面向认知的多波段图像融合方法研究

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1、分类号：TP391单位代码：10110学号：S1407077中北大学全日制工程硕士学位论文面向认知的多波段图像融合方法研究硕士研究生刘震____________校内指导教师蔺素珍___________校外指导教师_________________________所在领域计算机技术_________2018年5月25日图书分类号TP391密级非密_______注1UDC________________________________________________________________全日制工程硕士学位论文_面向认知的多波段图像____融合方法研究____刘震____（

2、作者姓名）校内指导教师（姓名、职称）蔺素珍教授__________________校外指导教师（姓名、职称）____________________________________申请学位级别全日制工程硕士_________________所在领域（研究方向）计算机技术___________________论文提交日期___2018__年4月__11__日论文答辩日期___2018__年__5__月__25_日学位授予日期________年______月______日论文评阅人__________张荣国教授_________秦品乐副教授_____答辩委员会主席_________

3、____强彦_______2018年5月25日注1：注明《国际十进分类法UDC》的分类原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：____________________关于学位论文使用权的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它

4、复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。签名：日期：____________________导师签名：日期：____________________中北大学学位论文面向认知的多波段图像融合方法研究摘要目前，图像融合大多数采用单一的多尺度变换方法对两幅图像进行融合，两幅图像对表达场景信息不够完善，融合图像像质的好坏在很大程度上依赖融合算法的性能和融合规则等，这使得融合图像的像质很不稳定，对图像像质评价也没有统一的标准，不能够满足面向认知

5、的需求，所以本文采用非下采样轮廓波变换（NSCT）、非下采样剪切波变换（NSST）以及限制对比度自适应增强（CLAHE）算法相结合对多波段图像进行融合：⑴提出图像像质在主观视觉特性方面与图像客观评价指标之间的关系。针对图像像质评价不统一的问题，在主观方面，分析人眼视觉成像机制以及视觉信息的传递机制，总结人眼的一些视觉特性，通过主观调研和客观评价指标实验仿真，对比总结主客观评价的相关性，实现图像像质评价的统一。⑵提出NSCT-NSST-CLAHE融合方法。针对单一多尺度变换方法对低频分解不够稀疏导致融合图像像质不清晰的问题，通过NSCT和NSST对图像进行两次多尺度分解，使得分解

6、低频更加稀疏，将逆变换得到的融合图像采用CLAHE算法增强改善图像像质，最后结合前面得出的图像像质评价的统一标准，验证所提融合方法对图像像质有明显改善，融合图像符合人眼的视觉特性，从而实现多波段图像面向认知。⑶设计开发多波段图像融合的系统。为了能够更直观的看到本文算法的融合过程以及融合结果，将本文融合方法通过Gui在Matlab中集成软件，完成简单的人机交互，通过软件各个模块的点击，可以方便简洁的完成图像融合以及图像像质评价。关键词：视觉特性，多波段图像，非下采样轮廓波变换，限制对比度自适应增强算法，像质评价中北大学学位论文Multi-bandimagefusionbasedo

7、nvisualcharacteristicsAbstractCurrently,mostimagefusionsuseasinglemulti-scaletransformationmethodtofusetwoimages.Thetwoimagesarenotperfectenoughtoexpresssceneinformation.Thequalityofthefusionimagedependsonthefusionalgorithm'sperformanceandfusionrul