基于可控濾波器和超像素分割的圖像融合算法研究.pdf

1、圖像融合是對包含同一場景信息的多幅源圖像進(jìn)行處理并將各源圖像中的有用信息進(jìn)行提取，最終利用這些信息構(gòu)成具有完整場景信息的融合圖像，使融合后的圖像具有更好的機(jī)器視覺效果和人類視覺效果，以便后續(xù)的研究和應(yīng)用能夠順利進(jìn)行。目前，圖像融合主要在空間域和變換域兩個方面被研究，基于空間域的融合方法是利用特定方法直接對圖像像素進(jìn)行計算融合；基于變換域的融合方法首先要對源圖像進(jìn)行變換處理，以得到能夠體現(xiàn)圖像特征的變換系數(shù)，然后通過特定的融合規(guī)則將各源圖

2、像的變換系數(shù)進(jìn)行融合，最后將其進(jìn)行逆變換便可得到最終的融合圖像。
　　如何有效并且精確的對源圖像的有用信息進(jìn)行檢測是圖像融合的關(guān)鍵，對多種圖像信息提取方法進(jìn)行研究后，本文提出了一種基于可控濾波和超像素分割相結(jié)合的圖像融合方法。可控濾波器對圖像的邊緣細(xì)節(jié)信息具有較強(qiáng)的敏感性，因此本文利用可控濾波器對圖像的邊緣細(xì)節(jié)等高頻信息進(jìn)行檢測提取，而對于圖像的結(jié)構(gòu)信息，即低頻成分，本文利用超像素分割的方法進(jìn)行提取，最后利用本文所提出的融合規(guī)則將

3、這些信息進(jìn)行有效融合，從而使最終的融合圖像包含了來自于不同源圖像的有用信息。
　　本文的主要工作與創(chuàng)新：
　　(1)對有關(guān)圖像融合的知識進(jìn)行了概括性的介紹；
　　(2)闡述了可控濾波器的設(shè)計思想，并對其設(shè)計原理進(jìn)行了介紹，同時利用實驗比較的方法驗證了可控濾波器在圖像邊緣細(xì)節(jié)信息提取方面的有效性。
　　(3)對基于熵率的超像素分割方法進(jìn)行研究，總結(jié)了利用熵率的圖上隨機(jī)游走模型對圖像進(jìn)行分割的原理，并且介紹了利用貪心

4、算法解決超像素分割問題的具體過程。
　　(4)在將可控濾波器以及超像素分割應(yīng)用到圖像融合的過程中，提出了方向響應(yīng)差的概念以及基于選點與選面的兩種融合規(guī)則，使得本文算法更加合理，同時提高了算法的穩(wěn)定性。
　　(5)設(shè)計制作了便于實驗研究的GUI（圖形用戶界面），使得方法選擇、參數(shù)分析等實驗環(huán)節(jié)更加便捷。同時，利用多組實驗圖像從主觀評價和客觀評價兩個方面對本文算法的融合結(jié)果與其它經(jīng)典算法的融合結(jié)果進(jìn)行比較分析，驗證了本文算法的合