论文部分内容阅读
图像融合对冗余信息的利用能有效提高图像的精确度和可靠性,且集成互补信息使得图像具有很好的描述性。因此,将图像融合技术引入图像采集、观测系统,能有效降低高精密设备受硬件限制和环境影响产生的图像失真和图像畸变。然而,已有的多分辨分析图像融合方法无法最优地表示二维图像中大量曲线和曲面的奇异性,且忽略了各分解层系数间的依赖关系,导致融合图像出现轮廓模糊甚至伪影的缺点。针对这些问题,本文研究了具有多尺度多方向性的NSCT变换,并充分考虑NSCT变换的优点和子带系数间的统计相关性,提出了一种改进的NSCT变换图像融合算法。该算法不仅能针对性地突显图像中的重要特征和细节信息,而且能完整地保留源图像的显著信息。本文的内容主要围绕以下几个方面展开:(1)介绍图像去噪和图像配准等融合预处理技术,并系统分析图像融合质量的评估指标。其中,图像去噪采用局部自适应的分块小波算法,能有效地抑制高斯噪声,并保留原始图像的重要特征。本文还运用基于SURF的图像配准方法,进行图像融合前的精确配准,保证了融合图像的准确性。(2)结合NSCT的多尺度多方向性和平移不变特性,在NSCT图像融合基础上,利用压缩感知技术压缩、测量NSCT子带系数,并引入高斯模糊隶属度函数建立自适应融合规则,提出一种基于NSCT的自适应图像融合算法。该算法不仅能减轻设备存储空间压力,而且能针对性地突出图像中的重要特征和细节信息。(3)针对现有NSCT融合算法忽略了 NSCT多尺度空间的跨尺度子带和同一尺度子带间的相互依赖性,本文提出一种改进的NSCT图像融合算法,使用广义高斯密度函数(GGD)拟合NSCT高频系数的边缘分布曲线,并利用JSD(Jensen-Shannon divergence)散度以测量子带的相似程度。该算法利用NSCT子带系数间的统计相关性,使融合结果保存更多源图像的重要信息,增强融合算法的稳健性。(4)将图像融合技术应用于高精密仪器测量系统中,采用NSCT自适应图像融合和改进的NSCT图像融合算法,分别对实验获取的扫描电镜图像进行误差校正,以获取更精确的样品形貌。实验证明,本文的图像融合方法对于修正纳米尺度扫描图像的误差具有较好的效果,且改进的NSCT图像融合算法性能更为优秀。