【摘 要】
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多源图像融合是近年来研究火热的方向,涉及传感器技术、数字图像处理、计算机视觉以及人工智能等多个领域。红外与可见光图像因其良好的互补性质,在社会安全、视频监控等多个
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多源图像融合是近年来研究火热的方向,涉及传感器技术、数字图像处理、计算机视觉以及人工智能等多个领域。红外与可见光图像因其良好的互补性质,在社会安全、视频监控等多个领域有着重要的应用意义,本文研究将基于红外与可见光图像融合展开,主要研究成果如下:(1)提出基于NSST域的自适应PCNN图像融合算法首先用非下采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST)对源图像进行分解,得到高频系数与低频系数,与其它多尺度分解方法相比,NSST是一种最优、最稀疏的函数表示方法;其次针对图像高低频信息的性质,设计不同的融合准则,对低频系数采用区域能量和融合方法,对高频系数采用量子微粒群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)与脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)结合的QPSO-PCNN算法融合;最终通过NSST逆变换对融合系数进行重构得到融合图像。(2)提出基于卷积神经网络(CNN)的图像融合算法本文通过研究红外与可见光图像的性质,通过设计相似度阈值类比多聚焦图像融合,通过设计2-Channel Network获得权重图对相似性高于阈值的点进行融合,设计局域能量融合方法对相似性低于阈值的点进行融合。考虑到人眼视觉系统并使用金字塔分解在各个分辨率上对各层分解系数进行融合以进一步提升融合质量。通过实验结果表明,本文提出的两种算法具有明显的优越性,在主观观察与客观数据两个方面融合图像质量都有很大的提高。
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