一种图像融合的实时实现方法
图像融合算法的分析与实现
图像融合算法的分析与实现汤丽娟;孙克争【摘要】图像融合作为多传感器信息融合的重要分支,被广泛应用于各种领域.图像融合已成为监控系统中不可分割的一部分.分析图像融合传感器的种类,图像融合算法的评价指标和图像融合算法的分类.像素级图像融合作为各级图像融合的基础,尽可能多地保留场景的原始信息,提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息,有利于图像的进一步分析与处理.研究塔式图像分解,主成分分析图像和小波图像分解融合算法,并通过MATLAB编码实现其融合算法,评价算法的性能指标.最后用小波分解算法实现一组被动红外图像和可见光图像的融合,并评价其性能.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2016(000)010【总页数】7页(P42-48)【关键词】图像融合;评价指标;融合算法;编码实现【作者】汤丽娟;孙克争【作者单位】江苏商贸职业学院,南通 226000;中国矿业大学信息与电气学院,徐州221116;中国矿业大学信息与电气学院,徐州 221116【正文语种】中文图像融合是从不同传感器同时获取关于同一场景的不同波长的图像，将它们合成一幅图像。
合成图像用来提高图像的内容信息，使用户更容易发现，识别和确定目标并增加用户对图像内容的情景感知。
当前的研究主要集中在研究融合算法提高合成图像的内容信息。
例如在不同的场景下，如烟雾的情况下，融合算法仍是鲁棒的。
这篇论文的结构如下：第二部分介绍了几种图像融合传感器；第三部分研究图像融合算法的性能评价，这些指标用来测试图像融合算法的有效性的并反映融合图像的一些典型特征；第四部分研究了图像融合算法，并分析每种算法的实现原理，并编码实现算法并评价融合算法的性能指标；第五部分小结及分析图像融合领域的研究热点问题。
传感器种类很多，目前常用的用于图像融合的传感器主要有电子计算机断层扫描（Computed Tomography，CT），磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI），可见光图像传感器（Charge-Couple Device，CCD），红外热像仪，激光成像雷达，毫米波雷达，合成孔径雷达成像仪（Synthetic Aperture Radar，SAR），多光谱/超光谱成像仪等[1]，每种传感器都有自身的物理原理和成像特点，对同一场景，不同传感器采集的信息内容也不尽相同。
图像融合的三大方法
图像融合分类图像融合的层次可分为像素级、特征级和决策级三个部分。
（1）像素级图像融合像素级图像融合是指在严格配准条件下对各传感器输出的信号直接进行信息综合处理的过程。
像素级图像融合是直接在原始数据层上进行融合，该层次的融合准确性最高，相比其他层次上的图像融合该层次上的图像融合具有的更精确、更丰富、更可靠的细节信息，有利于图像更进一步的理解与分析。
像素级图像融合是特征级和决策级图像融合的基础，也是目前应用最广泛图像融合方式。
但像素级图像融合也是有缺点的，缺点是预处理的信息量最大，处理时间较长，对通信带宽的要求高，因此在此层析上进行图像融合之前必须先对参加融合的图像进行精确的配准，加大了工作量。
像素级图像融合通常用于：图像分析和理解、多源图2-1像素级数据融合原理示意图(2)特征级图像融合特征级图像融合是指对不同传感器的多源信息进行特征提取（包括形状、边缘、区域、轮廓、纹理、角等），然后再对从多个传感器获得的多个特征信息进行综合的分析和处理的过程。
特征级图像融合属于中间层次，为决策级图像融合做准备，它既保留了重要信息，有对信息进行了压缩，便于实时处理。
特征级图像融合可以分为两大类：目标状态数据融合和目标特性融合。
目标状态数据融合主要用于多传感器目标跟踪领域；目标特性融合就是特征层次的识别。
目前特征级图像融合的方法有：加权平均法、贝叶斯估计方法、聚类分析方法等。
图2-2特征级数据融合原理示意图（3）决策级图像融合决策级图像融合是指对每个图像的特征信息进行分类、识别等处理，形成相应的结果，进行进一步的融合过程，最终的决策结果是全局最优决策。
决策级图像融合是一种更高层次的信息融合，其结果将为各种控制或决策提供依据。
进行Array图2-3决策级数据融合原理示意图。
基于小波变换的实时图像融合技术的实现
Ｓ ｉｎ ｅ ， ｅ ｉｇ １ ０ ３ Ｃ ｉ ａ ｃｅ ｃ ｓ Ｂ ｉ ｎ ０ ０ ９， ｈｎ ） ｊ
李 剑 ，张覃平
（． １ 中科 院 光 电技术研 究所 ， 成都 ６ ０ ０ ； ． 国科 学 院 研究 生院 ，北京 １ ０ ３ ） １２９ ２ 中 ０ ０ ９
摘 要 ： 出 了一 种针 对 可 见 光 和 红 外 图像 实 时 融 合 的 系 统 。 该 系统 由 提 成 像和 图像 处 理 两 部分 组 成 。 其 中 ， 像 部 分 使 用 同 一 孔 径 以 减 少 视 成 差 效应 。 采 用 分光 器 以使 同 一光 路 光 分 别 在 红 外 和可 见 光 传 感 器 上 并 成 像 。 在 图 像处 理 部 分 。 先 对 两 路 图像 进 行 配 准 、 首 同步 处 理 。 后 在 然 Ｆ ＧＡ 内部 实 现 了一 种 基 于 小 波 分 析 的 图像 融 合 方 法 ， 现 了 对 两 路 Ｐ 实 视 频 图 像 实 时进 行 融 合 。 和 Ｍａｌｂ中双 精 度运 算 结 果 相 比 ， 系统 的 ｔ ａ 该 输 出结 果 可 达约 ４ ｄ ３ Ｂ的 信 嗓 比 。 足 实 际 的 工 程应 用 。 满 关 键 词 ：红 外 图像 ；图 像融 合 ；实 时 系统 中图 分类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献 标 识 码 ： Ｂ
究 生 院 ，０５，１ ２０ ｌ．
［ ］Ｈａａｃ Ｍ ｉｇｓ ｎ ａｌ ｓ ｎｄｇａ ｉ ｇｓＪ ．Ｃｍｐｔ ８ ｒｌｋＲ Ｒ ｄｅ ｄｖｌｙ ｉｔ ｅ ［］ ｏ ｕ— ｉ ａ ｅ ｏ ｉｌｍａ
ｅ ｉｏ ｒｐ ｉ ｎ － ａｅＰｏｅｓ ｇ１８ ，２ １ ：８３ ． ｒＶｓ ｎＧ ａｈｃ ａｄＩ ｇ ｒｃｓｉ ，９ ３ ２ （）２ －９ ｉ ｓ ｍ ｎ
一种图像融合的新方法
一种图像融合的新方法王学伟;王世立【摘要】There is no a perfect algorithm for image fusion application. Each of them has advantages and shortages. Aiming at this problem the paper proposes a new method that adopts twice image fusion. It gets the final image by a simple pixel choosing from the two images obtained from two fusion algorithms. It can remain the advantages and avoid the shortages of each algorithm. Experiment shows that the method is better than the conventional methods.%在众多图像融合算法中,不存在完美的算法,每一种算法都具有优点和不足.本文针对这一问题提出一种新的图像融合方法,即图像二次融合,通过对两种算法的融合结果再进行一次简单的像素选择得到最终融合图像.图像二次融合可以综合算法的优点,弥补之间的不足,获得更好的融合效果.实验表明,该方法获得的融合结果优于单一算法.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2012(042)009【总页数】3页(P1055-1057)【关键词】图像融合;图像二次融合;多聚焦;梯度【作者】王学伟;王世立【作者单位】海军航空工程学院控制工程系,山东烟台264001;海军航空工程学院控制工程系,山东烟台264001【正文语种】中文【中图分类】TP391.411 引言图像融合作为信息融合的一个分支，受到越来越多的重视，应用范围越来越广。
一种彩色夜视实时图像融合系统
第35卷，增刊红外与激光工程2006年10月1Vr01．35Suppl enl e nt I n n翟I e d and Las e r Engi nee r i ng O ct．2()06一种彩色夜视实时图像融合系统史世明，王岭雪，王霞，金伟其，赵源萌(北京理工大学光电工程系，北京100081)摘要：在彩色夜视图像融合基础上，针对线性组合算法和直接映射算法实时性高的特点，提出了一种基于C PLD的双通道彩色夜视的实时图像融合系统，并阐述了其设计原理，系统的结构、特点和功能。
用vem og H D L硬件描述语言实现了相关的算法和设计。
实验结果表明，融合图像接近自然色彩，同时能够反映两个波段的图像的特点。
该系统可以实现实时的线性组合算法和直接映射算法，将红外与微光或者微光与微光等不同波段组合，是一种简单、高效彩色夜视系统。
关键词：彩色夜视；图像融合；红外图像；微光图像．中圈分类号：T N219文献标识码：A文章编号；1007。
2276(2006)增D一0360一06R eal-t i m e f us i on s yst em f or col or ni ght访si onSm St l i—I I l i ng，W A N G“ng-xue，W A N G)【i a，J科W西一qi，劢璩O Y uan-m engm岫n咖of掣cal Engi nccr i ng，Bei j啦Inst i眦of低hnol o阱B ci j啦，10008l，C hi m)A bs t r a c t：A m ong也e m em ods of i I l l age m si on i n t11e fi el d of c ol of I l i ght V i s i on，m e H ne ar coIn_bi nat i on锄d d心ec t m appi ng m et hods a r e s i m pl e锄d cal l be r e m i ze d i n r ea l dm e．I n con s i der at i on of t he adV ant ages of nl e se m et l l ods，a dual ch咖el re al—t i m e f usi on sys t em f or col or ni g ht V i s i on is pr es ent．T he pr i nci pl es，m e s仇l ct ur e，char act er s锄d m e f un ct i o ns ofⅡl e syst em a r e i n昀duced．TI l e al gor i m m aI l d t t le proj ect is deV eI op ed by ver i l og H D L．A s s how n iI l t l le re sul t s of t ll e expe洳t，fusion i m age s a r e c l ose t o m e r eal i吼aI l d m ey f Lls o r epr es e nt m e c ha ra c t e rs of di行e re nt w ave baI l ds．nl i s sys t em caI l re al i z e r eal—t i I ne l i ne a r com b i nat i on and dm比t m appi ng f us i on of i I I l a gesf两m di虢r ent w a V e b觚d，such as l ow h曲t-l evel C C Dand unc001ed承im age巧，t、)l，o10w l i ght1eV el vi deos，锄d e t c．It’s a s i m pl e al l d I l i gh ef!f i ci ent re al—t i m e col or I l i g ht V i si on syst e m．K ey w or ds：C ol or ni g ht V i si on；I m ge f us i on；InmⅡed；Low H ghtO引育图像融合是将同一目标、不同波段的图像经过一定的处理结合成为一幅合成图像，以便观察和进一步处理。
实时图像融合技术研究的硬件实现
Ｋｅ ｒ ． ｙ ｗｏ ｄｓ
Ｉ ｇｅ ｆ ｉ ｎ； Ｉ ｒ ｒ ｄ ｉ ａ ｅ； Ｒｅ ｌｔｍｅ ｄ ｇ ｔ ｌｉ ｇ ｒ ｅ ｓｎｇ ｍａ ｕｓｏ ｎｆａ ｅ ｍ ｇ ａ — ｉ ｉ ｉａ ｍａ ｅ ｐ ｏｃ ｓ ｉ
源 信道 （ 或不 同时相 ） 采 集 的关 于 同一 目标 的 图像 所
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ａｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅ ｐ ａ ｔ ａ ｅ ａ ｄ ｆｖ ｓ ａ ｎ ｏ ｇ ｗ ａ ｅ ｂ ｎ ｆ ａ ｅ ｇ ｕ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ ｒ ｃ ｉ ｌ ｍ ｎ ｓｏ ｉｕ ｌ ｄ ｌｎ ｖ ａ ｄｉ ｒ ｒ ｄｉ ｃ ｄ ａ ｎ ｍａ ｅ ｆ — ｓｏ ｉ ｎ，ａ ｒ ａ — ｉ ｅ ｌ ａ ｉ ｎ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｖ ｌ ｐ ｎ ｆｍ ｕ ｔ ｃ ａ ｎ ｌ ｎ ｌｉ ｅ — ｅ ｌｔｍｅ ｒ ａ ｉ ｔｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｅ ｅ ｏ ｍｅ ｔｏ ｌ — ｈ ｎ ｅ ｄ ｍｕ ｔ ｓ ｎ ｚ ｉ ａ — ｓ ｒ ｉ ｇ ｉ ｅ ｅ ｅ ｕ ｉ ｎ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ Ａ ｅ ｌ ｉ ｍａ ｅ ｆ ｓｏ ｒ ｔ ｔ ｐ ｙ ｔ ｍ ｏ ｍａ ｅ ｐ ｘ ｌ ｌ ｖ ｌｆ ｓｏ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｒ ｓ ｎ ｅ ． ｒ ａ — ｍｅ ｉ ｇ ｕ ｉ ｎ ｐ ｏ ｏ ｙ ｅ ｓ ｓ ｅ ｔ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｈ ｓ ｅ ｄ ＤＳ ａ ｅ ｎ ｈ ｇ ｐ ｅ Ｐ ＴＭ Ｓ ２ Ｃ６ ｓ ｃ ｍｐ ｅ ｅ ．Ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ａ ｄ ｓｍ ｕ ａ ｉ ｎ ｏ ｅ ｌｔ ｅ ｉ ３ ０ ２ ｉ ｏ ｌｔ ｄ ｅ ｄ ｓｇ ｎ ｉ ｌ ｔｏ ｆａ ｒ ａ— ｉ ｍ— ｍ ａ ｅ ｆ ｓｏ ｙ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｍｕ ｔ ＤＳ ａ ａ ｌ ｌａ ｃ ｉｅ ｔ ｒ ｓ ｄ ｖ ｌ ｐ ｄ ｇ ｕ ｉ ｎ ｓ ｓ ｅ ｂ ｓ ｄ ｏ ｌｉ Ｐ ｐ ｒ ｌ ｒ ｈ ｔ ｃ ｕ ｅ ｉ ｅ ｅ ｏ ｅ ． — ｅ
图像融合拼接方法
图像融合拼接方法图像融合拼接是指将多幅图像进行合并处理，形成一幅新的图像。
它在计算机视觉、图像处理领域具有重要应用，可以用于拼接全景图、生成虚拟实境等。
本文将介绍几种常见的图像融合拼接方法。
一、传统图像融合拼接方法1.1 直观图像融合拼接方法直观图像融合拼接方法是最简单的一种方法，它直接将两幅图像进行叠加。
例如，在拼接两张风景照片时，可以将两个图像的像素值相加或取平均值，从而合并成一幅新的图像。
这种方法的优点是操作简单，但缺点是容易导致拼接处的边缘不连续，不够自然。
1.2 重叠区域混合融合拼接方法重叠区域混合融合拼接方法通过将两幅图像在重叠区域内进行像素值的平滑过渡，实现更自然的融合效果。
常用的方法有线性混合、高斯混合等。
线性混合是指在重叠区域内，按照一定的权重将两幅图像的像素值进行逐点插值，从而形成新的图像。
而高斯混合则是通过使用高斯模糊滤波器，降低重叠区域内图像的对比度，实现平滑过渡。
1.3 多尺度图像融合拼接方法多尺度图像融合拼接方法是一种层次化的拼接方法。
它首先将两幅图像进行金字塔分解，分别得到不同尺度的图像金字塔。
然后，在每一层金字塔上进行拼接处理，得到对应尺度的融合结果。
最后将各层结果合并，得到最终的融合图像。
这种方法能够有效处理图像的尺度变化，并保持较高的拼接质量。
二、深度学习图像融合拼接方法随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始将其应用于图像融合拼接中，取得了很好的效果。
深度学习图像融合拼接方法主要包括基于生成对抗网络（GAN）的方法、基于卷积神经网络（CNN）的方法等。
2.1 基于生成对抗网络的图像融合拼接方法基于生成对抗网络的图像融合拼接方法是将两幅图像作为输入，通过生成器和判别器的协同训练，使生成器能够生成与真实图像相似的图像。
这种方法可以有效地学习到图像的分布特征，从而生成更自然的融合结果。
2.2 基于卷积神经网络的图像融合拼接方法基于卷积神经网络的图像融合拼接方法主要通过卷积层、池化层和全连接层等结构，对输入图像进行特征提取和融合操作。
一种光学和SAR图像融合实时系统设计
一种光学和SAR图像融合实时系统设计摘要：针对某光电和雷达图像实时融合系统，对融合系统设计进行了概述，并对系统的硬件架构和实时融合处理流程进行了介绍。
最后给出了实时光电雷达融合图像的处理结果。
关键词：光电雷达融合 SAR 可见光/红外A real-time system design for optical and SAR image fusionZhang YulunXi’an Electronic Engineering Research Institute，Xi’an China 710100Abstract:For a real-time fusion system of optoelectronic and radar images, the design of the fusion system is summarized, and the hardware architecture and real-time fusion processing process of the system are introduced. Finally, the processing results of the real-time photoelectric radar fusion image are presentedKeywords: photoelectric radar fusion SAR visible light/infrared1引言SAR图像与光电传感器图像的融合是将相同地区，在不同视角/不同时刻的两种传感器获得的图像进行融合处理，通过特定的融合算法实现特征互补和特征冗余，从而获得比单个传感器更为丰富/更为客观的特征，提高目标识别/目标分类和目标提取和解译的能力。
SAR雷达使用微波成像，具有全天时全天候的特点，不受雨雾，可见光照度的影响，具有一定的穿透能力，能够有效探测各类伪装下的目标。
一种基于SFIM和IHS变换的图像融合算法
一种基于SFIM和IHS变换的图像融合算法
何贵青;齐敏;赵海涛;魏梦绮;郝重阳
【期刊名称】《西北工业大学学报》
【年(卷),期】2008(026)001
【摘要】提出了一种基于SFIM和HIS变换的图像融合算法,利用SFIM模型的光谱保持优势,在HIS变换的基础上,只对与光谱特性不相关的I分量进行SFIM运算,理论分析和实验结果表明该算法既能显著保持光谱特性,又不存在频率分解和重建过程,同时有效融入了空间细节信息,计算简洁、实时性好,融合性能高效、高速,对于光照条件与物理特性相似的图像及需要快速交互处理和实时可视化的融合系统具有良好的启发意义和实用价值.
【总页数】6页(P41-46)
【作者】何贵青;齐敏;赵海涛;魏梦绮;郝重阳
【作者单位】西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,电子信息学院,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.一种新的基于小波变换与SFIM遥感影像的融合算法 [J], 王建强
2.一种基于提升小波变换和IHS变换的图像融合方法 [J], 薛坚;于盛林;王红萍
3.基于灰色关联分析和IHS变换的图像融合算法 [J], 何贵青;郝重阳;王毅;田沄;樊养余
4.一种改进的SFIM高光谱图像融合算法 [J], 韩冰;赵银娣
5.基于非负矩阵分解和SFIM的图像融合算法 [J], 陈淼;张力沛;赵鑫
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计算机视觉中的图像融合方法(五)
计算机视觉中的图像融合方法引言计算机视觉是一门涉及图像处理、图像识别和图像分析等多个领域的学科，其应用范围涵盖了医学影像诊断、安防监控、智能交通等众多领域。
而图像融合作为计算机视觉中的重要技术手段，旨在将不同传感器获取的图像信息融合成一幅更具信息量和质量的图像，为后续的图像处理和分析提供更好的数据基础。
本文将从图像融合的概念入手，深入探讨计算机视觉中的图像融合方法。
图像融合的概念与意义图像融合是指将来自不同传感器或不同波段的图像信息进行整合和融合，从而获得一幅更具信息量和质量的图像。
这种整合不仅能够提高图像的分辨率，增强图像的对比度，还可以弥补各种图像传感器在信息获取上的不足，进而为后续的图像处理和分析提供更为可靠的数据基础。
在实际应用中，图像融合技术可以被广泛应用于军事侦察、环境监测、医学影像诊断等领域。
例如，在军事侦察中，通过将来自不同传感器的红外图像和可见光图像进行融合，可以获取到更为全面和细致的目标信息；在环境监测领域，将不同波段的遥感图像融合，可以更准确地掌握地表覆盖情况和环境变化；在医学影像诊断中，通过将X光影像和磁共振影像进行融合，可以更清晰地显示病灶位置和形态特征。
图像融合的方法与技术图像融合的方法与技术主要包括基于像素级的图像融合方法、基于特征级的图像融合方法和基于深度学习的图像融合方法。
基于像素级的图像融合方法是指直接对图像的像素进行操作，将来自不同传感器的像素进行加权平均或最大值、最小值运算，从而得到融合后的图像。
这种方法简单直接，计算效率高，但对于不同传感器获取的图像质量差异较大时，融合效果往往不尽人意。
基于特征级的图像融合方法则是在图像融合前，先通过图像处理和特征提取技术，提取出图像的边缘、纹理、颜色等特征信息，然后将这些特征信息进行融合，最后再根据融合后的特征信息重构成一幅新的图像。
这种方法能够更好地保留图像的细节信息，提高融合后图像的质量，但其计算量较大，实时性较差。
基于FPGA的多分辨图像融合系统实时实现的研究
（ ｅａｔ ｅｔ ｆ ｐ ｃｌ ｎ ｉ ｅ ｎ ，ｃｏｌ ｆ ｎｏ ｔｎＳｉ ｃ ｎ ｅｈｏ ｇ ，Ｂ ｉｎ Ｄ ｐｒ ｎ ｏ ｔ ａ Ｅ ｇｎ ｒ ｇ Ｓｈｏ ｏ Ｉｆ ｍａｏ ｃ ｎｅａｄＴｃ ｎｌ ｙ ｅｉｇ ｍ Ｏ ｉ ｅｉ ｒ ｉ ｅ ｏ ｊ Ｉｓｔｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ ， ｅｉｇ１０ ８ ， ｈ ａ ｎｔｕｅ ｆ ｃｎ ｌ ｙ Ｂ ｉｎ ００ １Ｃ ｉ ） ｉ Ｔ ｏ ｊ ｎ
验结果显示， 采用该方法设计的融合 系统融合效果 良好 ， 处理延迟 小， 可以实现 ２ ｆ ５ ｓ的实时 ／
融合 处理 。
关键 词 ： 图像 融合 ；ａｌｃ ｎ金 字塔 ； 时处 理 ；Ｐ Ａ Ｌｐａｉ ａ 实 ＦＧ
中图分 类号 ：Ｐ ５ Ｔ７１ 文献标识 码 ： Ａ
Ｓ ｕ ｙ ｏ ａ －ｉ ｅ Ｉ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｏ ｆＭ ｕｌ － ｅ ｏｕ ｉｎ Ｉ ａ ｅ ｔ ｄ ｎ Ｒｅ ｌｔｍ ｍ ｌｍ ｎ ａ ｎ ｏ ｉ ｔ ｒ ｓ ｌ ｔｏ ｉ ｍ ｇ Ｆｕ ｉ ｎ Ｓ ｓｅ ｓ ｄ ｏ ｓｏ ｙ ｔｍ Ｂａ ｅ ｎ ＦＰＧＡ
了基 于 Ｆ Ｇ Ｐ Ａ的 实时实现 方法 ， 出 了滤 波 、 给 插值 、 时、 延 融合等 算法模 块 的参数 化设 计方 案及
其并行处理流水线的细分 和优 化技术， 分析 了各个模块 的资源 占用情况 ， 可以在 单片 Ｘｌｘ ｉ ｉ ｎ
Ｖ Ｓ ３ Ｐ Ａ上 实现双通 道 ７ ０× ７ ４ Ｘ ５Ｆ Ｇ ２ ５６×１ｂｔ图像 的 ３层 Ｌｐａｉ ０ｉ ａｌ ａ 字塔 算 法融合处 理。 实 ｃ ｎ金
图像融合技术
融合方法：采 用加权平均、 最大最小值选 择等方法进行
融合
融合效果：提 高图像的清晰 度和对比度减 少噪声和模糊
度
图像融合的效果评估
主观评价方法
信息完整性：评估图像中是 否保留了足够的信息如细节、 纹理等
视觉质量：观察图像的视觉 效果如清晰度、色彩饱和度 等
融合效果：观察图像的融合 效果如边缘、过渡等
图像配准：将 不同图像对齐 消除位置偏差
图像融合算法： 选择合适的融 合算法如加权 平均、最大值、
最小值等
图像增强：对 融合后的图像 进行增强处理 提高图像质量
图像分割：将 融合后的图像 分割成不同的 区域便于后续
处理
图像融合的主要算法
基于像素的融合算法
加权平均法：将两个图像的像素值进行加权平均得到融合后的图像 像素选择法：根据一定的规则选择两个图像的像素值得到融合后的图像 像素替换法：将两个图像的像素值进行替换得到融合后的图像 像素混合法：将两个图像的像素值进行混合得到融合后的图像
证和优化
实验结果与分析
实验方法：使用不同图像融合技术进行对比实验 实验数据：收集不同图像融合技术的实验结果数据 实验结果：分析不同图像融合技术的效果差异 结论：得出最佳图像融合技术的结论并分析其优缺点
图像融合技术的发展趋势与展 望
当前图像融合技术存在的问题
融合效果不佳：图像融合后可能出 现模糊、失真等问题
实时性差：图像融合技术难以满足 实时应用的需求
添加标题
添加标题添加标题源自添加标题计算复杂度高：图像融合需要大量 的计算资源导致处理速度慢
应用场景有限：图像融合技术主要 应用于医学、遥感等领域应用范围 有待拓展
未来图像融合技术的发展方向
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万方数据
仪器仪表用户
其中，两路图像为对应像素同时输入。
进行ｒｅｄｕｃｅ和ｅｘｐａｎｄ操作主要用到卷积运算。
为了便于快速运算，选择３・３高斯核。
在融合模块中，实现了两层拉普拉斯金字塔融合ｏ”。
模块Ｒ为对原始图像进行高斯滤波并隔行隔列抽取，得到下一级高斯金字塔。
经过Ｒ模块后运算时钟为上一级运算时钟的二分之一。
模块Ｅ是对高斯金字塔隔行隔列内插并进行高斯滤波。
Ｒ和Ｅ模块共同的操作是进行高斯金字塔的滤波，可以采用以下两种结构ｏ“。
第一种结构是对输入图像序列移位延迟，第一行延迟Ｎ一３个时钟，第二行延迟Ｎ个时钟，得到的虚线框中数据为相邻三行数据的３Ｘ３区域，与模板乘累加之后得到中间像素的高斯滤波值。
此外，由于二维高斯模板可以分解为两个独立的一维高斯模板，因此可以对图像分别进行行列两个方向的滤波。
两种方法同样需要存储两行数据，如图４所示。
系统最大的难点在于融合模块完全由ＦＰＧＡ实现，不占用任何外部资源，因此时序安排比较复杂，但是提高了系统的集成度。
（ａ）行列同时滤波（ｂ）行列分别滤波
田４蠢斯滤波硬件结构
３实验结果
仿真实验中，输入的图像为大小为６４・６４的８ｂｉｔ红外和可见光两幅黑白图像，按照ＣＣＩＲ６０１格式仿真输入图像。
输入的数据流经过融合模块处理后，输入图像与输出图像的时序图如图５。
从该图中可以看出，系统能够进行实时处理，输出图
（ａ）一帧图像开始（ｂ）一帧图像结束
围５ＦＰＧＡ实时运行数据
口经验交流口
像相对于输入图像延迟７行输出，经过流水线以后，每一行图像输入都对应一行图像延迟输出，各层变换模块化能够对多层变换直接进行接口，只要对反变换同步时序作修改，满足实时性要求。
４结束语
本文提出了一种实时图像融合的硬件平台，通过对同一光束分光获得可见与红外图像进行融合，保证了实时融合要求的小视差，便于配准。
通过以ＦＰＧＡ为运算核心图像处理模块，以拉普拉斯金字塔方法实时实现了图像融合系统，并取得了良好的实验效果。
口
参考文献
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Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ５７８２．
Ｉｓ］Ｍ．１．Ｓｍｉｔｈ，Ｃ．Ｒｏｏｄ，‘Ｉ删紫ｆｕｓｉｏｎｏｆＩＩａｎｄＩＲｄａｔａｆｏｒｈｅｌｉ－ｃｏｐｔｅｒｐｉｌｏｔａｇｅ’．ＳＰＩＥ’８Ｏｐｔｌｃｍ
ＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＳｙ＊ｐｏｓｉｕｍ２０００，Ｃｏｒｄｅｒｅｎｃｅ４１２６．
［６］杜晓斌，陈兴文．ＦＰＧＡ和单片机串行通信接口的实现［Ｊ］．微计算机信息。
２００４。
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［７］刘松涛，沈同圣，杨绍清．基于自适应融合规则的多分辨率图像融合算法［Ｊ］．激光与红外，２００７，３７（８）：７８９－７９０．
作者简介：徐聪ｌ１９８２．）。
男。
硕士研究生。
主要从事ＶＬＳＩ设计。
收稿日期：２００８－１２－１１１８６０６）
文章编号：１６７１－１０４１（２００９）０３－００８９－０３
基于ＣＥＭＳ煤质分析的火电机组ＡＧＣ
王磊。
刘友宽。
吕丽霞。
景超
（华北电力大学控制科学与工程学院。
河北保定０７１００３）
摘要：火电生产动力用煤品种繁杂，成分区别很大。
随着煤质的变化给
火电机组ＡＧＣ控制带来了困难．因此针对煤质问题研究了一种基于
ＣＥＭＳ的煤质计算新方法。
用于燃料与风量调节的自动校正。
使机组
具有煤质自适应的ＡＧＣ功能。
关键词：ＣＥＭＳ系统；ＡＧＣ；煤质分析；协调控爿
中图分类号：ＴＰ２０２＋．７文献标识码：Ｂ
ＴｈｅｒｍａｌｐｏｗｅｒｕｎｉｔｓｏｆｔｈｅＡＧＣｆｏｒｃｏａｌ’ｓ
ｑｕａｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｂａｓｅｄ
ＣＥＭＳｓｙｓｔｅｍ
ＷＡＮＧＬｅｉ。
ＬＩＵＹｏｕ・ｋｕａｎ。
ＬＶＬｉ－ｘｉａ。
ＪＩＮＧＣｈａｏ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｎｔｒｏｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａ
日鼬ＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ。
Ｂａｏｄｉａｇ０７１００３。
ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｏａｌ・ｆｉｒｅｄｐｏｗｅｒｃｏｎｓｕｍｅｄｖａｒｉｅｔｉｅｓｏｆ
ｃｏａｌｉｓｃｏｍｐｌｅｘ－
ｅｌｅｍｅｎｔｉｓｖｅｒｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔ．ＴｈｅｒｍａｌｐｏｗｅｒｕｎｉｔｓｏｆｔｈｅＡＧＣｃｏｎｔｒｏｌ
ｂｅｃｏｍｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｗｉｔｈｔｈｅ
ｃｈａｎｇｅｓｏｆ
ｃｏａｌｑｕａｌｉｔｙ．Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ
ｄｅｓｉｇｎｏｆｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｃｏｎｔｒｏｌｍｏｒｅｄｉｆｆｃｕＲｔｏａｄａｐｔｔｏｔｈｅ
ｃｈａｎｇｅｓ
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ｂａｓｅｄｏｎｆｕｅＩａｎｄａｉｒｖｏｌｕｍｅａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃｃｏｔ－ｒｅｃｔｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＣＥＭＳｓｙｓｔｅｍ；ＡＧＣ；ｃｏａｌ’ｓａｎａｌｙｓｉｓ；ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ
ｃｏｎｔｒｏｌ
Ｏ引言
当前，自动发电控制（ＡＧＣ）已成为我国电网频率和功率调整的主要手段，火电机组的ＡＣＣ投入对提高电网的自动化水平有着莺要的意义。
烟气排放连续监测系统ＣＥＭＳ是实现烟气排放连续监测的现代化仪器设备，已在国内大批电厂安装。
通过软测量技术利用烟气参数计算煤质成分既达到了锅炉运行监测的目的，又合理利用了现有资源，实现了节约成本
、
ＥＩＣＶ０１．１６２００９
ＮＯ．３∞ 万方数据。