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龙源期刊?/p>

 http://www.qikan.com.cn 

图像融合算法性能评价系统研究

 

作者:李翠?/p>

 

李宇?/p>

 

来源:《科教导刊?/p>

2012

年第

14

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图像融合的主要思想是采用一定的算法,把具有不同成像机理的图像传感器对同

一场景的多个成像信息融合成一个新的图像,从而使融合的图像可信度更高,更适合人的视觉

及计算机的检测、分类、识别、理解等处理。本论文致力于对图像融合相关技术进行应用、研

究与实现,利?/p>

Matlab

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GUI

编写人机界面,实现多幅图像的输入、图像显示、图像融合以

及根据性能指标判断融合后图像的优劣?/p>

 

        

关键?/p>

 

PCA

 

小波变换

 

图像质量评价

 

MATLAB GUI 

        1 

本课题主要研究内?/p>

 

        

在图像融合算法性能评价系统研究中,利用

Matlab

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GUI

编写人机界面,实现多幅图?/p>

的输入、图像显示、图像融合以及根据性能指标判断融合后图像的优劣;在算法上选择?/p>

average

(平均数算法)?/p>

PCA method

(对基于主成份分析的识别算法)?/p>

Laplacian Pyramid

(拉普拉斯金字塔算法)?/p>

DWT with DBSS

(小波变换)四种算法来进行图像融合,同时在一

定要求下加入噪声来进行比较;在性能评价上面通过两幅残缺图像进行以上四种算法的融合,

并利用图像的均值、标准差、熵和空间频率这四个基本指标的参数值来评价融合的效果。建?/p>

客观的图像融合技术评价标准,设计图像融合算法性能评价系统?/p>

 

        1.1 

图像融合算法概述

 

        

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1

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average

(平均算法)。基于局部区域对比度的选择法利用人眼对对比度非常敏感这

一事实,从两幅原图像中选择对比度最大的像素点作为合成图像的像素点。因为图像中的噪?/p>

具有很高的对比度,所以对比度的选择技术对噪声非常敏感,这样合成图像中将包含很强的?/p>

声。于?/p>

Burr

提出了平均和选择相结合的方法,即?/p>

1

个匹配矩阵来表示两幅图像的相似程

度。当两幅图像很相似时,合成图像就采用两幅图的平均值,也就是权值分别为

0.5

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0.5

?/p>

这样就可以抑制噪声?/p>

 

        

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2

)主成份分析

(PCA)

的识别算法。主成份分析?/p>

PCA

)方法的实质是将高维数据降为?/p>

维数据,使人们能够更直观地看到数据的结构,因而可以用于模式识别、数据的特征提取及数

据压缩等领域。实际操作是将原来的各个因素指标重新组合,组合后的新指标是互不相关的?/p>

在由这些新指标组成的新特征轴中,只用前几个分量图像就能完全表征原始集群的有效信息?/p>

图像中彼此相关的数据被压缩,而特征得到了突出,此方法在对于具有相关因子的多源遥感?/p>

据进行融合时有显著优势?/p>

 

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 http://www.qikan.com.cn 

图像融合算法性能评价系统研究

 

作者:李翠?/p>

 

李宇?/p>

 

来源:《科教导刊?/p>

2012

年第

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图像融合的主要思想是采用一定的算法,把具有不同成像机理的图像传感器对同

一场景的多个成像信息融合成一个新的图像,从而使融合的图像可信度更高,更适合人的视觉

及计算机的检测、分类、识别、理解等处理。本论文致力于对图像融合相关技术进行应用、研

究与实现,利?/p>

Matlab

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GUI

编写人机界面,实现多幅图像的输入、图像显示、图像融合以

及根据性能指标判断融合后图像的优劣?/p>

 

        

关键?/p>

 

PCA

 

小波变换

 

图像质量评价

 

MATLAB GUI 

        1 

本课题主要研究内?/p>

 

        

在图像融合算法性能评价系统研究中,利用

Matlab

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编写人机界面,实现多幅图?/p>

的输入、图像显示、图像融合以及根据性能指标判断融合后图像的优劣;在算法上选择?/p>

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(对基于主成份分析的识别算法)?/p>

Laplacian Pyramid

(拉普拉斯金字塔算法)?/p>

DWT with DBSS

(小波变换)四种算法来进行图像融合,同时在一

定要求下加入噪声来进行比较;在性能评价上面通过两幅残缺图像进行以上四种算法的融合,

并利用图像的均值、标准差、熵和空间频率这四个基本指标的参数值来评价融合的效果。建?/p>

客观的图像融合技术评价标准,设计图像融合算法性能评价系统?/p>

 

        1.1 

图像融合算法概述

 

        

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1

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(平均算法)。基于局部区域对比度的选择法利用人眼对对比度非常敏感这

一事实,从两幅原图像中选择对比度最大的像素点作为合成图像的像素点。因为图像中的噪?/p>

具有很高的对比度,所以对比度的选择技术对噪声非常敏感,这样合成图像中将包含很强的?/p>

声。于?/p>

Burr

提出了平均和选择相结合的方法,即?/p>

1

个匹配矩阵来表示两幅图像的相似程

度。当两幅图像很相似时,合成图像就采用两幅图的平均值,也就是权值分别为

0.5

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这样就可以抑制噪声?/p>

 

        

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2

)主成份分析

(PCA)

的识别算法。主成份分析?/p>

PCA

)方法的实质是将高维数据降为?/p>

维数据,使人们能够更直观地看到数据的结构,因而可以用于模式识别、数据的特征提取及数

据压缩等领域。实际操作是将原来的各个因素指标重新组合,组合后的新指标是互不相关的?/p>

在由这些新指标组成的新特征轴中,只用前几个分量图像就能完全表征原始集群的有效信息?/p>

图像中彼此相关的数据被压缩,而特征得到了突出,此方法在对于具有相关因子的多源遥感?/p>

据进行融合时有显著优势?/p>

 

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图像融合算法性能评价系统研究

 

作者:李翠?/p>

 

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来源:《科教导刊?/p>

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年第

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图像融合的主要思想是采用一定的算法,把具有不同成像机理的图像传感器对同

一场景的多个成像信息融合成一个新的图像,从而使融合的图像可信度更高,更适合人的视觉

及计算机的检测、分类、识别、理解等处理。本论文致力于对图像融合相关技术进行应用、研

究与实现,利?/p>

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编写人机界面,实现多幅图像的输入、图像显示、图像融合以

及根据性能指标判断融合后图像的优劣?/p>

 

        

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图像质量评价

 

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本课题主要研究内?/p>

 

        

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DWT with DBSS

(小波变换)四种算法来进行图像融合,同时在一

定要求下加入噪声来进行比较;在性能评价上面通过两幅残缺图像进行以上四种算法的融合,

并利用图像的均值、标准差、熵和空间频率这四个基本指标的参数值来评价融合的效果。建?/p>

客观的图像融合技术评价标准,设计图像融合算法性能评价系统?/p>

 

        1.1 

图像融合算法概述

 

        

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1

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一事实,从两幅原图像中选择对比度最大的像素点作为合成图像的像素点。因为图像中的噪?/p>

具有很高的对比度,所以对比度的选择技术对噪声非常敏感,这样合成图像中将包含很强的?/p>

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提出了平均和选择相结合的方法,即?/p>

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度。当两幅图像很相似时,合成图像就采用两幅图的平均值,也就是权值分别为

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这样就可以抑制噪声?/p>

 

        

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2

)主成份分析

(PCA)

的识别算法。主成份分析?/p>

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)方法的实质是将高维数据降为?/p>

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图像融合算法性能评价系统研究

 

作者:李翠?/p>

 

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图像融合的主要思想是采用一定的算法,把具有不同成像机理的图像传感器对同

一场景的多个成像信息融合成一个新的图像,从而使融合的图像可信度更高,更适合人的视觉

及计算机的检测、分类、识别、理解等处理。本论文致力于对图像融合相关技术进行应用、研

究与实现,利?/p>

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图像质量评价

 

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本课题主要研究内?/p>

 

        

在图像融合算法性能评价系统研究中,利用

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编写人机界面,实现多幅图?/p>

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(对基于主成份分析的识别算法)?/p>

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(小波变换)四种算法来进行图像融合,同时在一

定要求下加入噪声来进行比较;在性能评价上面通过两幅残缺图像进行以上四种算法的融合,

并利用图像的均值、标准差、熵和空间频率这四个基本指标的参数值来评价融合的效果。建?/p>

客观的图像融合技术评价标准,设计图像融合算法性能评价系统?/p>

 

        1.1 

图像融合算法概述

 

        

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1

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(平均算法)。基于局部区域对比度的选择法利用人眼对对比度非常敏感这

一事实,从两幅原图像中选择对比度最大的像素点作为合成图像的像素点。因为图像中的噪?/p>

具有很高的对比度,所以对比度的选择技术对噪声非常敏感,这样合成图像中将包含很强的?/p>

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提出了平均和选择相结合的方法,即?/p>

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个匹配矩阵来表示两幅图像的相似程

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0.5

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0.5

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这样就可以抑制噪声?/p>

 

        

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2

)主成份分析

(PCA)

的识别算法。主成份分析?/p>

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)方法的实质是将高维数据降为?/p>

维数据,使人们能够更直观地看到数据的结构,因而可以用于模式识别、数据的特征提取及数

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在由这些新指标组成的新特征轴中,只用前几个分量图像就能完全表征原始集群的有效信息?/p>

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