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图像融合就是将多个成像传感器获得的图像进行综合,以获得信息更丰富的图像的过程。图像融合技术在医学、遥感、土地使用管理和地物识别等领域有着较好的应用前景;在疾病诊断和提高成像系统性能上都具有很好的应用价值。本文根据引导滤波器的特性,针对三种不同类型图像融合问题的特点,提出了相应的自适应引导滤波图像融合算法,具体内容如下:提出了一种基于自适应引导滤波的CT和MRI图像融合算法。利用标准差、平均梯度和边缘强度作为评价参数及目标函数,通过优化方法获取引导滤波器的参数。利用多尺度变换将CT和MRI图像分解为高低频系数;利用引导滤波处理后的权重值,对高低频系数进行加权融合,得到新系数;对新系数进行多尺度反变换得到融合后图像。本文利用15组CT和MRI图像进行了实验,并将实验结果同直接取大法和直觉模糊法进行了比较。实验结果表明,该算法在标准差、平均梯度和边缘强度上,明显优于其它两种算法;主观上观察,该算法得到的融合图像更清晰,包含更丰富骨组织和软组织信息,融合图像在医疗诊断,病变靶区定位上具有明显优势。提出了一种基于自适应引导滤波的MS和PAN图像融合算法。利用平均梯度和空间频率作为评价参数及目标函数,通过优化方法获取引导滤波器的参数。利用IHS变换将MS图像分解成I、H、S三个分量;利用引导滤波处理后的权重值,对I分量和PAN图像的多尺度分解系数,进行加权融合得到新I分量;将得到的新I分量和原H、S分量进行IHS反变换得到融合图像。本文针对12组实验图像进行实验,并将实验结果同直接取大法和直觉模糊法进行了比较。实验结果表明,本算法所得融合图像比直接取大和直觉模糊更好,所以本文算法比其余两种算法更好。提出了一种基于自适应引导滤波的多聚焦图像融合算法。利用标准差和平均梯度作为评价参数和目标函数,通过优化方法获取引导滤波器参数。利用多尺度变换将多聚焦图像分解成高低频系数;利用引导滤波处理后的权重值,对高低频系数进行加权融合,得到新系数;对新系数进行多尺度反变换得到融合后图像。本文针对12组实验图像进行实验,并将实验结果同直接取大法和直觉模糊法进行了比较。实验结果表明,本算法比直接取大法和直觉模糊法好。本文提出的三种自适应引导滤波的图像融合算法,能够更好的对CT和MRI图像、MS和PAN图像、多聚焦图像这三种不同类型图像进行融合,得到更好的图像融合结果,有更好的应用前景。