理设计了分解滤波核,先使用该滤波核对全色图像进行分解,迭代分离出对应的频率子带,同时对全色图像进行下采样。
当全色图像的分辨率等同于多光谱图像后,对全色图像和多光谱图像同步进行分解和下采样,同时在每个分解层次中重新计算分解滤波核。
分解完成后,依据各层级的特点,分别设计了融合规则,对能量信息体现较多的低频层级,构造了能量公式从而融合对应的低频子带和遥感图像,在中频层级先依据结构相似性指标来进行初始融合评估,并依据初始评估的结果进行二次融合,针对细节信息较多的高频层级使用叠加规则。
图像融合算法与并行实现研究的开题报告
图像融合算法与并行实现研究的开题报告一、研究背景随着现代计算机技术和信息处理技术的不断发展，图像融合算法逐渐成为计算机视觉和遥感领域的一个重要研究方向。
图像融合算法是指将来自多个传感器或多个采集设备的图像信息融合成一张具备更全面、更准确信息的图像的技术。
图像融合算法可以应用于遥感图像分析、医学图像分析、安全监控、军事侦察等领域，具有广泛的应用价值。
目前，图像融合技术已有很多研究成果，包括小波变换、拉普拉斯金字塔、整体校正、特征融合等方法。
但是，图像融合算法普遍存在以下问题：算法复杂度高、融合结果的空间细节和时域连续性不足、以及计算速度慢等。
为了解决图像融合算法的瓶颈问题，需要寻求更高效的实现方法，其中并行计算是目前的主要方向之一。
并行计算可以有效提升算法的计算速度和性能，实现更快速、更精确的图像融合。
二、研究内容本研究将探究图像融合算法的优化改进和并行实现的方法。
具体来说，本研究的主要内容包括以下方面：1. 研究图像融合算法的优化改进方法，包括采用基于GPU的加速技术、分布式计算技术等；2. 设计并实现一个高效的图像融合算法的并行计算框架，利用多核CPU和GPU等资源，实现算法的高速并行计算；3. 对比和评估不同图像融合算法并行实现所获取的性能，对比实验结果，验证算法优化方法的有效性。
三、研究意义本研究的主要意义在于：1. 提升图像融合算法的计算效率，将算法应用范围进一步扩大；2. 探索图像融合算法的并行优化方法，进行系统优化设计；3. 对并行计算技术的应用进行实践，推进并行计算在图像融合领域中的应用。
四、研究方法本研究将采用以下研究方法：1. 研究和分析各种图像融合算法的基本原理和技术，结合实际应用场景，探索图像融合算法的优化和改进方法；2. 设计并实现一个可以利用CPU和GPU等资源进行并行计算的图像融合算法框架，对算法进行各方面的效率和性能测试；3. 对比不同算法的性能和效果，分析优化算法所取得的性能改进和综合效益。
像素级图像融合研究
像素级图像融合研究图像融合作为一个新兴的科研领域有着广阔的发展前景。
它通过提取和综合来自多个传感器图像的信息,获得对同一场景(或目标)的更为准确、全面、可靠的图像描述,以便对图像进行进一步的分析、理解以及目标的检测、识别或跟踪。
可以预见,随着多传感器图像融合相关理论的不断发展和完善,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必将有着更广泛的应用前景。
经过将近三十年的发展,图像融合技术的研究已经形成了一定的规模,国内外已开发出多种融合系统,但这并不表明该项技术已经完善。
从目前的情况来看,图像融合技术还存在许多理论和技术方面的问题有待解决。
尤其需要指出的是图像融合技术在国内所进行的研究相对于国际上的研究工作起步较晚,还处于落后状态。
因此迫切需要进行广泛深入的基础理论和基础技术的研究工作。
本文围绕像素级图像融合问题,应用自动聚焦、神经网络、多尺度分解等理论和方法对像素级图像融合进行了深入、系统地研究。
在第二章和第三章中,首先研究了基于空间域(图像块分割)的图像融合方法;在第四章中,本文研究了基于多尺度分解(小波)的图像融合方法。
在对多尺度分解方法的研究中,本文研究了图像低频部分的融合,同时也研究了高频部分的融合;在第五章中,本文还研究了图像融合的客观评价指标。
本文的主要研究成果如下:1.针对多聚焦图像融合中图像块(或者像素)的清晰度的评价进行了研究。
将图像的清晰度评判与自动聚焦领域的聚焦评价函数相结合,在多聚焦图像融合中使用聚焦评价函数来评价图像块(或者像素)的清晰度。
给出了在多聚焦图像融合中评估聚焦评价函数的方法,并评估了这些聚焦评价函数用在多聚焦图像融合中的性能。
由该评估方法得到的结果对多聚焦图像融合算法有一定的指导意义。
同时,该评估方法也可用在自动聚焦领域对聚焦评价函数进行评估。
2.将拉普拉斯算子作为图像块的清晰度评价指标,结合基于生物视觉的脉冲耦合神经网络,提出了一种新的多聚焦图像融合方法。
遥感图像融合并行算法的研究及实现
目前，已产生多种基于不同的坐标系定义的Ｉｆ－ＩＳ变换模型，采用不同的模型将直接导致融合效果的不同１２３１，而对于不同１ＨＳ变换方法的融合效果的评价目前尚无定论，因此，本节将针对典型的遥感数据ＩＫＯＮＯＳ卫星图像分析比较不同ＩｌｌＳ变换模型对融合结果的影响，得出一些指导性的结论，为并行化实现ｉｌｌｓ融合算法选择一种最理想的ＩＨＳ变换模型。
ＩＫＯＮＯＳ是美国空间成像公司于１９９９年９月２４日发射升空的世界第一颗高分辨率商用卫星，它获得的影像数据已被广泛应用于资源调查、环境监测、城市规划等领域。
ＩＫＯＮＯＳ多光谱图像主要包含有四个波段的信息，Ｒ、Ｇ、Ｂ以及近红外光。
我们用Ｃ＋＋语言实现了基于四种ｍｓ变换模型的图像融合算法，实验平台是１．３．３节中的ＣＬ，并用两幅分辨率分别为４ｍ和ｌｍ的Ⅱ（ｏＮｏＳ全色和多光谱图像进行了测试，图像大小均为１０２４Ｘ１０２４。
图２．３是使用４种不同ＩＨＳ变换模型融合出来的结果。
其中（ａ）图为输入的ＭＳ图像，（ｂ）图为输入的Ｐａｎ图像，（ｃＸｄＸｅＸ０１虱依次为使用圆柱体１、圆柱体２、双六棱锥模型以及三角形模型融合后得到的结果图像。
图２．３不同ＩＨＳ变换模型的融合结果首先从视觉效果上面评判这四种融合图像的结果，从空问分解度、清晰度和极限放大倍数上来看，这四种ｍｓ交换模型融合的结果都能将Ｐａｎ图像和ＭＳ图像有机的结合起来，比原有的ＭＳ图像在清晰度上有很大的提高，可以清晰的看见路面上的汽车、房屋的结构，如房屋的阴影、门前的柱子等细节信息都能清楚辨认。
而这些细节在ＭＳ图像上都是难以辨认的．从视觉感观上来看，原圆柱体２的融合图像亮度明显偏暗，与原多光谱图像的颜色差异较大．其他三种融合结果则均能得出较好的结果，然而从草坪，路面等局部比较来看。
则能发现圆柱体ｌ的融合结果明显优子三角形和双六棱锥模型，它的这些部位真实感图２．５各进程分配图为了提高算法效率，满足实时性要求，我们设计了可扩展性能好、执行效率高的ＩＨＳ融合并行算法Ｐ－ＩＨＳ（ＰａｒａｌｌｅｌＩｎｔｅｎｓｉｔｙ－Ｈｕｅ－Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）。
遥感影像像素级融合通用模型及其并行计算方法
遥感影像像素级融合通用模型及其并行计算方法获取卫星影像时,通常同时获取同一覆盖范围的全色与多光谱影像,通过影像融合技术,利用全色影像丰富的空间和纹理信息增强多光谱影像,最终获得分辨率高且含有光谱信息的融合影像。
影像融合是卫星影像处理流程中重要的一环,已经广泛应用于遥感影像目视解译、自动分类、信息提取、特征增强、三维场景显示、正射影像制作、影像测图等。
随着卫星影像分辨率的提高和在轨卫星数目的增加,大量的数据处理需求及短时间的响应要求对影像融合这种计算与数据密集型的处理带来了极大的挑战。
虽然针对遥感影像融合问题,已经提出了一些融合算法,但仍然存在以下问题：已有融合模型只能描述一至两类融合方法,通用性不强,缺乏可描述更多算法、更一般性的融合模型；高性能计算方法和影像融合结合时通用性不强,缺乏可适用大部分融合算法而且可大幅提升处理性能的影像融合并行计算方法；大部分融合算法不能在光谱保持能力和空间细节增强能力之间进行调节,少数几个具有调节能力的融合算法调节参数多,运算量大,实用性不强,缺乏调节参数少、便于并行计算、融合效果可调节的算法。
针对上述问题,本文的主要创新点如下：(1)遥感影像融合通用模型三类融合算法分析与数学推导的基础上,提出了遥感影像像素级融合通用模型,该模型通过一个简单的数学公式清晰地反映了参与融合的多光谱影像、从高分辨率全色影像提取的空间细节信息和采取的融合策略三者之间的运算关系;该模型能描述大多数融合算法,列举了常用融合算法映射成通用模型时两个重要参量的数学表达式。
该模型的建立有助于融合算法分析与比较；用于算法实现与执行时,大部分算法基本步骤相同,有利于算法集成和模块复用,针对某些算法能舍弃一些不必要的步骤,减少计算量需求。
(2)耦合通用模型的影像融合多核并行计算方法将通用模型与多核计算机结合,提出了适应性广、计算效率高的影像融合并行处理策略,开发了一个集成八个典型融合算法、运行于多核计算机的并行计算框架,并在两台分别安装Windows 和Linux操作系统的工作站上进行了并行处理实验。
像素级多源图像融合方法研究
像素级多源图像融合方法研究近年来,各种成像设备陆续走入人们的生活,不同类型图像数据的获取变得越来越方便。
然而,由于成像机理的制约,单一类型的图像数据往往无法满足某种实际应用的需求。
此外,同种类型成像设备在不同的成像条件(例如焦距、曝光时间等成像参数)下采集到的图像通常也存在很大差异,而固定一种条件下得到的图像难以反映出场景的全部信息。
因此,如何对来自不同成像机理和成像条件的多幅图像进行融合处理以完成既定的任务就成为亟待研究的课题。
像素级多源图像融合是指综合同一场景不同来源的多幅输入图像(源图像)的互补信息,利用图像处理算法生成一幅新的图像(融合图像),使该融合图像比任何一幅源图像都能更为全面、准确地描述所述场景。
多源图像融合技术在视频监控、医疗诊断、卫星遥感、数码摄影等诸多领域都具有很高的应用价值。
在上述研究背景下,本文针对多聚焦图像、多曝光图像、可见光与红外图像、多模态医学图像等多种类型的图像融合问题进行了深入研究,提出了多种变换域和空域图像融合新方法,希望能为推动图像融合研究的进程作出一定贡献。
本文的主要研究内容和创新点如下：1.在基于多尺度变换的图像融合方法研究中,针对传统基于小波变换的融合方法不具有平移不变性的缺点,提出了一种结合小波变换和自适应分块的多聚焦图像融合算法。
该算法以离散小波变换为框架,对低频系数采用自适应尺寸分块的方法进行融合,图像块的尺寸用差分进化算法优化求解,然后对此低频融合结果进行精细化处理,得到一幅精确到每个系数来源的标签图,再利用局部小波能量与该标签图相结合的方法对高频系数进行融合,最后重构得到融合结果。
实验结果表明,该算法既可以一定程度克服小波变换法对非严格配准区域融合效果差的缺陷,又可以有效抑制空域分块法易产生块效应的缺点。
2.在基于稀疏表示的图像融合方法研究中,针对传统稀疏表示融合方法中字典表达能力与抗噪能力存在矛盾的困境,提出了一种基于自适应稀疏表示的融合算法,用于处理有噪声的图像融合问题。
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６・
Ｃｏ ｕ ｅ ａ Ｎｏ ２ ０ ８ ｍｐ ｔｒ Ｅｒ ． ２ ０
像 素级 融合 并行算 法 的模 型研 究
胡 冰 ，刘衡竹 ，王攀峰 ，周 海芳
（ 军事经济学院采办系，湖北 武汉 ４０３ ；２ 国防科技 大学计算机学院） １ ． ３０５ ．
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（）暂时只有两相邻图幅 的接边能力 ， ２ 多图幅的接边 ， 需要
逐一地进行 。对于多图幅接边的问题 ， 可参见文献【 。 ６ 】 另外 ， 面状要素或 混合要素 的接边方法 ， 也是需要做 进一
步的探讨的 。
参考 文献 ： 【 邓小 军， １ １ 郑小梅 基于 Ａ 曲分幅等 高线智能化接 连处 理方 法曲研 霓 Ｏ
精度 ， 这一点对 于提 高分辨率 非常 重要 ； 由于处理 的信 息量 但 大， 实时性差 ， 所需的代价较 高。 获得的数据量也随之急剧增长 。传统的像素级融合方法面临急
１ 串行像 素级 融合算 法
近 ２ 年来 ， ０ 对于遥感 图像融合 的串行算法 ， 别是针对像 特
随着传感 器 、 遥感 平 台等相 关技 术的发展 ， 通过遥感 手段 素级融合方法的研究已经取得 了一些重要 的研究成果 ， 成了 形 些成熟的融合方法㈨ 如 ： ， 基于彩色变换的方法（Ｈ ， Ｉ 等 ） ＩＳＹＱ ， 剧膨胀的海量数据 ， 运算规模迅速扩大到数千 亿乃至 数万亿次 基 于统汁 的融合方法 （Ｃ Ｐ Ｓ ）基于 多分 辨率分析 的方 Ｐ Ａ，Ｃ 等 ，
摘 要 ：通过对 多种遥 感图像像素级融合算法的深入研 究， 实现 了三种具有代表性 的像素级融合并行算法 ， 分析 了这 在 些并行算法的数据划分方式、 负载平衡及算法设计 流程的基础上， 总结性地提 出了一种通 用的像素级融合并行算法模型。
该模型对遥 感图像融合的并行算 法研究提供 了有益的指导和借鉴。 关键词 ：像素级融合 ；并行 算法；模型；遥 感图像
Ｆ ｓ ｎ 、 征级（ｅｔｒ— ｅ ｅ Ｆ ｓ ｎ 、 策级 （ ｅｉｏ － ｅｅ ｕｉ ）特 ｏ Ｆ ａ ｅ Ｌ ｖｌ ｕｉ ）决 ｕ ｏ Ｄ ｃ ｉ Ｌ ｖｌ ｓｎ
究成果 。本文基于这些研究成果 ， 】 对像素级融 合算法 中具有 代表性的三种算法—＿ＩｓＰ Ａ 主成分分析 ） ｗＴ 离散小波 Ｈ 、Ｃ （ 、 ｒ Ｄ （
０ 引言
目前 ， 遥感 图像融合算法 的研 究 日新月异 ， 已有 多种遥感
像素级融合并行算法具有较高的理论与实用价值。
目前 ，针对一些特定的像素级融合并行算法已经有了—些研
图像融合算法出现 。 根据遥感图像 所含信息的抽象程 度以及融
合应用层次的不 同， 遥感图像融合可划分 为像素级 （ ｉ ｌＬ ｖｌ Ｐｘ — ｅｅ ｅ
作是有效的。 它克服 了一些接边程 序中仅仅考虑几何特征而没 有充分 利 用属性 信息 的缺 陷 ，提 高 了接 边 的精 确度 ；利 用
Ａｃ Ｉ ｎ ｉｅ ｒ Ｓ Ｅ ｇ 提供的空间分析功能 ， Ｇ ｎ 降低了程 序开发 的难度 。 本方法是切实可行的。
【 赵江洪 地理信息 系统中多图幅接边的设计 与实现 ． ６ 】 测绘科 学，
是加快遥感 图像处理 的一个 重要手段 ， 因此 ， 研究高效实 用的
◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ｉ ｌ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆
（Ｇ Ｒ Ｂ和 Ｉ Ｓ之间的相互转换［Ｐ Ａ融合是采用数学上称为 Ｈ ） ４ Ｃ １ ；
◆ ｉ ｌ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆ ◆
本文提 出的算法还存在着如下缺陷 ：
（ 对复杂线状要素缺乏判断 的能 力。如接边要素 中存在 １ ）
ｊ
ｉ
一
环（ 即主要素和 副要素构成环 ）则算法中主要素 的末结点和副 ，
要素首结点的拼接在 某些情况下会对接边造成干扰 ， 引起一些
错误 ， 而这种情 况在等高线接边 的工作 中并不 罕见 。
变换 ） 的并行算法进行分析 ， 在此基础 上归纳总结 出像素级融
Ｆ ｓ ｎ￣个层次［ ｕｉ ） ｏ １ １ 。像素级融合的优点是保 留行 生 征， 牛
算法模型 ， 为此类算法的并行算法研究提供了一条解决途径。
始信息 ， 提供其他 融合层次所不 能提供的细微信息 ， 具有最高
【１ ，测绘，０ ４．７２：７ ８１ Ｊ． １ 四 １ ２ ０ ２ （） － ７
图 ６ 接边前后 的局部变化
５ 结束语
实验证明 ， 本文所提 出的方法对于一般的线状 要素接边工
【 刘仁义， 南 Ａ ｃ Ｉ ２ 】 刘 ｒＧ Ｓ开式宝典［ ． ＭＩ 科学出版社，０ ６ ２０ ． 【 蒋 波涛．ｒＯ ｊ ｔ 开发基础 与技巧【 】 ３ 】 Ａｃ ｂ ｃ ｅｓ Ｍ． 武江土学出版社， ０ ． ２ ６ ０
２ ０ ．９１：４ ４ ０ ４２ （） － ６ ４
一
浮点运算 ； ， 另外 许多遥感应 用领域对实时性的要求 日 益迫切 。 显然 ， 的单处理器串行像素级融合算法已经 无法满 足这样 传统
的运算需求。然而随着并行化技术的发展 ， 采用并 行处理技 术
法（ 金字 塔分解法 ，Ｐ ， Ｈ Ｆ 小波融合法 ） 和基于数 字加权的方法
（ＶＲ， Ｓ 加权平均法 ） 等。其 中最为典型 的几种算 法的基本原理 为： Ｉ ＨＳ融合是基于图像处理技术 中常见 的两种颜色表示模型
［１ Ｄ Ｌｂａｙ Ｖｓａ Ｓｕ ｉ ．［ ／ ］ ｃｏｏｔＣ ｒ，９ ８ ４ ＭＳ Ｎ ｉｒｒ ｉ ｌ ｔｄｏ ６ＯＣＰ ＤＫ． ｒｓ ｆ ｏ ｐ１ ９ ． ｕ Ｍｉ 【１Ｅ ｐｏｉｇ Ａ ｃ ｂｃｓ Ｐ ＤＫ ．Ｓ ］Ｃ ｒ，０ ２ ５ ｘ ｌｒ ｒｏ ｊ ［ ／ ］ Ｒ ｏｐ ２ ０ ． ｎ ｔＣ Ｅ