【摘 要】
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图像融合是指将两个或两个以上的传感器对同一场景获取不同图像的信息进行综合，通过对多幅图像间的相关性处理来提高图像的可靠性以及对多幅图像间的互补性处理来提高图像的清
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图像融合是指将两个或两个以上的传感器对同一场景获取不同图像的信息进行综合，通过对多幅图像间的相关性处理来提高图像的可靠性以及对多幅图像间的互补性处理来提高图像的清晰度，并利用其相关性及信息互补性以获取更全面、更清晰的场景图像。同单一信息源相比，图像融合通过对多源图像信息的提取和合成，能减少或抑制目标对象或环境解释中可能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差，最大限度的利用各种信息源提供的信息，从而获得对同一场景目标的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述，人们可以得到包含了在各种环境条件下、各种模式下、各种观测角度对同一事物的综合特征描述的合成图像。图像融合已成为计算机视觉方向中一个重要的技术。由于小波变换的优势主要体现在一维分段光滑或有界变差函数进行分析和处理，而在二维或更高维时，由一维小波张成的可分离小波只具有水平、垂直、45°角三个有限方向，用小波变换对图像进行分析，只能以“点”为单位来捕捉图像特征，反映“过”边缘特征而不能表达“沿”边缘特征。因此，小波变换不是研究图像的边界和线状等特性的较好表示工具。
本文以像素级图像融合为主要研究方向，针对小波变换在表达图像边缘方面的局限性，研究了Contourlet变换的图像融合方法，并采用Cycle Spinning算法来提高Contourlet 变换的平移不变性，有效抑制融合图像在奇异处产生的伪吉布斯现象。针对红外与可见光图像的特点，提出了一种基于Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法，实验结果表明本文提出的融合规则可获得较满意的融合图像。
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