基于视觉显著性算法的图像融合研究

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1、分类号：TP391单位代码：10183研究生学号：2013532134密级：公开吉林大学硕士学位论文（学术学位）基于视觉显著性算法的图像融合研究ResearchonImageFusionbasedonVisualSaliencyAlgorithm作者姓名：杨爽专业：计算机应用技术研究方向：图像处理与虚拟现实指导教师：冯月萍教授培养单位：计算机科学与技术学院2016年5月基于视觉显著性算法的图像酷合研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＩｍａｇｅＦｕｓｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＶｉｓｕａｌＳａｌｉｅｎｃｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍ作者姓名：杨爽专业名祿：计算

2、机应用技术指导教师：冯月萍教授学位类别：工学硕±答辩日期：２０化年５月斗日未经本论文作者的书面授权，巧法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，巧不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出粗、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕±学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成

3、果。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集体。本人完全意识，均已在文中＾＾明确方式标明到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：诚＼曰期：年月３２０／／５严摘要摘要基于视觉显著性算法的图像融合研究图像融合技术的发展起源于军事领域，后通过不断地发展，除了在军事领域，如侦察等方面发挥重要的作用外，也开始在医学领域被广泛应用于病理研究，农业中的病虫害防治和机器人作业以及地质资源（如石油）勘探和海洋资源管理。越来越广泛的应用需求为图像融合技术的研究及图像处理提供了更加雄厚的资金支持，也促进了其更快速的发展。本文研究了基于视觉显著性和整数小波变换

4、的图像融合方法。在现有的图像融合技术中，特别是在多聚焦图像融合技术中，多尺度变换是应用最为广泛的像素级的图像融合技术，通过多尺度变换将源图像分解成高频部分和低频部分，在通过选用适当的融合规则，得到对应的高频和低频系数，最后通过多尺度反变换重构，得到最终的融合图像。在这个过程中，尺度变换选用不同的变换方式或是在不同的频段选取不同融合规则，都会对融合结果产生不同程度的影响，其效果也各有其优劣。常用的尺度变换有金字塔变换和小波变换，本文中我们使用整数小波变换进行多尺度分解。在经过尺度变换后，需要选取高频部分和低频部分的融合规则，以往对于融合规则的研究往往集中在高频

5、部分融合规则的选择上，本文选用系数绝对值较大法；而在低频部分，往往采用领域最大法或是加权平均法，在本文中，通过使用视觉显著性算法来获取低频融合系数，通过分别获取两源图像的低频部分图像的显著图，对于每一个像素点，选取两个源图像对应的显著图中更显著的点对应的低频部分图像的系数作为融合图像的低频系数，对于显著度相同的点以及均不显著的点，取两者的平均值作为该点的低频系数，这样利用视觉显著性来弥补以往方法可能丢失掉的信息，最大限度地保留图像的有用信息。获取视觉显著图的过程中，分别选取Itti视觉显著性算法、SR视觉显著性算法和GBVS视觉显著性算法来获取视觉显著图，对

6、比其融合结果的各项客观指标，并在此基础上提出了一种结合SR和GBVS的视觉显著性算法。最后，通过实验结果与以往的融合方法的融合结果的参数对比，可以发现，使用本文提出的结合SR和GBVS的视觉显著性算法，与基于Itti视觉显著性算法、SR视觉显著性算法和GBVS视觉显著性算法的图像融合相比，在部分客观参数指标上有所提升。I摘要从融合结果图像与源图像之间的参数信息，可以发现，使用本文提出的结合SR和GBVS的视觉显著性算法进行图像融合能够从两源图像中获取到更多的信息，从融合结果图像与标准参考图像与之间的参数信息，可以发现，使用本文提出的结合SR和GBVS的视觉显

7、著性算法进行图像融合，与标准参考图之间的差距更小，相似度更高。关键词：图像融合，视觉显著性，整数小波变换IIAbstractAbstractResearchonImageFusionbasedonVisualSaliencyAlgorithmThetechnologyofimagefusionoriginsinmilitaryfield,throughconstantdevelopment,playsanimportantroleinnotonlymilitaryaffairs,butalsowidelyusedinthefieldofmedicinefor

8、pathologicalstudy,preventi