(完整版)基于Matlab的图像融合研究设计

目录

摘要 (1)

Abstract (1)

1、绪论 (2)

1.1课题开发背景 (2)

1.1.1图像融合的定义 (2)

1.1.2手动配准与图象融合 (2)

1.1.3图象融合研究的发展现状和研究热点 (3)

1.2课题设计要求 (4)

2、MATLAB程序设计 (5)

2.1MATLAB软件简介 (5)

2.2MATLAB软件窗口环境 (7)

2.3M语言编程 (8)

3、图像融合算法 (9)

3.1图象融合算法的层次分类 (9)

3.2图像融合规则 (10)

3.3图像融合方法 (11)

3.4图像融合步骤 (12)

4、各算法程序 (13)

4.1一般方法 (13)

4.2PCA算法程序 (14)

4.3金字塔（Pyramid）算法程序 (15)

4.4小波变换（DWT）算法程序 (18)

5、实验结果 (22)

6、图像融合的应用 (24)

7、总结 (25)

参考文献 (26)

摘要

数字图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。本文首先介绍了数字图像融合的定义、发展现状和研究热点，接着论述了图像融合的规则、方法和步骤。并给出了三种融合算法程序，即PCA算法、金字塔图像融合算法与基于小波变换的算法程序，在最后论述了图像融合技术在军事、医学图像和遥感测控中的应用。

关键词：图像融合小波变换Matlab

Abstract

Digital image fusion is the technology of data fusion mainly study the images is the

different patterns of images of the same scene sensors to the same number of sensors

or images acquired at different times the same scene for a number of synthetic images

images process.The first introduced digital image integration definition,the current

development and research hot,and then discussed the integration of images of the

rules,methods and steps.Three integration algorithms and procedures given that the

PCA algorithms,pyramid image integration algorithms and algorithms based on

wavelets change procedures discussed in the final image integration technology in the

military,medical imaging and remote sensing,monitoring and control applications.

Keywords：Image fusion Wavelets change Matlab

1、绪论

1.1课题开发背景

1.1.1图像融合的定义

数字图像融合（Digital Image Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。由于不同模式的图像传感器的成像机理不同，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经图像融合技术得到的合成图像则可以更全面、更精确地描述所研究的对象。正是由于这一特点，图像融合技术现已广泛地应用于军事、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域中。

数字图像融合是图像分析的一项重要技术，该技术在数字地图拼接、全景图、虚拟现实等领域有着重要应用。虽然Photoshop等图像处现软件提供了图像处理

功能，可以通过拖放的方式进行图像拼接，但由于完全是手工操作，单调乏味，且精度不高，因此，有必要寻找一种方便可行的图像融合方法。Matlab具有强大

的计算功能和丰富的工具箱函数，例如图像处理和小波工具箱包含了大多数经典算法，并且它提供了一个非常方便快捷的算法研究平台，可让用户把精力集中在算法上而不是编程上，从而能大大提高研究效率。

1.1.2手动配准与图象融合

图像融合包含图像配准和无缝合成两个部分.由于成像时受到各种变形因素的影响，得到的各幅图像间存在着相对的几何差异。图像配准是通过数学模拟来对图像间存在着的几何差异进行校正，把相邻两幅图像合成到同一坐标系下，并使得相同景物在不同的局部图像中对应起来，以便于图像无缝合成。本文采用Matlab中的cpselect、cp2tform函数完成几何配准。cpselect函数显示图像界面，

手动在两幅图像的重叠部分选取配准控制点，Matlab自动进行亚像素分析，由cp2tform函数值正重叠部分的几何差异。Matlab中的cp2tform函数能修正6种

变形，分别是图(b)：线性相似；图(c)：仿射；图(d)：投影；图(e)：多顶式；图(o：

分段线性；图(g)：局部加权平均。前4种为全局变换，后两种为局部变换，如图I所示，图(a)为修正结果；图(b)至图(g)为对应的变形。