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基于小波理论的图像融合研究

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毕业论文范文题目：基于小波理论的图像融合研究，论文范文关键词：基于小波理论的图像融合研究
基于小波理论的图像融合研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像融合是信息融合范畴内主要以图像为对象的研究领域,是一门综合了传感器、图像处理、人工智能等学科的新技术。图像融合是将同一场景的多幅图像进行综合以得到关于该场景更为全面、更为准确描述的信息处理过程。目前,图像融合技术广泛应用于军事、遥感、医学、计算机视觉等领域。本文主要研究的是像素级图像融合,其中基于变换域的图像融合算法是本文的研究重点。采用多分辨率分析对多源图像融合进行了深入、系统的研究,提出了多种融合算法。本文的主要研究工作和创新之处如下:1.针对多（文章此处忽略..）聚焦图像的融合,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的图像融合算法。依据多聚焦图像成像机理及人类视觉系统特性,在NSCT域中分别讨论了低频子带系数和带通方向子带系数的融合策略,提出了基于方向向量模的低频子带系数融合规则,而在高频系数的融合过程中,引进带通方向对比度,考虑到像素之间的相关性,提出了改进的带通方向对比度的概念,结合局部区域能量,制定带通方向子带系数融合规则。该算法能够有效地保持源图像的有用信息,消除虚影和抑制噪声。2.针对可（文章此处忽略..）见光与红外图像的融合,提出了一种基于二代Curvelet变换的图像融合算法。依据可见光与红外图像的不同物理特性及人类视觉系统特性,在Curvelet域中分别制定了粗尺度系数和细尺度系数的融合策略。将MPCA方法引进粗尺度系数的融合过程中,可以更好地保持图像的细节信息,在细尺度系数的融合中采用局部区域能量测度,可以更有效提取图像的目标信息。该算法能够更好地保持可见光图像的细节信息和红外图像的目标特征。3.结合二代Curvelet变换和Wavelet变换,提（略..）出了一种基于二代Curvelet变换与Wavelet变换的可见光与红外图像融合算法。充分利用Curvelet变换和Wavelet变换在图像处理领域中的优势,算法首先通过Curvelet分解得到粗尺度系数和细尺度系数,在Curvelet域中制定基于Wavelet变换的融合规则,对低频系数提出了基于图像物理特性的融合方案,对高频系数提出了基于邻域方向对比度和局部匹配度的融合方案,得到融合决策图,最后依次通过Wavelet和Curvelet逆变换重构得到融合（略..）图像。该算法能够更有效、更准确保持图像中的有用信息,增强目标信息。4.结合Wavelet变换与PCNN,提出了一种基于Wavelet变换的自适应PCNN多聚焦图像融合算法。充分利用Wavelet变换和PCNN在图像处理领域中的优良特性,结合多聚焦图像的成像机理,在Wavelet域中制定了基于PCNN的自适应的融合策略,得到融合决策图,最后通过Wavelet逆变换重构得到融合图像。该算法能够有效保持源图像中的细节信息,提高融合图像的清晰度。

以上为本篇毕业论文范文基于小波理论的图像融合研究的介绍部分。

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