多源图像融合系统设计.doc

实验名称：多源图像融合系统设计实验目的了解图像融合的目的、意义和用途，理解和掌握图像融合的基本原理。熟练掌握图像融合的实现步骤和流程。掌握图像多分辨率分解的基本方法。掌握小波多分辨分析。能够利用MATLAB或C++实现基于小波分析的两幅或多幅图像的融合。能够对融合结果进行简单的定量评价。实验原理多源光电图像融合试讲多源信道所采集的同一目标的图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成统一图像或综合图像特征以供进一步的处理，本实验用到的图像融合方法原理如下。空间域代数运算(或逻辑运算)像素级图像融合假设参加融合的图像分别为A、B，图像的大小为MN，经融合后得到的融合结果图像为F，那么，对A、B两个源图像的像素灰度值进行最小准则及加权平均融合的实验原理分别如下：基于最小准则的融合MACROBUTTONMTPlaceRef\*MERGEFORMATSEQMTEqn\h\*MERGEFORMAT(SEQMTEqn\c\*Arabic\*MERGEFORMAT1)加权平均融合MACROBUTTONMTPlaceRef\*MERGEFORMATSEQMTEqn\h\*MERGEFORMAT(SEQMTEqn\c\*Arabic\*MERGEFORMAT2)其中，为图像中像素点的位置，是加权系数，。基于小波变换的图像融合由于正交小波分解具有非冗余性，使得图像经小波分解后的数据总量不会变大，利用小波分解的方向性，就又可能针对人眼对不同方向的高频分量具有不同分辨率这一视觉特性，获得视觉效果更佳的融合图像。对一幅图像进行N层的小波分解，形成3N1个不同频带的数据，其中有3N个包含细节信息的高频带和一个包含近似分量的低频带。基于小波分解的图像融合方法一般分为3个步骤，首先将多源图像进行分解，得到多分辨率分解，然后对不同频率系数进行不同方法的融合，最后通过提升反变换得到融合图像。基于小波的图像融合流程如图1所示：上图中，融合决策可以采用前述的加权方式或者所谓能量最大化的原则，见式3。MACROBUTTONMTPlaceRef\*MERGEFORMATSEQMTEqn\h\*MERGEFORMAT(SEQMTEqn\c\*Arabic\*MERGEFORMAT3)上式中，D表示小波分解后源图像与融合图像在分解的第l级的各个高频分量，X,Y指输入图像。也就是选择各个源图像经小波分解之后，各个对应高频子带成分绝对值的最大值，作为融合图像的对应子带信号。融合图像最低分辨率低频信号，则可以使用简单加权平均融合得到，或者也可以使用能量最大化原则。融合前后图像的定量评价基于信息量的评价指标：熵：衡量图像中的信息量的丰富程度，其表达式为：MACROBUTTONMTPlaceRef\*MERGEFORMATSEQMTEqn\h\*MERGEFORMAT(SEQMTEqn\c\*Arabic\*MERGEFORMAT4)基于梯度值的评价：空间频率：反映一幅图像空间域的总体活跃程度，其公式为：MACROBUTTONMTPlaceRef\*MERGEFORMATSEQMTEqn\h\*MERGEFORMAT(SEQMTEqn\c\*Arabic\*MERGEFORMAT5)其中：RF为空间行频率；CF为空间列频率，且：MACROBUTTONMTPlaceRef\*MERGEFORMATSEQMTEqn\h\*MERGEFORMAT(SEQMTEqn\c\*Arabic\*MERGEFORMAT6)MACROBUTTONMTPlaceRef\*MERGEFORMATSEQMTEqn\h\*MERGEFORMAT(SEQMTEqn\c\*Arabic\*MERGEFORMAT7)实验步骤实验环境的搭建，利用红外成像仪等搭建多源光电图像采集平台，并采集图像作为融合图像的源数据。使用步骤1所采集的图像，或者打开实验指定的源图像所在文件夹，选择合适待融合图像；根据实验原理，在VS平台或MATLAB中编写实验内容中要求完成的实验项目的仿真程序，并调试运行调试好的程序，判断实验结果的正确性，对融合图像进行分析，将正确的实验结果图保存，方便实验报告的撰写。实验结果及分析分析：通过利用小波变换对同一场景的两幅图像的融合可以看出，融合后的图像较融合前的图像能够更加全面，详细的表现场景的特征。实验心得体会和建议心得体会：通过这次实验让我掌握了图像融合及其评价的基本知识，并能够进行简单的图像融合实验而且提高了自己的动手能力以及对图像处理的兴趣。建议：可以要求同学们用多其它方式进行图像融合比较各种方式间的优劣。思考题简述图像的融合的目的、意义及其主要应用领域。目的:通过对多幅