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1、硕士学位论文彩色可见光与红外图像融合算法的研究RESEARCH ON FUSION ALGORITHM OF COLORVISIBLE IMAGE AND INFRARED IMAGE哈尔滨工业大学2011年6月学校代码:10213密级：公开国内图书分类号：TN911.73国际图书分类号：612.3工学硕士学位论文彩色可见光与红外图像融合算法的研究硕士研究生：王鹏导师：关宇东副教授申请学位：工学硕士学科：信息与通信工程所在单 位：电子与信息工程学院答辩日期：2011年6月 授予学位单位：哈尔滨工业大学Classified Index: TN911.73U.D.C: 612.3Dissertat
2、ion for the Master Degree in EngineeringRESEARCH ON FUSION ALGORITHM OF COLORVISIBLE IMAGE AND INFRARED IMAGECandidate:Supervisor:Academic Degree Applied for:Speciality:Affiliation:Date of Defence:Degree-Conferring-Institution:Wang PengAssociate Prof. Guan YudongMaster of EngineeringInformation and
3、CommunicationEngineeringSchool of Electronics andInformation EngineeringJune, 2011Harbin Institute of Technology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要图像融合技术就是把不同类型的传感器或者同一传感器在不同时间采集的多 种模式的图像整合成一幅更加准确可靠并含有更丰富信息量的图像，已经广泛应 用于军事、医疗、人工智能等多个领域，有着广阔的前景。彩色可见光图像能够清晰地显示场景的细节信息，但受光线条件影响较大； 红外图像对场景中发热目标的显示有着独特的优势，但成像效果较差。红外与彩 色可见光图
4、像融合后可以取长补短，既便于探测发热目标，又有着更丰富的场景 的细节信息和更佳的视觉效果。本文对融合算法进行了研究，并对融合后图像进 行了评价，主要的工作包括：首先，对经典的基于金字塔理论的融合算法进行了研究，主要包括拉普拉斯 金字塔、对比度金字塔、梯度金字塔、比率金字塔和形态学金字塔，并对这些算 法进行了融合仿真。其次，对融合图像的质量评价因子进行了讨论，包括信息爛、交叉爛、交互 信息量和边缘因子等，并用这些因子评价了融合图像的结果。再次，研究了基于改进的轮廓波变换和la卩颜色空间相结合的融合方法。在考 虑了红外和可见光的特点基础上，提出了一种新的低频系数融合规则，并进行了 仿真实验说明该方
5、法的优越性。最后，研究了脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled Neural Networks, PCNN)的特 点，介绍了它的基本模型和原理，并与非子采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)理论相结合提出了一种有效的图像融合方法，并进行 了仿真。关键词：图像融合；金字塔算法；多尺度几何分析；脉冲耦合神经网络1哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractImage fusion aims at integrating multiple images obtained from different sensors to a sin
6、gle image. Such an image is more accurate and reliable and it contains abundant information. Image fusion technique has been widely applied in many fields, such as military, medical care and artificial intelligence. Image fusion has a broad prospect.Color visible image can display the details of a s
7、cene very clearly, but it is vulnerable to light conditions. In contrast, infrared image has unique advantages in detecting heat-emitting objects, but it is poor in the quality. Fusion of the two images can make up their shortcomings and will help to show the objects. What is more, it has richer sce
8、ne detail and better visual feelings. The dissertation does some research on this issue and discusses the criterions of the fusioned image. The following works are included:Firstly, some research is done on the fusion algorithm base on pyramid decomposition theories. Laplacian pyramid, contrast-pyra
9、mid, gradient-pyramid and morphological-pyramid are included here.Some simulations are also tried out to test these algorithm.Secondly, several criterions for the fused images are discussed, which include cross-entropy; mutual information and edge-appraisal. The assessment of fused images is obtaine
10、d by these criterions.Then, we combine Wavelet-based Contourlet Transform and lab color space together to get a new fusion method. The characteristic of infrared image and color visible image is also taken into account to accomplish the fusion of the low-band coefficients. Simulations are done to il
11、lustrate the priorities of this algorithm.Finally, pulse-couple neural networks (PCNN) are mentioned to be combined with non-subsampled contourlet transform (NSCT). The principles and its models are introduced. We propose an effective way of image fusion based on them and carry out simulations about
12、 this algorithm.Key words: image fusion； pyramid decomposition； multiscale geometric analysis； pulse-coupled neural networks摘要IAbstractII第1章绪论11.1课题研究的背景11.2课题研究的目的和意义21.3国内外的研究现状31.3.1融合技术在国内外的发展情况31.3.2融合算法理论的发展现状31.4待解决的关键问题41.5本文的组织结构5第2章图像融合的基本理论及其质量评价62.1图像融合的基本分类62.2非多尺度分析的图像融合算法72.3图像的金字塔分解算
13、法82.3.1基于多尺度分析融合算法的一般流程82.3.2拉普拉斯金字塔理论92.3.3对比度金字塔理论102.3.4梯度金字塔理论112.3.5比率低通金字塔分解112.3.6形态学金字塔122.4系数融合规则122.4.1低频系数融合规则122.4.2高频系数融合算法132.5融合图像的质量评价方法142.6融合实验与融合图像质量评价162.7本章小结19第3章基于改进轮廓波变换的彩色可见光与红外图像融合算法203.1图像的稀疏表示理论203.2轮廓波变换的基本原理223.2.1方向滤波器的原理与构造方法223.2.2离散轮廓波变换25IV哈尔滨工业大学工学硕士学位论文3.2.3改进的轮廓
14、波变换263.3基于改进轮廓波和颜色空间变换的融合算法273.3.1几种颜色空间简介273.3.2算法整体流程273.3.3仿真结果303.4本章小结31第4章非子采样轮廓波变换与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合算法334.1非子采样轮廓波变换的基本原理334.1.1非子采样滤波器特点阐述334.1.2非子采样塔形滤波器原理354.1.3非子采样方向滤波器原理364.1.4非子采样轮廓波变换对频率面的分解364.2脉冲耦合神经网络概述384.3脉冲耦合神经网络的改进模型404.4融合算法流程及其仿真414.5本章小结45结论46参考文献47攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果50哈尔滨工业大学
15、学位论文原创性声明及使用授权说明51致谢52v哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第1章绪论1.1课题研究的背景随着电子信息和计算机科学技术的飞速发展，传感器的性能有了很大的提升, 成本也大幅度下降，进而越来越多地应用于国防、医疗、地质勘察等重要领域。 随着各种面向不同应用的传感器的面世，人们对信息的采集方式更加丰富和多样, 但同时也产生了许多新问题，使得以往处理单一传感器时的方法已经无法满足多 传感器处理时的要求。具体来说，不同传感器所包含的信息有着很大的冗余，也 有其他传感器不具备的优势和特点，因此如何把这些传感器信息整合起来，取长 补短综合利用，挖掘出更全面、更精确的信息，为人们决策提供更有价值的参考, 是人们需要解决的重要问题。信息融合技术就是在这一背景下产生，从上世纪七十年代以来不断发展完善, 成为一种多学科交叉的新技术，也是人们长时间研究的热点。信息融合是对人脑 对信息处理方式的一种近似模仿，即把多传感器采集得到的数据在一定的算法和 准则下进行多层次多
