多聚焦图像融合技术研究毕业设计论文
多聚焦图像融合算法研究
本科毕业设计论文题目多聚焦图像融合算法研究专业名称学生姓名指导教师毕业时间毕业 任务书一、题目多聚焦图像融合算法研究二、指导思想和目的要求本题目来源于科研，主要研究多聚焦图像的概念，学习多聚焦图像的常用融合算法，进而实现相关算法。
希望通过该毕业设计，学生能达到：1．利用已有的专业知识，培养学生解决实际工程问题的能力；2．锻炼学生的科研工作能力和培养学生团队合作及攻关能力。
三、主要技术指标1．学习多聚焦图像的特点；2．研究多聚焦图像的融合算法；3．实现多聚焦图像的融合。
四、进度和要求第01周----第02周： 参考翻译英文文献；第03周----第04周： 学习多聚焦图像的特点；第05周----第08周： 研究多聚焦图像的融合算法；第09周----第14周： 编写多聚焦图像的融合程序；第15周----第16周： 撰写毕业设计论文，论文答辩。
五、主要参考书及参考资料1.张德丰.MATLAB 数字图像处理[M].北京：机械工业出版社，2012.2. 敬忠良. 图像融合——理论与应用[M].北京：高等教育出版社，2010.3. 郭雷. 图像融合[M]. 北京：电子工业出版社，2011.4. 孙巍. 孙巍. 像素及多聚焦图像融合算法研究[D].长春：吉林大学，2008.5. 马先喜. 多聚焦图像融合算法研究[D].无锡：江南大学，2012.学生 指导教师 系主任 __ __设计论文摘要图像融合是将同一对象的两个或多个图像按一定规则合成为一幅图像。
其关键是抽取每幅源图像中的清晰区域，并将这些清晰区域以一定的规则融合起来，从而生成一幅清晰且信息量完整的融合图像。
多聚焦图像融合的具体目标在于提高图像的空间分辨率、改善图像的几何精度、增强特征显示能力、改善分类精度、替代或修补图像数据的缺陷等。
本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关的基本知识，对DWT分解的层数和方向子带的个数对融合结果的影响进行了初步的研究。
多聚焦图像像素级融合算法研究
多聚焦图像像素级融合算法研究多聚焦图像融合是多源图像融合领域的一个重要分支,主要用于同一光学传感器在相同成像条件下获取的聚焦目标不同的多幅图像的融合处理。
由于聚焦范围有限,光学成像系统不能将焦点内外的所有目标同时清晰成像,导致图像分析时需要耗费大量时间和精力。
多聚焦图像融合是一种解决光学成像系统聚焦范围局限性问题的有效方法,可以有效提高图像信息的利用率,扩大系统工作范围,增强系统可靠性,更加准确的描述场景中的目标信息。
目前,该技术广泛应用于交通、医疗、物流、军事等领域。
多聚焦图像像素级融合是多聚焦图像融合的基础,它获得的原始信息最多,能够提供更多的细节信息。
如何准确定位并有效提取源图像中的聚焦区域是多聚焦图像像素级融合的关键。
由于受图像内容复杂性影响,传统的多聚焦图像像素级融合方法很难对源图像中聚焦区域准确定位,且融合图像质量并不理想。
本论文针对现有多聚焦图像像素级融合方法存在的不足,在空间域内对多聚焦图像像素级融合算法进行了深入研究。
论文主要研究内容如下：1、提出了基于鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RPCA)与脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)的多聚焦图像融合算法。
根据RPCA构建的低维线性子空间可表示高维图像数据,增强目标特征信息,对噪声具有鲁棒性的特点,将源图像在RPCA分解域的稀疏特征作为PCNN神经元的外部输入,并根据PCNN神经元的点火频率来定位源图像中的聚焦区域,增强了融合算法对噪声的鲁棒性,提高了融合图像质量。
2、提出了基于RPCA与四叉树分解相结合的多聚焦图像融合算法。
利用源图像稀疏矩阵的区域一致性进行块划分,有利于提高聚焦区域信息提取的完整性和准确性。
此外,四叉树分解用树结构存储图像块划分结果,有利于提高源图像递归剖分的效率。
该算法在自适应确定最优分块大小的基础上,利用稀疏矩阵各稀疏矩阵子块的局部特征检测源图像的聚焦区域,抑制了“块效应”对融合图像质量的影响,取得了良好的融合效果。
基于NSCT的自适应多聚焦图像融合算法
基于NSCT的自适应多聚焦图像融合算法施文娟【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2012(031)019【摘要】针对非降采样轮廓波变换（NSCT）具有多尺度、方向性和平移不变性等特点，为改善融合后图像模糊现象，提出了一种基于区域特性的非降采样轮廓波变换的多聚焦图像融合算法。
该算法结合NSCT的特点，将图像进行NSCT，变换为不同方向的各子带信息；然后基于局部均值和局部方差选择低频子带系数，并在带通方向子带中引用局部方向对比度作为测量算子来选择带通方向子带系数；最后，通过反变换得到融合图像。
实验结果表明，本算法融合效果优于传统的加权平均、小波变换及NSCT算法。
%For the nonsubsampled contourlet transform (NSCT)has features of flexible multi-scale, multi-direction and shiftinvariance, to solve the fuzzy phenomenon of fusion images, an adaptive multi-focus image fusion algorithm is proposed based on NSCT and regional feature. It effectively combines characteristics of NSCT, after NSCT, images change into subband information of different direction. The lowpass subband coefficients is selected based on the local energy and local variance. The bandpass directional subbands coefficients is selectedby introducing the local directonal contrast as measuring operator. At last, fusion image is obtained through inverse transform. Experimental results indicate that this algorithm performs better than the traditional methods based on weighted average, the wavelet transform and NSCT.【总页数】3页(P45-47)【作者】施文娟【作者单位】盐城师范学院物理科学与电子技术学院,江苏盐城224002【正文语种】中文【中图分类】TN941【相关文献】1.基于NSCT和边缘能量的PCNN多聚焦图像融合算法 [J], 杨波2.基于NSCT与自适应PCNN的多聚焦图像融合方法 [J], 任风华;符强;纪元法3.基于局部目标特征提取和NSCT变换的多聚焦图像融合算法 [J], 贺养慧4.基于NSCT自适应红外与可见光融合算法 [J], 罗文5.一种基于清晰度计算的NSCT域多聚焦图像融合算法 [J], 米德伶;冯鹏;魏彪;郑小林因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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。
图像融合算法研究毕业论文
本科学生毕业论文论文题目：图像融合算法研究学院：电子工程学院年级：2010级专业：电子信息工程姓名：学号：指导教师：杜宝祥2014 年 5 月 10 日摘要对多元图像信息进行的一系列提取与合成，统称为图像融合。
通过对多元图像信息的提取与合成，从而获得对同一目标的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。
研究者可以得到包含多种情况下，不同条件下、不同环境下、不同模式下、不同观察角度下，对同一目标的综合特征描述的图像。
图像融合通常可分为像素级融合、特征级融合以及决策级融合三个层次。
本文首先介绍了图像融合的大概、国内外研究现状、面临的问题以及本文的主要工作。
接着重点论述了图像融合的三个层次以及像素级图像融合的几种常用方法，并通过matlab仿真，比较加权平均法、主成分分析(PCA)法、IHS融合法以及小波变换法的融合效果。
关键词图像融合；主成分分析（PCA）；IHS；小波变换AbstractTo a series of multiple image information extraction and synthesis, collectively known as image fusion. Based on multiple image information extraction and synthesis, thereby gaining the same target is more accurate, more comprehensive, more reliable image description. The researchers can get contains a variety of situations, different conditions, different environment, different mode, different observation angles, the comprehensive description of the image on the same target. Image fusion is usually divided into pixel level fusion, feature level fusion and decision level fusion three levels.This paper first introduces the purpose of image fusion, domestic and foreign research present situation, problems and the main work of this article. Then mainly discusses the three levels of image fusion, and several commonly used methods of image fusion at pixel level, and through matlab simulation, comparing the weighted average method, principal component analysis (PCA) method, IHS fusion method and wavelet transform fusion effect.Key wordsImage fusion; principle components analysis（PCA）; Intensity-Hude-Saturation （IHS）;wavelet transform目录摘要 (I)Abstract (II)第一章前言 (1)1.1概述 (1)1.2国际研究现状 (1)1.3国内研究现状 (1)1.4图像融合技术发展历程 (2)1.5本文的主要内容 (3)第二章图像融合理论 (5)2.1图像融合的三个层次 (5)2.2图像融合规则 (8)第三章像素级图像融合的常用方法 (10)3.1加权平均法 (10)3.2主成分分析法（PCA法） (10)3.3基于IHS变换的图像融合方法 (12)3.4基于小波变换的图像融合方法 .................................................. 错误!未定义书签。
基于平均梯度的多聚焦图像融合方法研究_陈超
第24卷第2期2009年4月山东建筑大学学报J OURNA L OF S HANDONG JI AN Z HU UN I V ERS I TYV o.l 24N o .2A pr .2009收稿日期:2008-10-30作者简介:陈超(1982-),男,山东成武人,山东科技大学测绘科学与工程学院在读硕士,主要从事遥感图像处理与分析研究.文章编号:1673-7644(2009)02-0133-05基于平均梯度的多聚焦图像融合方法研究陈超1,江涛1,2,徐文学1(1.山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266510;2.山东科技大学基础地理与数字化技术山东重点实验室,山东青岛266510)摘要:平均梯度反映图像中微小细节反差和纹理变化特征。
本文针对光学成像系统聚焦范围有限,很难使得同一场景中所有物体都清晰显现这一特点,将平均梯度引入到多聚焦图像融合之中。
首先将图像进行分块,然后计算每一块的平均梯度,根据平均梯度大小对相应块的像素进行处理,最后得到同一场景中所有物体都能清楚显现的融合图像。
本文通过对多幅多聚焦图像进行融合和实验分析,以此来验证算法的有效性,对基于平均梯度的多聚焦图像融合算法性能进行了评价和分析,结果表明该算法是切实可行的,在多聚焦图像融合中可以取得较好的效果。
关键词:多聚焦图像;融合;平均梯度;质量评价中图分类号:T P391.4 文献标识码:AR esearch on mult-i focus i m age fusion m ethods based on m ean gradientCHEN Chao 1,JI A NG Tao 1,2,XU W en -xue1(1.Schoo l of G eoma ti cs ,Shandong U n i versity o f Sc ience and T echno l ogy ,Q i ngdao 266510,Ch i na ;2.L abo ra t o ry o f Funda m ental G eographic In f o r m ati on and D ig ital T echno logy ,K ey L aboratory of Shandong ,Q i ngdao 266510,Ch i na)A bstract :M ean gradient re flects d ifferences o f details and variations of characteristics o f tex t u re in the i m age .As the focusing range o f optica l i m ag i n g syste m is li m ited ,it is difficult to m ake all the ob jects clearly sho w ed i n the sa m e scene .So the m ean g radient is supposed to be applied in the f u si o n of mu lt-i focus i m age .First source i m ages are deco m posed i n to blocks by d ifference size ,and then each block s m ean grad ient is co mpu ted ,Further m ore ,p i x e l is processed by use of t h e size ofm ean grad-i en.t Fina ll y fusi o n i m age is obtained w ith all the ob j e cts clearl y sho w ed .In order to verify the effec -tiveness of this approach ,the au t h or m akes a study w ith fusion approach and experi m enta l analysis through m ult-i focus i m ages .Th is article stud i e s t h e perfo r m ance eva l u ation o f the proposed m ult-i focus i m age f u si o n algo rithm based on the m ean grad ien.t The result sho w s that th i s m e t h od i s practi c al wh ich can pr oduce good effect i n the m ult-i focus i m age .K ey words :m ult-i focus i m age ;fusion ;m ean grad ien;t qua lity m easure m ent0 简介光学传感器(数码相机等)对某一场景进行成像时,由于场景中不同目标与传感器的距离不同,要获取同一场景中所有物体都清晰的图像是很困难的。
视觉传感器网络中基于离散余弦变换的多聚焦图像融合
视觉传感器网络中基于离散余弦变换的多聚焦图像融合摘要本文明确提出了一个简单而有效的多聚焦图像融合方案，用于配备资源有限的无线视觉传感器系统，监控采用电池供电的图像传感器，像战场的危险环境等。
这里多聚焦图像融合是基于离散余弦变换(DCT)域计算更高值的交流电(AC)系数。
所提出的方法克服了低功率设备的计算和能量限制以及在图像质量和能量计算方面的研究。
仿真在Mica 2 mote中Atmel Atmega128处理器上完成节能结果的测定。
实验结果验证了与DCT域其他融合技术相比，该方法在输出质量和能量消耗上的效率有显著的提高。
关键字：图像融合；离散余弦变换；视觉传感器网络；融合指标1．介绍图像融合是从传感器网络中多个源图像组合成一个单一图像的过程，其中包含更精确的场景描述，更多的信息以及适合于视觉感知和进一步处理[1]。
多聚焦图像融合技术，重点在不同的物体所捕获场景的多个图像的融合，使得所有的物体清晰出现在合成的图像中到目前为止，一些研究也主要集中在空间和光谱领域[2-8]的图像进行图像融合。
文献[3-5]提到在小波域的各种多聚焦图像融合算法。
文献[3]基于小波系数分布的统计清晰度测量常用于在小波域的自适应图像融合。
为取代离散小波变换(DWT)将图像分解到频域，在[4]中离散平稳小波变换克服了缺乏离散小波变换的平移不变性。
然后融合变换系数和通过逆离散平稳小波变换构成融合图像。
小波并不代表融合结果的长边缘好，多聚焦图像融合是通过组合小波和曲波变换来提高质量[5]。
但限制它比基于小波的方法消耗更多的时间，因为应用了两个不同多尺度分解的过程。
然而基于DWT多聚焦图像融合有自己的缺点。
DWT需要大量的卷积计算，消耗太多的时间和内存资源，阻碍了在资源有限电池供电的视觉传感器节点上的应用。
与基于DWT的方法相比，基于DCT的融合所需能量少。
因此基于DCT的融合方法更适合于资源有限的设备。
由于计算能量比传输能量要少得多，在自动战场中，机器人从传感器网络收集的图像数据[9]传输之前，数据要压缩和融合。
图像融合—VC环境下实现图像融合毕业设计(论文)
摘要近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中一项重要而有用的新技术。
融合图像更符合人和机器的视觉特性，更有利于诸如目标识别、特性提取等进一步的图像处理。
图像融合已成为人类社会的很重要的一项技术。
本文将介绍图像融合技术研究的背景,描述了图像融合的基本概念、层次、应用及国内外研究动态。
图像预处理、创建融合图像和对融合图像进行质量评价是这次研究的主要内容。
图像预处理包括图像的复原和图像的变换，通过预处理提高图片的融合质量。
创建融合图像建融合图像是对至少两幅源图像，在空域或频域根据一定的规则加以组合，创建一个全新的图像；最后就是对融合图像的质量进行评价。
图象融合是指将自不同类型传感器获取的同一地区的各图像数据进行空间配准,然后采用一定的算法将配准后的各图像数据中所含的显著信息或互补信息有机地结合起来,产生新的图像数据,并对新数据进行解译。
融合后图像对场景的描述比任何单一源图像都更全面、更精确。
融合图像更符合人和机器的视觉特性，更有利于诸如目标识别、特性提取等进一步的图像处理。
关键词：C++，链接库，图像处理，图像的配准，图像融合Image fusionABSTRACTIn recent years, image fusion has become the image understanding and computer vision fields is an important and useful technique. Fusion images are more suitable for human and machine vision, more conducive to such as target recognition, feature extraction, further image processing. Image fusion has become human society one of the important technology.This paper introduces the image fusion technology research background, describes the basic concept of image fusion, the application level, and the domestic and international research trends. Image preprocessing, creating image fusion and quality evaluation of fused image is the main content of the research. Image processing including image restoration and image transform, through pretreatment improves image fusion quality. Create the fusion image fusion image is built on at least two source image in spatial domain and frequency domain, according to certain rules to be combined, create a new image; finally is to the fusion image quality assessment.Image fusion refers to the different types of sensors to obtain from the same area of the image data to spatial registration, and then using a certain algorithm will be after the registration of the image data contained in the significant or the complementary information organically, generating a new image data, and to new data interpretation. After the fusion image description of the scene than any of the individual source images are more comprehensive, more accurate. Fusion images are more suitable for human and machine vision, more conducive to such as target recognition, feature extraction, further image processing.Key Words: C++ library，Image Processing ，Image registration，Image Fusion目录前言 ........................................................................ 错误！未定义书签。
差分演化算法实现多聚焦图像融合论文算法实现（算法实现）
差分演化算法实现多聚焦图像融合论⽂算法实现（算法实现）本⽂为上⼀篇⽂章的算法实现。
⾸先，我们来复习⼀下⽤matlab来显⽰图像，这个很简单，直接⽤imread就可以读取图像，然后⽤imshow显⽰就好了，如果想在⼀个figure中显⽰多个图⽚，可以⽤subplot。
考虑图像融合，最简单的，直接像素相加，也可以完成两张图像的融合，但是很显然相同位置的像素值变⼤了，因此融合图像整体会⽐较亮。
如下：I = imread('clock1.jpg');J = imread('clock2.jpg');K = imadd(I,J);figure;subplot(131),imshow(I);subplot(132),imshow(J);subplot(133),imshow(K); 效果如图：但是根据之前的分析，我们要做的是将源图像分块再融合，选两张原图像块中⽐较清晰的块放在融合图像中，⽤DE算法来确定最优块⼤⼩。
⼀步⼀步来吧，我们可以这样分解⼀下任务：1、求⼀个图像的分块。
2、⽤⽂章中推荐的SF算法当作清晰度函数来计算块和全局的清晰度。
3、先任意设定块的⼤⼩，然后设计融合算法来完成图像的融合。
4、找到DE算法（⽹上应该有，但是没有针对图像融合的），⽤DE算法求图像的最优块⼤⼩。
1、⽹上可以找到⼀些不错的图像分块算法，⽐如：clc;clear all;close all;I1 = imread('football.jpg');rs = size(I1,1);cs = size(I1,2); %rs：表⽰图像的⾏；cs：图像的列sz = 64; %按64个像素进⾏分块，可⾃⾏设置numr = rs/sz; %图像分块的⾏numc = cs/sz; %图像分快的列ch = sz; cw = sz;t1 = (0:numr-1)*ch + 1; t2 = (1:numr)*ch; %分别求得每⼀块图像的起始⾏的像素值t3 = (0:numc-1)*cw + 1; t4 = (1:numc)*cw; %分别求得每⼀块图像的起始列的像素值%figure;k=0; %开始分块for i =1 : numrfor j = 1 : numctemp = I1(t1(i):t2(i),t3(j):t4(j),:);%暂存分块图像为tempk = k + 1;subplot(numr,numc,k);%显⽰分块图像imshow(temp);pause(0.5);endend 效果如下图：这个算法还是不错的，但是不能直接⽤到我们的程序中，因为我们不需要显⽰出来（这不是重点），主要是我们分块后需要求每⼀⼩块图像的清晰度值，和另外的源图像相应的位置的图像块⽐较，然后选择清晰度值较⼤的作为融合图像的分块。
多聚焦图像融合算法研究答辩稿-毕业论文-
3 .清晰度 图像在人眼中的清晰程度就是清晰度。
四、实验仿真与主客观评价
1. 基于小波变换的低频取平均值、高频取绝对值最大的算法 步骤1 对各源图像进行DWT分解，得到各源图像的低频分 量和高频分量。 步骤2 对各源图像的低频分量取均值、高频分量取绝对值最 大。 步骤3 对以上得到的高低频分量，经过小波逆变换得到最终 融合图像。
4. 客观评价（如表4-1）
由表中所得仿真数据可知，本章主要研究的基于DWT分 解多聚焦图像融合算法无论在信息熵、空间频率还是清晰 度上都大于平均法及加权平均法，融合效果较为理想，达 到了预期的效果。
结论：经小波变换后所得的融合图像较好地保存了原 始图像中的清晰区域，较单纯的加权平均法取得 了较为满意的效果。
随着科技的进步，多聚焦图像融合技术越来 越多地用于多频谱图像理解、目标识别、机器视 觉及医学图像处理等领域。这一技术定将在现代 医疗、军事侦查、产品防伪及文化艺术方面发挥 愈发重要的作用。
二、融合算法分类与概述
◆ 算法分类与描述 目前像素级多聚焦图像融合算法主要分为两
类：空间域多聚焦图像融合算法和变换域多聚焦 图像融合算法。 1.空间域多聚焦图像融合算法
论文题目:多聚焦图像融合算法研究
指导教师：
■ 班级： ■ 学生： 学号：
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16日
日期：2014L年O6G月O
一、研究概述
◆ 研究背景与意义 自第有一台具光学镜头相机的出现开始，便
出现了能生成场景中物体信息的图像。由于光学 镜头的景深有限，使得在拍摄时很难获取一幅所 有景物都聚焦清晰的图像。这样，多聚焦图像融 合技术应用而生。
（1）基于像素点的融合
图像融合毕业论文
图像融合毕业论文图像融合毕业论文随着科技的不断发展和人们对图像处理技术的需求增加，图像融合作为一种重要的图像处理技术，逐渐受到了广泛关注。
图像融合是将多幅不同源的图像融合成一幅具有更多信息的图像，以便更好地满足人们的需求。
这种技术在军事、医学、环境监测等领域都有广泛的应用。
图像融合的目标是通过将多个图像的信息融合到一起，得到一幅具有更多信息的图像。
融合后的图像可以提供更多的细节和更全面的信息，有助于人们更好地理解和分析图像。
图像融合的方法主要有像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
像素级融合是将多个图像的像素逐个进行融合，得到新的像素值。
这种方法简单直接，但容易造成图像的模糊和失真。
特征级融合则是通过提取图像的特征，将特征进行融合得到新的图像。
这种方法可以保留图像的细节和特征，但需要较复杂的算法和计算过程。
决策级融合是将多个图像的决策信息进行融合，得到最终的决策结果。
这种方法可以提高图像的准确性和可靠性，但需要对决策信息进行有效的融合和处理。
在图像融合的研究中，深度学习技术的应用也逐渐受到关注。
深度学习是一种通过模拟人脑神经网络的方式进行机器学习的技术，可以自动学习和提取图像的特征。
通过深度学习技术，可以更好地实现图像的融合和处理。
图像融合在军事领域有着重要的应用。
在军事侦察中，通过将多个传感器获取的图像进行融合，可以得到更全面的情报信息。
这对于军事作战和决策具有重要意义。
此外，在军事目标识别和跟踪中，图像融合也可以提高目标的检测和识别准确性。
在医学领域，图像融合可以用于医学影像的处理和分析。
通过将多个医学影像进行融合，可以得到更全面的病情信息，有助于医生做出更准确的诊断和治疗方案。
此外，图像融合还可以用于医学影像的重建和增强，提高影像的质量和清晰度。
环境监测是另一个图像融合的应用领域。
通过将多个传感器获取的图像进行融合，可以更好地监测和分析环境中的变化和问题。
例如，通过将红外图像和可见光图像进行融合，可以提高对于火灾、烟雾等灾害的监测和预警能力。
图像融合毕业论文
（2）易于控制处理效果。在图像处理过程中可以任意设定或变动各种参数，能有效控制过程序进行的，因此不同的程序可以实现不同的处理目的；
（4）图像数据庞大。图像中包含丰富的信息，可以通过图像处理技术获取图像中的有用信息。图像数据量巨大，数字图像是由像素组成的。每个像素用红、绿、蓝三种颜色表示，每种颜色用8Bit表示灰度级。一副1024 1024不经压缩的真彩色图像，数据量达到3MB。X射线照片一般用64—254Kb的数据量。因此图像需要经过处理后才方便应用于实际。
Key words:image fusion;wavelet transformation;HIS transformation;reservation of clear parts
第一章 绪论
1.1 数字图像处理概述
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
1.3 数字图像处理的主要内容
数字图像处理是用计算机图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。其主要内容如下：
1．图像获取、表示和表现
把模拟图像信号转化为计算机能够接受的数字形式，并且把图像显示和表现出来。主要包括摄取图像、光电转换及数字化等几个步骤。
2．图像复原
多聚焦图像融合算法的研究
多聚焦图像融合算法的研究分类号：********U D C：******-***-(20**)****-0密级：公开编号：********************⼤学学位论⽂多聚焦图像融合算法研究论⽂作者姓名：申请学位专业：申请学位类别：指导教师姓名（职称）：论⽂提交⽇期：多聚焦图像融合算法研究摘要光学成像系统焦距确定后，只有成像在景深区间内的空间点能够清晰成像。
实际应⽤中对某个场景的物体成像时，由于被照场景中各物体与成像镜头的物距各异，所成的像不是全都清晰的。
为了获取清晰的全场景图像，需要对场景中不同的物体分别聚焦，获取每个物体的图像，并将其融合在⼀起，即多聚焦图像融合技术。
研究了多聚焦图像融合的基本理论，特别是空间域和变换域的融合⽅法；阐述了有关⼩波变换（WT）的融合理论，该办法通过对原始图像实施⼩波分解，将解析后的低、⾼频区域作相应的变换，⾼低频区域分别使⽤不同的融合规则，然后⽤修正后的⼩波⼦区域融合成新图像。
设计了计算机模拟实验，对⼏种基于⼩波的多聚焦图像融合算法进⾏了模拟并给出了结果评价，实验结果证实了⽂中⽅法的有效性。
关键词：多聚焦图像融合；⼩波变换；图像重构；质量评价；融合规则The research on multi-focus image fusion algorithmAbstractAfter determining the focal length of the optical imaging system, only when imaging in the space point of the depth of focus can be clearly imaged. In the real process of the image-forming, because of the difference of the object distance between the things and imaging lens in the scene which be focused, the image-forming to certain scene is not all clear. To obtain clear panorama, we can respectively focus on the different objects in the scene, get all the images of the object and mix them together, this is so-called multi-focus image fusion technology. The basic theory of multi-focus image fusion, especially the spatial domain and transform domain fusion method;Expounded about the wavelet transform(WT) fusion theory, the approach, the original image by wavelet differentiation, will be resolved after the low-frequency region for the corresponding conversion, high-frequency regions are using different fusion rules, then corrected wavelet sub-regional integration into a new image.Design of computer simulation experiments, several fusion algorithm based on wavelet multi-focus images are simulated and gives the results of the evaluation, experimental results confirmed the validity of the method.Keywords:multi-focus image fusion;wavelet transform; image reconstruction; quality evaluation; fusion rule⽬录论⽂总页数：33页1 引⾔ (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.2 图像融合技术的研究现状及问题 (1)1.3 图像融合的层次 (2)1.4 论⽂的内容结构安排 (4)2 多聚焦图像的融合算法 (4)2.1 多聚焦图像成像理论基础 (4)2.2 多聚焦图像的融合⽅法 (5)2.2.1 ⼀般常⽤的融合算法简介 (5)2.2.1.1 IHS彩⾊空间的融合算法 (5)2.2.1.2 Brovey变换算法 (8)2.2.1.3 加权平均图像融合算法 (9)2.2.1.4 采⽤PCA算法的图像融合⽅法 (9) 2.2.1.5 智能图像融合算法 (11)2.2.2 图像的变换域融合⽅法 (12)2.2.2.1 ⾦字塔融合⽅法 (13)2.2.2.2 基于⼩波变换的算法 (15)3 ⼩波变换融合算法 (15)3.1 ⼩波变换概述 (15)3.2 ⼩波变换分析 (16)3.2.1 连续⼩波变换 (17)3.2.2 离散⼩波变换 (17)3.3 ⼆维离散⼩波变换及其Mallat算法 (17) 3.4 图像融合的离散多⼩波变换 (18)3.4.1 多⼩波概念简述 (18)3.4.2 多⼩波变换 (18)3.5 ⼩波包算法 (19)3.5.1 ⼩波包的定义 (19)3.5.2 ⼩波包的分解与重构算法 (20)3.5.3 ⼩波包的融合思想 (20)3.6 各种⽅法⽐较 (21)3.7 多聚焦图像融合的规则 (21)3.7.1 低频系数融合规则 (21)3.7.2 ⾼频系数融合规则 (21)4 多聚焦图像融合质量的评价 (22)4.1 融合图像质量的定性评价 (22)4.2 融合图像质量的定量评价 (23)5 理论模拟实验结果及分析 (24)5.1 不同⼩波分解⽅法⽐较 (24)5.2不同分解层数的⽐较 (25)5.3 不同⽬标图像⽐较 (27)6 总结 (29)参考⽂献 (30)致谢 (32)声明 (33)1引⾔1.1课题研究背景及意义随着经济的发展，科技的⽇新⽉异，各种不同传感器的使⽤范围逐渐扩⼤。
基于超分辨率的多聚焦图像融合算法研究
180 2020，56（3）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
⦾图形图像处理⦾
基于超分辨率的多聚焦图像融合算法研究
曹 军，陈 鹤，张佳薇 东北林业大学 机电工程学院，哈尔滨 150040
摘 要：针对传统小波变换在图像融合过程中出现边缘模糊、图像失真等问题，提出了一种基于超分辨率的多聚焦 图像融合算法。对所有的源图像进行了双三次插值的单帧超分辨率处理 ，增强源图像对比度等细节信息 ，采用的源 图像为分别进行左右聚焦处理的同一场景中的两幅图像。对这些高分辨率源图像实现了平稳小波变换（SWT），并 将 源 图 像 划 分 为 四 个 子 带 。 针 对 这 些 子 带 所 包 含 源 图 像 细 节 信 息 混 乱 、结 构 信 息 冗 余 等 问 题 ，采 用 了 主 成 分 分 析 （PCA），分别选取源图像各子带的最大信噪比进行图像融合。利用逆平稳小波变换（ISWT）对融合子带进行重构 ， 得到高质量融合图像。为了评定融合后图像的质量 ，选择了无参考图像和全参考图像的两种度量方法来检测融合 后的图像质量。经实验结果表明 ，提出的算法克服了传统小波变换算法在图像融合上的缺点 ，具有边缘清晰 、视觉 感知好、清晰度好、失真小等优点。 关键词：多聚焦图像融合 ；超分辨率 ；平稳小波变换 文献标志码：A 中图分类号：TP391 doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1906-0388
基于深度学习的多聚焦图像融合算法研究
基于深度学习的多聚焦图像融合算法研究基于深度学习的多聚焦图像融合算法研究摘要：随着数字图像技术的快速发展，人们对于图像质量和清晰度的要求越来越高。
然而，在真实世界中，由于拍摄环境、设备限制以及摄影师技术等因素的影响，很难获得完美的图像。
因此，图像融合技术应运而生。
本文基于深度学习的多聚焦图像融合算法进行了研究。
通过在多聚焦图像中融入深度学习的方法，提出了一种有效的图像融合算法，可以提高图像的质量和清晰度。
1.引言在数字摄影技术中，多聚焦图像是指通过不同焦距或焦点设置，拍摄到同一场景的一系列图像。
每张图像都有不同的焦点，导致其中一部分图像清晰而其他部分模糊。
图像融合技术旨在将这些不同焦点的图像合成一张清晰的图像，从而提高图像的质量和清晰度。
2.传统的图像融合算法传统的图像融合算法主要基于局部特征提取和加权融合的方式进行，例如像素级、小波变换和拉普拉斯金字塔等方法。
这些方法多数是基于特定的图像统计学和人类视觉机理，对于一些场景和图像的复杂性无法适应，导致图像融合质量有限。
3.深度学习在图像融合中的应用深度学习作为一种强大的机器学习方法，在图像处理领域取得了显著的成果。
它可以通过学习数据的非线性特征，提取图像的高层次语义信息。
在图像融合中，深度学习可以通过训练神经网络来学习图像的细节和结构信息，从而实现更好的图像合成效果。
4.多聚焦图像融合算法基于深度学习的多聚焦图像融合算法主要包括以下几个步骤：（1）数据预处理：对多聚焦图像进行预处理，包括去噪、图像增强和对齐等操作，以提高后续算法的性能。
（2）特征提取：利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）提取每张图像的特征表示，以获取图像的高层次语义信息。
（3）特征融合：将不同焦点的图像特征进行融合，以得到更全面的图像信息。
（4）重建图像：利用卷积神经网络通过图像特征进行重建，得到一张清晰的图像。
5.实验结果与分析本文针对多聚焦图像融合问题进行了一系列实验，并采用PSNR和SSIM指标评估了算法的性能。
彩色多聚焦图像融合方法
引言
色多聚焦图像融合方法。习惯上采用灰度图像融合方法对比 于彩色图像，并对其分量进行融合，进而得到融合后的彩色 图像，主要是由于彩色图像与灰度图像的差异，从而得到了 融合后的彩色图像。 本文提出彩色多聚焦的融合方法是基于非下采样
本文在灰度多聚焦图像融合方法的基础上又提出的彩
亮度分量 Li 做 NSCT 方法运算。参数 l 代表了每一层高频 系数的各个子带，参数 i = A 或 B 表示了源图像，参数 j 源图像。
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( ( ) ( )) (ω ) = η ( A ω ) / (η ( A ω ) + η ( B ω ) )
(9)
(8)
(7)
应用技术
以在窗口 ω 取值空间，Ω 是代表了所有窗口的总和的参数， 定义
Q0 作为总体质量指标的参数，文献 [3] 中可对 EFQI 作如下
和 EFQI 将被作为图像融合的评价指标，在标准图像方面加 (6) c (ω ) ( ρ (ω ) ⋅ Q ( A, F ω ) + (1 − ρ (ω ) ) ⋅ Q ( B, F ω ) ) ∑ ω
0
Y 像素点选取则是由于亮度分量 Y 的分解后的高频系数特征
c (ω ) = C (ω ) / ∑ C (ω ′ ) ω ′∈Ω
B B
(3)
(4)
(5)
1. 融合方法原理
ans[3] 所 提 出 的 WFQI (Weighted Fusion Quality Index) 以规范。本文对 WFQI 指标做如下定义： QW ( A, B, F ) =
∈Ω A 0 A
本 文 采 用 采 用 Gemma Piella 和 Henk 以 计 算 Heijm
多聚焦图像融合的理论及算法研究
多聚焦图像融合的理论及算法研究多聚焦图像融合的理论及算法研究摘要：多聚焦图像融合是指将多个对同一场景进行拍摄的图像通过融合算法得到一幅具有更全局清晰度和更高对比度的图像。
本文首先介绍了多聚焦图像融合的背景和意义，然后详细介绍了多聚焦图像融合的理论模型和算法，最后对其应用领域进行了讨论。
1. 引言多聚焦图像融合是计算机视觉领域的一个研究热点，其意义在于通过综合多个对同一场景进行拍摄的图像，提取出其中各个焦点下清晰度和对比度较高的部分，以得到一幅更优秀的图像。
多聚焦图像融合的研究对于改善图像质量、提高图像的清晰度和对比度具有重要意义。
本文旨在探讨多聚焦图像融合的理论及其相关算法。
2. 多聚焦图像融合的理论模型多聚焦图像融合的理论模型主要由以下几个方面构成：2.1 图像采集多聚焦图像融合的基础是通过拍摄多张在不同焦点下的图像来获取到完整的场景信息。
图像的采集需要借助于多焦点摄像机或者通过改变焦距和光圈来实现。
在采集图像时需要注意避免运动模糊或者拍摄角度的变化。
2.2 图像预处理图像采集后，为了使融合算法更好地处理图像信息，需要进行预处理操作。
常见的预处理有：直方图均衡化、噪声去除、梯度增强等。
2.3 图像对齐多个拍摄的图像由于手持拍摄或其他因素的原因可能存在微小的位移或姿态差异，因此需要对图像进行对齐。
图像对齐的目的是将多个图像的对应区域位置对齐，以便进行后续的像素级融合。
2.4 图像融合图像融合是多聚焦图像研究的核心任务，其目标是通过融合算法将多个图像中焦点准确、清晰、鲜明的部分提取出来，并融合成一幅高质量的图像。
常见的图像融合方法有：加权平均法、频域滤波法、小波变换法等。
3. 多聚焦图像融合的算法研究在多聚焦图像融合的研究中，有许多算法被提出并取得了一定的成果。
以下是几种常见的算法：3.1 加权平均法加权平均法是最简单、直观的融合算法，它假设多张图像的清晰部分大小、位置相似，并通过对清晰度进行加权平均来得到最终图像。
基于多尺度特征融合网络的多聚焦图像融合技术
基于多尺度特征融合网络的多聚焦图像融合技术作者：吕晶晶张荣福来源：《光学仪器》2021年第05期摘要：多聚焦圖像融合技术是为了突破传统相机景深的限制，将焦点不同的多幅图像合成一幅全聚焦图像，以获得更加全面的信息。
以往基于空间域和基于变换域的方法，需要手动进行活动水平的测量和融合规则的设计，较为复杂。
所提出的方法与传统的神经网络相比增加了提取浅层特征信息的部分，提高了分类准确率。
将源图像输入训练好的多尺度特征网络中获得初始焦点图，然后对焦点图进行后处理，最后使用逐像素加权平均规则获得全聚焦融合图像。
实验结果表明，本文方法融合而成的全聚焦图像清晰度高，保有细节丰富且失真度小，主、客观评价结果均优于其他方法。
关键词：多聚焦图像融合;卷积神经网络;多尺度特征中图分类号：TP 183文献标志码：AMulti-focus image fusion technology based on multi-scale feature fusion networkLU Jingjing，ZHANG Rongfu（School of Optoelectronic Information and Computer Engineering，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）Abstract：The multi-focus image fusion technology is to break through the limitation of the traditional camera's depth of field and combine multiple images with different focal points into a full-focus image to obtain more comprehensive information. In the past，methods based on the spatial domain and the transform domain required manual activity level measurement and fusion rule design，which was more complicated. Compared with the traditional neural network，the method proposed in this paper increases the part of extracting shallow feature information and improves the classification accuracy. The source image is input into the trained multi-scale feature network to obtain the initial focus map. Then，the focus map is post-processed. Finally ，the pixel- by-pixel weighted average rule is used to obtain the all-focus fusion image. The experimental results show that the all-focus image fused by the method in this paper has high definition，richdetails，and low distortion，the subjective and objective evaluation results are better than those of other methods for comparison.Keywords：multi-focus image fusion;convolutional neural network;multi-scale features 引言图像融合技术是指将多张图像中的重要信息组合到一张图像中，比单一源图像具有更丰富的细节[1]。
基于NSCT的多聚焦图像融合毕业论文
本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题目：基于NSCT的多聚焦图像融合姓名：学院：软件学院系：专业：软件工程年级：学号：指导教师（校内）：职称：指导教师（校外）：沈贵明职称：年月摘要多聚焦图像融合是采用一定的算法将两幅或多幅聚焦不同的图像合并成一幅新的图像。
多聚焦图像融合的关键在于融合方法的特征提取能力。
Contourlet变换是最近由Minh N. Do和Nartin Vetterli首先提出的，与小波变换相比，它是真正的二维变换，Contourlet 在每个尺度提供不同数目的、灵活的方向，能够捕捉图像内在的几何结构，这使Contourlet 能够更好的提取图像的边缘和纹理等特征信息。
然而，由于拉普拉斯和方向滤波器组（DFB）中并非无下采样的，最初的Contourlet并不具平移不变性，这在图像的奇异位置容易产生伪吉布斯效应。
由于基于无下采样的Contourlet (NSCT)具有完全的平移不变性，因此在多聚焦图像融合领域比Contourlet具有更大的优势。
本文以Wavelet变换(WT)和Contourlet变换(CT)等多尺度分析方法为基础，对其原理和性质进行分析，并开展了NSCT 及其在多聚焦图像融合应用领域的研究。
此外，针对多聚焦图像融合，本文比较了多种在变换域提取图像特征的方法，并据此提出了基于NSCT域邻域空间频率（Spatial Frequency）的融合方法，简称NSCT-NSF。
与传统的空间频率算法不同，NSCT-NSF算法并非在空间域内，而是首先对图像进行多尺度多方向分解，再在NSCT变换域内对图像进行特征提取，最后选择特征大的变换系数来重构融合图像。
考虑到NSCT高频子带邻域系数的相关性，我们还对NSCT域内的空间频率算法做了改进，实验结果表明，在客观和主观评价标准上，本文提出的算法要优于典型的基于小波和基于NSCT像素最大值的融合算法。
关键词：图像融合; Contourlet变换; NSCT; 空间频率AbstractMulti-focus image fusion is the combination of two or more different images with different focus to form a new image by using a certain algorithm. The ability to extract feature information is key to multi-focus image fusion. Contourlet transform was recently pioneered by Minh N. Do and Martin Vetterli. Compared with wavelet transform, it is a “true” two-dimensional transform. Contourlet provides different and flexible number of directions at each scale and can capture the intrinsic geometrical structure, which make it possible to better extract feature information such as edge and texture. However, due to the down-sample and up-sample presented in both the Laplacian pyramid and the directional filter banks (DFB), the foremost Contourlet transform is not shift-invariant, which causes pseudo-Gibbs phenomena around singularities. Nonsubsampled contourlet is fully shift-invariant and performs better in multi-focus image fusion than contourlet. In this paper, the principle and characteristic of Contourlet Transform (CT) is introduced and study of NSCT’s application in multi-focus image fusion is developed. In addition, several classical methods directed at multi-focus image fusion for feature extraction is compared. Based on this, we propose a fusion method based on neighbor region spatial frequency (SF) in NSCT domain, NSCT-NSF namely. In contrast with traditional spatial frequency method, the source image is first decomposed to several scales and directions, and then the proposed algorithm is applied to capture feature information in NSCT domain rather than spatial domain, at last the coefficient with larger feature value is selected to reconstruct the fused image. In addition, considering the correlation between neighbor coefficients, we also make some modification on spatial frequency in NSCT domain. Experimental results demonstrate that the proposed algorithms outperform typical wavelet-based and pixel maximum NSCT-based fusion algorithms in term of objective criteria and visual appearance.Key words: Image Fusion; Contourlet Transform; NSCT; Spatial Frequency目录摘要 (1)ABSTRACT (2)目录 (3)CONTENTS (4)第一章引言 (5)第二章小波变换 (6)小波变换 (6)2.1.1小波变换的发展 (6)2.1.2小波变换原理 (7)2.1.3二维小波变换实现框架 (8)小波变换的局限性 (9)第三章 CONTOURLET变换 (9)C ONTOURLET变换的提出 (9)C ONTOURLET变换的原理 (10)3.2.1拉普拉斯塔形分解 (10)3.2.2方向滤波器组（DFB） (11)3.2.3多尺度、多方向分解：塔型方向滤波器组 (15)无下采样的C ONTOURLET（NSCT）变换 (17)3.3.1 NSCT变换原理 (17)3.3.2 NSCT域的邻域和兄弟信息 (18)第四章基于NSCT变换的多聚焦图像融合 (19)基于小波变换的多聚焦图像融合 (19)基于NSCT的多聚焦图像融合规则 (20)4.2.1融合框架 (20)4.2.2融合规则 (21)4.2.2 NSCT域的特征提取 (22)4.2.3特征提取方法的选取 (23)基于NSCT-NSF的融合算法 (25)4.3.1 NSCT-NSF融合规则[22] (26)4.3.2实验仿真和评价 (27)第五章总结与展望 (32)本文工作总结 (32)NSCT应用前景展望 (32)致谢 (34)参考文献 (35)附录一离散小波图像融合代码 (37)附录二“ATROUS”多孔小波图像融合代码 (37)附录三基于NSCT变换的图像融合代码 (39)Contents摘要 (1)ABSTRACT (2)目录 (3)第一章引言 (5)第二章小波变换 (6)小波变换 (6)2.1.1小波变换的发展 (6)2.1.2小波变换原理 (7)2.1.3二维小波变换实现框架 (8)小波变换的局限性 (9)第三章 CONTOURLET变换 (9)C ONTOURLET变换的提出 (9)C ONTOURLET变换的原理 (10)3.2.1拉普拉斯塔形分解 (10)3.2.2方向滤波器组（DFB） (11)3.2.3多尺度、多方向分解：塔型方向滤波器组 (15)无下采样的C ONTOURLET（NSCT）变换 (17)3.3.1 NSCT变换原理 (17)3.3.2 NSCT域的邻域和兄弟信息 (18)第四章基于NSCT变换的多聚焦图像融合 (19)基于小波变换的多聚焦图像融合 (19)基于NSCT的多聚焦图像融合规则 (20)4.2.1融合框架 (20)4.2.2融合规则 (21)4.2.2 NSCT域的特征提取 (22)4.2.3特征提取方法的选取 (23)基于NSCT-NSF的融合算法 (25)4.3.1 NSCT-NSF融合规则[22] (26)4.3.2实验仿真和评价 (27)第五章总结与展望 (32)本文工作总结 (32)NSCT应用前景展望 (32)致谢 (34)参考文献 (35)附录一离散小波图像融合代码 (37)附录二“ATROUS”多孔小波图像融合代码 (37)附录三基于NSCT变换的图像融合代码 (39)第一章引言多聚焦图像融合是指对经过不同传感器得到的同一目标聚焦不同的图像进行一定的处理，形成一幅满足特定需求的图像的技术，从而提高对图像信息分析和提取的能力。