图像融合技术课件VIP免费

第8章图像融合技术主要内容主要内容图像融合分类图像融合分类图像融合算法图像融合算法图像融合的评价标准图像融合的评价标准图像融合应用第8章图像融合技术图像融合是指将一个或一个以上的传感器在同一时间或不同时间获取的关于某个具体场景的图像或者图像序列信息加以综合，通过对多幅图像信息的提取与综合生成一个新的图像，该图像包含了从多个传感器获得的信息。图像融合可以减少图像信息的不确定性，获得对同一场景/目标的更为准确、全面、可靠的图像描述，进而实现图像增强、特征提取、去噪、目标识别与跟踪、三维重构等作用。应用于军事、医学成像、遥感、计算机视觉、气象预报、军事目标探测与识别等方面。8.1图像融合分类分割系统传感器传感器图像生成图像生成像素级融合目标特征提取特征提取传感器传感器目标识别目标识别决策级融合识别特征级融合度量8.2图像融合算法-像素级融合随着图像融合技术的发展，相继出现了许多不同的图像融合方法。这些方法注重图像不同方面的信息，例如一般的基本融合方法直接在空间域对图像进行融合，注重的是直观的灰度或彩色信息，而像Laplacian金字塔融合方法与小波融合方法注重的是图像频域信息。8.2.1基本图像融合算法线性加权法addmultjiAjiBnkRGBkRGBk*)),((),(1)()(相关系数加权法2)()(2)()()()()()()()())(,())(,()][()][()])([(RGByRGBRGBxRGBRGByRGBRGBxRGBRGByRGBxRGByxRGByxyExEyxEaddjiAjijiBRGBknkRGBRGBk),(),(),()(1)(8.2.1基本图像融合算法图像代数法主成分分析法（PCA）addjiAsqrtjiBnkRGBkRGBk)),((),(1)()(图像2重新排列特征值计算特征值特征向量计算协方差矩阵图像1计算主分量重新排列特征值计算特征值特征向量计算协方差矩阵计算主分量对各主分量进行加权平均逆变换结果8.2.1基本图像融合算法HIS变换法HIS变换适合于分辨率不同的两个图像间的融合，两个图像间的分辨率差异为2~3倍时得到的融合图像的效果最佳，若相差太大，则应将高分辨率图像的分辨率通过插值方法降低。参与融合的图像若一个为多光谱、低分辨率图像，另一个为高分辨率图像，两者的融合可以兼取前者的多光谱和后者的高分辨率的优点，使融合图像成为一幅多光谱、高分辨率的图像。HIS变换的本质是原图像与替代图像的波段的加权结合。先将待融合的多幅图像作RGB-HIS变换，然后对变换后的HIS进行平均加权，最后再进行HIS-RGB变换，得到融合图像。基于小波分解的图像融合方法原理图AB融合规则DWTIDWTDWT8.2.3小波变换图像融合算法对于图像处理，需要将连续小波变换与逆变换离散化，在此给出经典Mallat算法的离散形式ZnmllnjmiAnhmhjiA,12,221,ZnmllnjmiAngmhjiD,112,221,ZnmllnjmiAnhmgjiD,122,221,ZnmllnjmiAngmgjiD,132,221,8.2.3小波变换图像融合算法图像融合图像重构其它,,,,,,,1,1,1,1,1,jiDjiDjiDjiDjiDBlBlAlAlFl其它,,,,,,,2,2,2,2,2,jiDjiDjiDjiDjiDBlBlAlAlFl其它,,,,,,,3,3,3,3,3,jiDjiDjiDjiDjiDBlBlAlAlFl2,2~~2,2~~21,1,,1njmiDngmhnjmiAnhmhjiAlZnmZnmll2,2~~2,2~~3,,2njmiDngmgnjmiADnhmglZnmZnmll8.2.3小波变换图像融合算法8.3图像融合的评价标准主观评价法（目视评价方法）客观评价法8.3.1主观评价标准分数质量尺度妨碍尺度5分非常好丝毫看不出图像质量变坏4分好能看出图像变坏，但并不妨碍观看3分一般清楚的看出图像质量变坏，对观看稍有妨碍2分差对观看有妨碍1分非常差非常严重妨碍观看主观评价尺度评分表8.3.2客观评价标准信息熵niiippH12log交叉熵iiLiiqppC210log互信息1010)()(),(log),(),(LiLjBAABABjPiPjiPjiPBAMI8.3.2客观评价标准...