基于DWT和ICA的像素級多傳感器圖像融合算法研究.pdf

1、多傳感器圖像融合技術是圖像理解、計算機視覺等領域的一個研究熱點，廣泛地應用于目標識別、智能機器人和醫(yī)學圖像處理等領域，對國防安全和經濟建設產生了重要影響，因此對圖像融合技術開展研究有著重要意義。 針對現有融合算法容易受噪聲影響、沒有考慮圖像自然特性等問題，本文基于小波變換(DWT)和獨立分量分析(ICA)理論，對像素級多傳感器圖像融合算法進行了深入研究和大量實驗，并取得了如下成果： 1．在分析小波理論的基礎上，對現有的基

2、于DWT的圖像融合算法的融合性能、優(yōu)缺點及改進的可能性進行了深入分析。結合實際工程應用中很難獲得質量最優(yōu)的標準參照圖像這一問題，本文采用逆向思維，從構建質量更差的參照圖像出發(fā)，提出了一種借助參照圖像通過計算距離特征進行系數選取的多聚焦圖像融合算法。該算法彌補了傳統(tǒng)小波圖像融合算法中根據圖像自身數據的某種統(tǒng)計量最大值進行融合的不足，更加注重有參照圖像條件下的有用信息的選擇，從而提高了融合效果。 2．運用獨立分量分析(ICA)理論能

3、夠保證融合過程中降低產生冗余信息或虛假信息的可能性這一特點(這有助于提高融合算法的容錯性及魯棒性)，根據矩陣稀疏性和ICA系數表示之間的聯系，提出了一種基于矩陣稀疏性的ICA圖像融合算法，算法提高了抗噪能力，在基于盲源分離理論的圖像融合算法研究方面做了有益嘗試。 3．在研究DWT和ICA的基礎上，把DWT多分辨率分解的優(yōu)點和ICA盲源分離的優(yōu)點結合起來，并充分考慮到圖像的自然特性，提出了一種在小波域基于ICA混合矩陣進行融合的多