直覺(jué)模糊推理圖像融合算法研究.pdf

1、本文研究了基于直覺(jué)模糊推理的圖像融合算法,以Mamdani型直覺(jué)模糊推理系統(tǒng)為核心,分別提出了空間域直覺(jué)模糊推理融合算法和變換域直覺(jué)模糊推理融合算法。
　　空間域直覺(jué)模糊推理融合算法的基本思路,是首先依據(jù)融合目標(biāo)設(shè)計(jì)推理融合規(guī)則并建立直覺(jué)模糊推理系統(tǒng),接著直覺(jué)模糊化源圖像的每個(gè)像素點(diǎn)并將其輸入系統(tǒng),最終經(jīng)過(guò)推理及解模糊即可得到融合圖像?？臻g域融合算法將直覺(jué)模糊集引入Mamdani型模糊推理系統(tǒng)并將其用于圖像融合,提高了算法的融合質(zhì)

2、量。由于直覺(jué)模糊集比傳統(tǒng)的模糊集更加合理可靠地描述了事物的不確定性,因此基于直覺(jué)模糊推理系統(tǒng)的融合算法具有更好的融合效果?，F(xiàn)存的直覺(jué)模糊推理融合算法通常使用直覺(jué)模糊邏輯比較并激活某一條推理融合規(guī)則從而進(jìn)行融合,本文所提算法按照Mamdani推理系統(tǒng)推理步驟進(jìn)行推理,所有規(guī)則是并行推理的,進(jìn)一步減小了圖像不確定因素對(duì)融合圖像的影響,提高了融合圖像的質(zhì)量。
　　變換域直覺(jué)模糊推理融合算法的基本思路是首先對(duì)源圖像進(jìn)行Contourlet

3、變換,低頻分量采用傳統(tǒng)的基于區(qū)域能量的方法進(jìn)行融合,高頻分量采用直覺(jué)模糊推理的方法進(jìn)行融合。對(duì)于高頻分量,首先依據(jù)高頻分量融合目標(biāo)設(shè)計(jì)推理規(guī)則并建立推理系統(tǒng),然后將源圖像高頻系數(shù)直覺(jué)模糊化并輸入推理系統(tǒng),經(jīng)過(guò)推理并解模糊即可得到融合圖像的高頻系數(shù)。最后對(duì)經(jīng)過(guò)融合得到的高低頻分量進(jìn)行Contourlet逆變換即可得到融合圖像。
　　變換域融合算法將直覺(jué)模糊推理系統(tǒng)用于變換域,使得融合算法兼具多尺度幾何分析及直覺(jué)模糊推理系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn),融

4、合圖像不但保留了更多的細(xì)節(jié)信息,同時(shí)噪聲較小,具有很好的融合效果。
　　本文分別在空間域、變換域針對(duì)不同類型的圖像對(duì)本文所提算法進(jìn)行融合實(shí)驗(yàn),同時(shí)對(duì)傳統(tǒng)的模糊和直覺(jué)模糊融合算法及傳統(tǒng)的基于Contourlet變換的融合算法進(jìn)行仿真作為實(shí)驗(yàn)對(duì)照組。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了本文所提算法的可行性,與其它融合算法相比,本文算法所得融合圖像具有較高的標(biāo)準(zhǔn)差和峰值信噪比,這表明融合圖像獲得了更多更豐富的源圖像信息;同時(shí)融合圖像具有較高的平均梯度,表明融