多聚焦圖像像素級(jí)融合算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、圖像融合作為信息融合的重要分支,綜合了傳感器技術(shù)、信號(hào)處理、圖像處理和人工智能等學(xué)科,是準(zhǔn)確獲取圖像信息的有效途徑。多聚焦圖像融合是多源圖像融合領(lǐng)域的研究重點(diǎn),它克服了單一圖像在光譜、幾何、空間分辨率等方面的問(wèn)題。其中,像素級(jí)融合信息丟失較少,細(xì)節(jié)信息獲取較多,已成為多聚焦圖像融合研究的主流方向。然而像素級(jí)融合對(duì)配準(zhǔn)精度要求較高,并且在融合過(guò)程中需要處理大量的圖像細(xì)節(jié),實(shí)時(shí)性較差。本文深入研究了像素級(jí)圖像融合過(guò)程中的關(guān)鍵問(wèn)題與環(huán)節(jié)。具體

2、工作如下:
  針對(duì)圖像配準(zhǔn)過(guò)程中,初始匹配點(diǎn)對(duì)不準(zhǔn)確、運(yùn)算速度慢的問(wèn)題,提出了基于視差約束和聚類(lèi)分析的特征匹配方法,首先采用Harris角點(diǎn)檢測(cè)和歸一化互相關(guān)(Normalized Cross Correlation,NCC)函數(shù)對(duì)源圖像進(jìn)行粗匹配,然后分別利用距離特征向量和方向特征向量對(duì)粗匹配結(jié)果進(jìn)行K-means聚類(lèi),最后,采用隨機(jī)抽樣一致算法(Random Sampling Consensus,RANSAC)進(jìn)行二次優(yōu)化。

3、本文通過(guò)引入聚類(lèi)分析思想,旨在提高匹配點(diǎn)對(duì)的查準(zhǔn)率,降低精匹配運(yùn)算時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于視差約束和聚類(lèi)分析的配準(zhǔn)算法可以消除大部分錯(cuò)誤匹配點(diǎn)對(duì),提高傳統(tǒng)圖像匹配算法的精度,縮短運(yùn)行時(shí)間。
  針對(duì)傳統(tǒng)基于多尺度變換的多聚焦圖像融合算法中,融合精度相對(duì)較低的問(wèn)題,提出了基于對(duì)偶樹(shù)Contourlet變換(Dual Tree Contourlet Transform,DTCT)的圖像融合方法,首先對(duì)多聚焦圖像分別進(jìn)行DTCT分解,得

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