当前位置:文档之家› 基于D—S证据理论的多聚焦图像融合算法

基于D—S证据理论的多聚焦图像融合算法

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/e017461524.html,

基于D—S证据理论的多聚焦图像融合算法作者:范福伟胡红萍白艳萍

来源:《科技视界》2015年第02期

【摘要】图像的不同特征从不同的角度反映出图像像素间的差异。本文在Contourlet变换下,利用D-S证据理论的聚集性,将图像不同邻域特征的作为基本概率赋值的依据合成融合系数,提出基于证据理论的多聚焦图像融合算法。仿真实验表明,该算法能有效地综合图像的多个邻域特征,具有较好的融合效果。

【关键词】Contourlet变换;D-S证据理论;多聚焦图像融合

Multi-focus Image Fusion Algorithm Based on D-S Evidence Theory

FAN Fu-wei HU Hong-ping BAI Yan-ping

(North University of China, Taiyuan Shanxi 030051,China)

【Abstract】The different characteristics of the image reflect the difference between the image pixels from different angles.We synthesis fusion coefficient using characteristics of different neighborhood of images as the basis of basic probability assignment making use of clusters of D-S evidence theory under Contourlet transformation in my thesis and propose the algorithm of multi-focus image fusion ;based on the evidence theory.It shows that the algorithm can effectively integrate multiple neighborhood features of the image which is provided with a good fusion effect according to the simulation experiment.

【Key words】Contourlet Transformation; D-S Evidence Theory; Multi-focus Image Fusion

0 引言

图像融合是指综合提取两个或多个多源图像信息,获得对同一场景或者目标准确、全面和可靠的图像,使之更加适合于人眼感知或计算机的后续处理。图像融合充分利用多个被融合图像中所包含的冗余信息和互补信息,是计算机视觉和图像理解领域中一项新技术。图像融合根据所处的阶段不同,通常在三个不同的层次上进行,即像素级融合,特征级融合和决策级融合[1]。

目前,像素级图像融合方法可以分为三类:传统简单的融合方法、基于塔式分解和重建的融合方法和基于小波变换的融合方法[2]。后两种方法都是讲图像分解为低频子带和高频子

带,对不同的子带分别不同的融合方法建立融合系数。目前,建立融合系数所依据的邻域特征有邻域方差[2-3]、邻域空间频率[4]、邻域梯度[5]、邻域能量[6]以及邻域信息熵等。各种邻域特征方法均取得较好的融合效果,那么综合多个邻域特征的融合效果是否优于基于单一特征的

相关主题
相关文档 最新文档