多聚焦图像融合方法的研究
摘 要随着传感器技术的不断创新发展，图像融合技术被广泛应用在在诸多领域中。由于焦距的限制，单一的光学传感器并不能够获取完整的场景信息。为了获取一个场景的完整信息，我们一般会对这个场景进行多次多聚焦的成像。这些图像具有一定的互补性和冗余度，因此，对于得到的多幅原图像我们就需要进行图像融合处理。图像融合技术能够在很大程度上提高图像信息的利用率，这在诸多领域都发挥了极大的作用。多聚焦图像融合就是将多幅关于同一场景的、成像条件相同但聚焦在不同点的图像进行融合，得到一幅新的各处信息清晰的高质的结果图像。本课题对各种多聚焦图像融合算法进行讨论，主要针对的是基于空间域（即空域）和基于变换域的多聚焦图像融合算法中的几种经典算法。本课题采用的基于空域的多聚焦图像的融合算法是：逻辑滤波法融合、加权平均法融合；基于变换域的多聚焦图像的融合算法是：最大系数法图像融合、方差法图像融合、最大系数法和方差法相结合的图像融合。本课题对这些融合算法进行Matlab仿真实验，并采用主观视觉评价以及客观指标评价来对融合结果图像进行比较分析。
目录
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 1
1.1课题研究背景和意义 1
1.1.1 图像融合的概念 1
1.1.2 图像融合的意义 3
1.1.3图像融合技术 3
1.2国内外的历史研究及研究现状 5
1.3 Matlab简介 6
1.4论文章节安排 7
第二章 基于空域的多聚焦图像融合 8
2.1基于空域的多聚焦图像融合方法概述 8
2.2 逻辑滤波器法融合 9
2.3加权平均法融合 11
2.4本章小结 12
第三章 基于变换域的多聚焦图像融合 13
3.1小波变换的理论 13
3.1.1小波变换的由来 13
3.1.2小波变换的特点及应用 14
3.2小波算法分析 15
3.2.1连续小波变换（CWT） 16
3.2.2离散小波变换（DWT） 16
3.3基于小波变换的多聚焦图像融合方法分析 17<
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3_5_1_9_1_6_0_7_2
br /> 3.3.1 基于小波变换的图像融合流程 17
3.3.1算法研究 19
（1）最大系数法融合 20
（2）方差法融合 21
（3）最大系数法和方差法融合 22
3.4本章小结 23
第四章 实验结果比较与分析 24
4.1多聚焦图像融合效果评价 24
4.1.1多聚焦图像融合效果主观评价 24
4.1.2多聚焦图像融合效果客观评价 25
4.2各种融合算法的比较 26
1、实验结果的主观视觉评价 29
2、实验结果的客观指标评价 29
4.3本章小结 30
第五章 总结与展望 32
5.1总结 32
5.2展望 33
参考文献 34
致谢 34
附录 36
第一章 绪论
1.1课题研究背景和意义
随着社会的不断进步带来了飞速密切的信息交流，加上各方各面的技术不断发展，为了更好地获得更完善的信息现代人们会在同一个系统中采用多个工具或者多种方式去获取更多的信息，而获得的庞大信息量则需要更好的技术去处理加工才能得到一个让人容易接受消化的信息。这些信息中有很多具有重复性以及大量冗余度，因此信息的处理加工手段中有一个特别重要的处理方式就是数据的融合，这样才能减少庞大信息量带来的冗余。
图像是人类获取外界信息进行知识学习的一个重要来源，因此对图像的处理也逐步成为现代人们关心的一个研究热点。
1.1.1 图像融合的概念
图像融合是图像处理中一个重要的分支[1]。现代社会获取图像的技术是数不胜数，为了获取一个事物或者一个场景的完善的信息，我们有时可能会对这个事物或场景进行多次多聚焦的图像获取。这时，对于得到的图像我们就需要进行图像处理。
自二十世纪八十年代以来，传感器技术不断发展，图像传感器技术作为传感器中重要的一类也得到了很大的发展，从多方面获取对象的图像信息已经不再困难[2]。应用图像传感器技术使得更多的场景信息以图像的方式展现在人们面前已经成为不可避免的趋势。现有的图像传感器大多采用的成像原理以及工作波长等等都有一定的差异，甚至工作环境也是大不相同，我们则需采用不同的图像传感器来满足不同的功能需求。为了获取更好更完善的场景信息，我们需要在不同的环境背景中采用多种图像传感器或者多个同种图像传感器来满足我们的要求。而这些通过图像传感器获取的同一场景的图像则需要加工处理后才能更好地呈现出来，这时图像融合技术作为图像处理加工的方式则成为了一个极佳的而又必不可少的选择。
图像融合技术出现于二十世纪七十年代后期，是图像处理技术中一个不可缺少的一部分，在不同的领域中都发挥着极大的作用[3]。图像融合技术的主要目的是为了能够把通过图像传感器获得的多幅具有互补信息的相同的场景的图像，通过某种融合法则进行处理加工从而能够在多幅原图像的基础上去产生新的具有更完善信息的图像。多个或者多种传感器所获取的同一场景的图像信息虽然具有很好的互补性但同时也具有一定的冗余度，即原图像中两幅或者多幅图像中有一部分是可以进行信息互补的，然而也同样存在的问题就是这些图像有一定的重复信息，即冗余。下图11是图像融合的简单示意图。
图1.1 图像融合示意图
而图像融合处理技术就可以很好地解决多个同一场景图像信息冗余的问题，该技术具有如下的特点[4]：
1、最大程度上获取目标场景的综合信息；
2、容错性好，系统的可靠性得到了很大的提高。即使其中少数几个传感器在获取信息时出现了问题，也不会造成不可弥补的影响；
3、性价比高。传感器数目的增加，系统对单个传感器的性能要求没有那么严格了，系统成本远低于增加的获取的有效信息。
图像融合的主要目的就是降低图像的冗余度，综合图像信息来呈现一个完善优质的图像。图像融合主要包括多传感器图像融合、多聚焦图像融合以及遥感多源图像融合等。本课题主要讨论的是多聚焦图像融合。
多聚焦图像融合主要是对聚焦点不同的图像进行处理[5]。具体来说，所谓多聚焦图像融合技术就是对某一具体场景使用同一个光学传感器进行多次成像后（这些成像的聚焦目标都是不一样的，即多个目标），对所得到的多聚焦的多张图像的聚焦点进行融合得到高清优质的融合图像。其主要是为了能够实现融合每个图像的聚焦点的要求，即综合多个图像的互补信息，从而得到信息整体更加清晰更加完善的新图像。光学镜头的焦距长度是有限的，因此要对一个场景的所有对象都进行聚焦是不可能达到的。这时采用多聚焦图像融合就可以在融合过程中选择所有的聚焦点，就可以综合各聚焦点的信息，融合后得到的一个多个聚焦清晰的对象的图像质量也就会优于任意一个原图像[6]。这项技术可以很好地运用图像的多个信息，也能够让探测识别变得更加可靠。
1.1.2 图像融合的意义
随着传感器技术的不断创新发展，图像融合技术被广泛应用在在诸多领域中。主要分为军事领域的应用与非军事领域的应用。
图像融合技术在军事领域的应用主要分为一下几个方面[7]：
目录
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 1
1.1课题研究背景和意义 1
1.1.1 图像融合的概念 1
1.1.2 图像融合的意义 3
1.1.3图像融合技术 3
1.2国内外的历史研究及研究现状 5
1.3 Matlab简介 6
1.4论文章节安排 7
第二章 基于空域的多聚焦图像融合 8
2.1基于空域的多聚焦图像融合方法概述 8
2.2 逻辑滤波器法融合 9
2.3加权平均法融合 11
2.4本章小结 12
第三章 基于变换域的多聚焦图像融合 13
3.1小波变换的理论 13
3.1.1小波变换的由来 13
3.1.2小波变换的特点及应用 14
3.2小波算法分析 15
3.2.1连续小波变换（CWT） 16
3.2.2离散小波变换（DWT） 16
3.3基于小波变换的多聚焦图像融合方法分析 17<
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3_5_1_9_1_6_0_7_2
br /> 3.3.1 基于小波变换的图像融合流程 17
3.3.1算法研究 19
（1）最大系数法融合 20
（2）方差法融合 21
（3）最大系数法和方差法融合 22
3.4本章小结 23
第四章 实验结果比较与分析 24
4.1多聚焦图像融合效果评价 24
4.1.1多聚焦图像融合效果主观评价 24
4.1.2多聚焦图像融合效果客观评价 25
4.2各种融合算法的比较 26
1、实验结果的主观视觉评价 29
2、实验结果的客观指标评价 29
4.3本章小结 30
第五章 总结与展望 32
5.1总结 32
5.2展望 33
参考文献 34
致谢 34
附录 36
第一章 绪论
1.1课题研究背景和意义
随着社会的不断进步带来了飞速密切的信息交流，加上各方各面的技术不断发展，为了更好地获得更完善的信息现代人们会在同一个系统中采用多个工具或者多种方式去获取更多的信息，而获得的庞大信息量则需要更好的技术去处理加工才能得到一个让人容易接受消化的信息。这些信息中有很多具有重复性以及大量冗余度，因此信息的处理加工手段中有一个特别重要的处理方式就是数据的融合，这样才能减少庞大信息量带来的冗余。
图像是人类获取外界信息进行知识学习的一个重要来源，因此对图像的处理也逐步成为现代人们关心的一个研究热点。
1.1.1 图像融合的概念
图像融合是图像处理中一个重要的分支[1]。现代社会获取图像的技术是数不胜数，为了获取一个事物或者一个场景的完善的信息，我们有时可能会对这个事物或场景进行多次多聚焦的图像获取。这时，对于得到的图像我们就需要进行图像处理。
自二十世纪八十年代以来，传感器技术不断发展，图像传感器技术作为传感器中重要的一类也得到了很大的发展，从多方面获取对象的图像信息已经不再困难[2]。应用图像传感器技术使得更多的场景信息以图像的方式展现在人们面前已经成为不可避免的趋势。现有的图像传感器大多采用的成像原理以及工作波长等等都有一定的差异，甚至工作环境也是大不相同，我们则需采用不同的图像传感器来满足不同的功能需求。为了获取更好更完善的场景信息，我们需要在不同的环境背景中采用多种图像传感器或者多个同种图像传感器来满足我们的要求。而这些通过图像传感器获取的同一场景的图像则需要加工处理后才能更好地呈现出来，这时图像融合技术作为图像处理加工的方式则成为了一个极佳的而又必不可少的选择。
图像融合技术出现于二十世纪七十年代后期，是图像处理技术中一个不可缺少的一部分，在不同的领域中都发挥着极大的作用[3]。图像融合技术的主要目的是为了能够把通过图像传感器获得的多幅具有互补信息的相同的场景的图像，通过某种融合法则进行处理加工从而能够在多幅原图像的基础上去产生新的具有更完善信息的图像。多个或者多种传感器所获取的同一场景的图像信息虽然具有很好的互补性但同时也具有一定的冗余度，即原图像中两幅或者多幅图像中有一部分是可以进行信息互补的，然而也同样存在的问题就是这些图像有一定的重复信息，即冗余。下图11是图像融合的简单示意图。
图1.1 图像融合示意图
而图像融合处理技术就可以很好地解决多个同一场景图像信息冗余的问题，该技术具有如下的特点[4]：
1、最大程度上获取目标场景的综合信息；
2、容错性好，系统的可靠性得到了很大的提高。即使其中少数几个传感器在获取信息时出现了问题，也不会造成不可弥补的影响；
3、性价比高。传感器数目的增加，系统对单个传感器的性能要求没有那么严格了，系统成本远低于增加的获取的有效信息。
图像融合的主要目的就是降低图像的冗余度，综合图像信息来呈现一个完善优质的图像。图像融合主要包括多传感器图像融合、多聚焦图像融合以及遥感多源图像融合等。本课题主要讨论的是多聚焦图像融合。
多聚焦图像融合主要是对聚焦点不同的图像进行处理[5]。具体来说，所谓多聚焦图像融合技术就是对某一具体场景使用同一个光学传感器进行多次成像后（这些成像的聚焦目标都是不一样的，即多个目标），对所得到的多聚焦的多张图像的聚焦点进行融合得到高清优质的融合图像。其主要是为了能够实现融合每个图像的聚焦点的要求，即综合多个图像的互补信息，从而得到信息整体更加清晰更加完善的新图像。光学镜头的焦距长度是有限的，因此要对一个场景的所有对象都进行聚焦是不可能达到的。这时采用多聚焦图像融合就可以在融合过程中选择所有的聚焦点，就可以综合各聚焦点的信息，融合后得到的一个多个聚焦清晰的对象的图像质量也就会优于任意一个原图像[6]。这项技术可以很好地运用图像的多个信息，也能够让探测识别变得更加可靠。
1.1.2 图像融合的意义
随着传感器技术的不断创新发展，图像融合技术被广泛应用在在诸多领域中。主要分为军事领域的应用与非军事领域的应用。
图像融合技术在军事领域的应用主要分为一下几个方面[7]：
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