图像融合技术应用_图像融合技术的分析研究
图像融合技术的分析研究
【摘要】社会信息化的飞速发展带动了成像传感技术的发展，传统信息融合技术对数据处理量的急剧上升和多样性问题已经不能满足需求，本文通过对已有的图像处理方法进行比较分析，提出利用“多源图像的智能化融合技术研究”这一新的思路。
【关键词】图像处理；信息融合；人工智能技术
随着计算机科学和微电子技术的飞速发展，成像传感器被广泛运用，面对获取数据种类和数量急剧增加，传统的信息处理方法显然已不能满足需求，信息融合是一种新的图像处理技术，它是对多源信息进行不同层次，不同级别的处理和综合，获得的信息更为丰富，精确和可靠。图像融合[1]是以图像为主要研究对象，涉及图像处理、信号处理、人工智能等多个学科，一般可分为三个层次像素级融合、特征级融合和决策级融合。经过多年的发展，像素级融合出现了一系列的融合算法，从形式上可分为基于空间域的融合和基于变换域的融合。后者一般直接对图像的像素空间进行融合，而变换域的融合算法是先对融合源图像进行变换再对变换后的系数进行组合。两者是相互联系的。目前，基于多尺度变换的图像算法是主要研究方向之一。多尺度方法是对人眼感知过程进行模拟。通过模板进行层层滤波而形成的。它基本思想是把源图像进行多尺度方法分解，再分别对低通或带通图像进行融合处理、重构最终的图像。由于许多算法是基于小波变换的，出现了许多新的融合算法，如Li 等提出的采用离散小波变换进行图像融合改善
融合效果[2]和融合性能。后来还发展出多小波整合算法，这种的分析方法更加精确[3]。总而言之，基于多尺度分解的图像融合算法可以统一在一种框架下，对于这种统一框架进行了详细的描述。
目前，绝大部分的融合算法都是在它的框架下展开的，可以认为基于多尺度分解的图像融合方法是现今的主流方向。但必须注意到该框架也存在很多问题，特别是框架的限制性较强，阻碍了融合研究的发展。因此迫切地需要引入一些新思想到融合研究中来。其中思路一是将马尔可夫随机场引入到融合中[4]，利用马尔可夫随机场模型对融合进行优化。基于马尔可夫随机场的图像融合方法是用适当的函数来表示融合任务的融合结果，把原图像作为一随机场集进行全局寻优。针对不同图像用回归分析的方法提取一组统计参数来表征图像的局部结构特征，再做相似性测度计算，最后由输入图像及其相似性矩阵生成融合后的边缘图像。
思路二是利用基于变分偏微分方程建模实现图像融合。是一种基于物理学的方法。前期研究主要由Socolinsky[5]完成，它提出了多波段图像的对比度形式（Contrast Form ），进而得到对比度的主分量作为目标对比度场，最后构造一个能量函数的极值问题，利用它寻找最接近的图像作为融合结果。还有，洪等提出将多个源图像之间不同的显著性权重作为构建对比度形式的依据来融合多聚焦图像[6]。
近年来，人工智能技术特别是统计学习的研究发展迅速。在统计学习中，当我们获得一组观测数据，当我们没有必要建立物理模型时，可以根据这组数据进
行推算出数学模型，这类模型一般没有对问题的物理解释，但是输入输出之间反映了问题的实际。对应于图像融合也存在着同样的问题，利用已有的方法我们很难建立起通用的融合模型，比如在多聚焦图像中，已有的算法尝试用局部显著性、
谈医学影像的融合(一)
谈医学影像的融合(一) 科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的〔1，2〕。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。 1医学影像融合的必要性 1.1影像的融合是技术更新的需要随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。 1.2影像的融合弥补了单项检查成像的不足目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。 1.3影像的融合是临床的需要影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。 2医学影像融合的可行性 2.1影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT 检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT 检查则可以弥补功能测定的不足。 2.2医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。 3医学影像融合的关键技术 信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织
像素级图像融合讲解
山东大学（威海）毕业论文 毕业设计（论文）设计(论文)题目像素级图像融合方法 姓名：李桂楠 学号：201100800668 学院：机电与信息工程学院 专业：自动化 年级2011级 指导教师：孙甲冰
目录 摘要 (4) Abstract (5) 第一章绪论 (1) 1.1课题背景及来源 (1) 1.2图像融合的理论基础和研究现状 (1) 1.3图像融合的应用 (1) 1.4图像融合的分类 (1) 第二章像素级图像融合的预处理 (3) 2.1图像增强 (3) 2.2图像校正 (6) 2.3图像配准 (6) 第三章像素级图像融合的方法综述 (8) 3.1加权平均图像融合方法 (8) 3.2 HIS空间图像融合方法 (8) 3.3 主成分分析图像融合方法 (8) 3.4 伪彩色图像融合方法 (9) 第四章基于小波变换的像素级图像融合概述 (10) 4.1 小波变换的基本理论 (10) 4.2 基于小波变换的图像融合 (11) 4.3基于小波变换的图像融合性能分析 (12)
第五章像素级图像融合方法的研究总结与展望 (19) 参考文献 (20) 谢辞................................. 错误！未定义书签。
摘要 近些年，随着科学技术的飞速发展，各种各样的图像传感器出现在人们的视野前，这种样式繁多的图像传感器在不同的成像原理和不同的工作环境下具有不同功能。而因为多传感器的不断涌现，图像融合技术也越来越多的被应用于医学、勘探、海洋资源开发、生物学科等领域。 图像融合主要有像素级、决策级和特征级三个层次，而像素级图像融合作为基础能为其他层次的融合提供更准确、全面、可依赖的图像信息。本文的主要工作是针对像素级的图像融合所展开的。 关键词 图像融合理论基础、加权平均、图像融合方法、小波变换、
多聚焦图像融合方法综述
多聚焦图像融合方法综述 摘要：本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关知识。然后从空域和频域两方面将多聚焦图像融合方法分为两大块，并对这两块所包含的方法进行了简单介绍并对其中小波变换化法进行了详细地阐述。最后提出了一些图像融合方法的评价方法。 关键词：多聚焦图像融合；空域；频域；小波变换法；评价方法 1、引言 按数据融合的处理体系，数据融合可分为：信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合。图像融合是数据融合的一个重要分支，是20世纪70年代后期提出的概念。该技术综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等现代高新技术。它在遥感图像处理、目标识别、医学、现代航天航空、机器人视觉等方面具有广阔的应用前景。 Pohl和Genderen将图像融合定义为：“图像融合是通过一种特定的方法将两幅或多幅图像合成一幅新图像”，其主要思想是采用一定的方法，把工作于不同波长范围、具有不同成像机理的各种成像传感器对同一场景成像的多幅图像信息合成一幅新的图像。 作为图像融合研究重要内容之一的多聚焦图像融合，是指把用同一个成像设备对某一场景通过改变焦距而得到的两幅或多幅图像中清晰的部分组合成一幅新的图像，便于人们观察或计算机处理。图像融合的方法大体可以分为像素级、特征级、决策级3中，其中，像素级的图像融合精度较高，能够提供其他融合方法所不具备的细节信息，多聚焦融合采用了像素级融合方法，它主要分为空域和频域两大块，即： （1）在空域中，主要是基于图像清晰部分的提取，有梯度差分法，分块法等，其优点是速度快、方法简单，不过融合精确度相对较低，边缘吃力粗糙； （2）在频域中，具有代表性的是分辨方法，其中有拉普拉斯金字塔算法、小波变换法等，多分辨率融合精度比较高，对位置信息的把握较好，不过算法比较复杂，处理速度比较慢。 2、空域中的图像融合 把图像f(x,y)看成一个二维函数，对其进行处理，它包含的算法有逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态法、图像代数法、模拟退火法等。 2.1 逻辑滤波器法 最直观的融合方法是两个像素的值进行逻辑运算,如:两个像素的值均大于特定的门限值,
遥感图像融合方法比较
1 绪论 1.1研究目的及意义 20世纪90年代中后期以后，搭载许多新型传感器的卫星相继升空，使得同一地区的遥感数据影像数目不断增多。如何有效地利用这些不同时相、不同传感器、不同分辨率的遥感数据便成为了遥感工作者研究的瓶颈问题，然而解决这一问题的关键技术就是遥感影像数据融合。 遥感数据融合就是对多个遥感器的图像数据和其他信息的处理过程，它着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据，按一定法则（算法）进行处理，获得比单一数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波谱和时间特征的合成图像。 遥感是不同空间、时间、波谱、辐射分辨率提供电磁波谱不同谱段的数据。由于成像原理不同和技术条件的限制，任何一个单一遥感器的遥感数据都不能全面的反映目标对象的特征，也就是有一定的应用范围和局限性。各类非遥感数据也有它自身的特点和局限性。影像数据融合技术能够实现数据之间的优势互补，也能实现遥感数据与地理数据的有机结合。数据融合技术是一门新兴的技术，具有十分广阔的应用前景。所以，研究遥感影像数据融合方法是非常必要的。 1.2研究现状及发展的趋势 1.2.1研究现状 20世纪美国学者提出“多传感器信息融合”的概念认为在多源遥感影像数据中能够提取出比单一遥感影像更丰富、更有效、更可靠的信息。之后由于军事方面的要求，使得遥感影像数据融合技术得到了很大的发展，美、英，德等国家已经研制出了实用的遥感数据融合处理的系统和软件，同时进行了商业应用。 1）、融合结构 融合的结构可分为两类：集中式和分布式。集中式融合结构：各传感器的观测数据直接被送到中心，进行融合处理，用于关联、跟踪、识别等。分布式融合结构：每个传感器独立完成关联、识别、跟踪，然后由融合中心完成配准、多源关联的融合。 2）、融合的层次 图像融合可分为：像元级融合、特征级融合和决策级融合。 像元级融合是最低级的信息融合，可以在像素或分辨单位上进行，又叫做数据级融合。它是对空间配准的遥感影像数据直接融合，然后对融合的数据进行特征提取和属性说明。 特征级融合是由各个数据源中提取特征信息进行综合分析和处理的过程，是中间层次的融合。特征级融合分为目标状态信息融合和目标特征融合。 决策级融合是在信息表示的最高层次上进行融合处理。首先将不同传感器观测同一目标获得的数据进行预处理、特征提取、识别，以建立对所观测目标的初步理论，然后通过相关处理、决策级融合判别，最终获得联合推断结果，从而为决策提供依据。
像素级图像融合及其关键技术研究
像素级图像融合及其关键技术研究 图像融合是将多个相同或不同类型的成像传感器获取的同一场景的多幅图像信息加以综合与提取,从而产生比任何单一图像信息对景物更加精确的描述。图像融合一般可分为像素级、特征级和决策级图像融合。 本文针对像素级图像融合技术中需要解决的关键问题,重点研究了其中的三项关键技术:像素级图像融合预处理中的图像降噪技术、多聚焦图像融合技术以及全色与多光谱遥感影像融合技术。主要内容为:1.提出了一种基于人类视觉系统的图像去噪方法。 该方法结合了像素分类与小波变换,在不同的图像区域采用不同的阈值进行去噪,可有效提高图像去噪的效果,同时较好的保持了图像细节。2.提出了一种有利于图像压缩的小波图像去噪方法以及一种小波系数校验方法。 该去噪方法利用图像小波系数的层内相关性进行图像去噪,并可与后续的图像压缩处理有效结合。3.提出了一种基于局部区域梯度信息的多分辨率图像融合算法及其改进算法。 改进算法对不同源图像的对应尺度系数进行自适应加权相加,以获得融合后的尺度系数。这两种方法的融合效果均优于常用融合方法。 4.提出了一种基于离散余弦变换以及一种结合小波变换与离散余弦变换的图像融合新方法。前者的计算量相对较少,适用于实时处理,而后者则能有效提高图像融合的质量。 5.提出了一种基于支持向量机与图像块分割的自适应图像融合策略。该方法依据多聚焦源图像块所在的位置,采用不同大小的图像块进行自适应融合处理,可有效提高图像的融合效果。
6.提出了一种结合块分割与多分辨率分析的多聚焦图像融合方法。该方法可与现有的基于多分辨率分析的多聚焦图像融合方法相结合,能有效提高这些方法的融合效果。 7.提出了一种基于离散余弦变换与IHS(Intensity-hue-saturation,IHS)变换的多光谱与全色遥感影像融合方法及其改进算法。这两种方法可直接在离散余弦变换域进行遥感影像融合,适合压缩格式的遥感影像快速融合。 利用这两种方法的思想在空域结合基于IHS变换的融合方法,仅需较小的计算量,在提高融合图像空间分辨率的同时,保持了绿色植被区域的光谱特性。8.提出了一种基于抽样小波变换与IHS变换的高空间分辨率遥感影像融合方法。 该方法的计算量接近于基于抽样小波变换的常用融合方法,并可获得近似甚至优于冗余小波变换的融合效果。上述各个技术研究点均进行了相应的计算机仿真与性能分析。 本论文的所有研究工作在图像去噪与图像融合处理领域具有重要的理论与应用价值。
医学图像融合技术及运用
医学图像融合技术及使用 1医学图像融合技术 1.1图像融合的内涵图像融合是指将多源图像传感器所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理,提取各自的有用信息,最后综合 成同一图像以供观察或进一步处理。从信息论的角度讲,融合后的图像将比组成它的各个子图像具有更优越的性能,综合整体信息大于各部分信息之和,也就是说,融合的结果应该比任何一个输入信息源包含更多 的有用信息,即1+1>2,这就是图像信息的融合2。 1.2医学图像融合的分类一个完整的医学图像融合系统应该是各种成像设备、处理设备与融合软件的总和。因为融合图像的应用目的不同,决定了医学图像融合具有各种各样的形式。根据被融合图像成像方式 不同,可分为同类方式融合和交互方式融合。同类方式融合(也称单模 融合,mono2mo2dality)是指相同成像方式的图像融合,如SPECT图像间融合,MR图像间融合等;交互方式融合(也成多模融合,multi2mo2dality)是指不同成像方式的图像融合,如SPECT与MR图像融合,PET与CT图像融合等。按融合对象不同,可分为单样本时间融合、单样本空间融合以及模板融合。单样本时间融合：跟踪某一病人在一段时间内对同一脏 器所做的同种检查图像实行融合,可用于对比以跟踪病情发展和确定该检查对该疾病的特异性;单样本空间融合：将某个病人在同一时间内(临床上将一周左右的时间视为同时)对同一脏器所做几种检查的图像 实行融合,有助于综合利用多种信息,对病情做出更确切的诊断;模板融合：是将病人的检查图像与电子图谱或模板图像实行融合,有助于研究某些疾病的诊断标准。另外,还能够将图像融合分为短期图像融合(如 跟踪肿瘤的发展情况时在1~3个月内做的检查图像实行融合)与长期图像融合(如治疗效果评估时实行的治疗后2~3年的图像与治疗后当时的图像实行融合)。综上所述,依据不同的分类原则,医学图像融合有多种方式,在实际应用中,临床医师还能够根据各种不同的诊断与治疗目的 持续设计出更多的融合方式。
遥感影像融合处理方法
遥感影像融合处理方法 摘要：本文介绍了遥感影像数据融合技术，并给出了融合的一些基本理论、融合处理一般步骤以及常用融合处理方法，最后简要描述了融合评价的方式方法等。 关键词：遥感影像融合融合评价 1、前言 将高分辨率的全色遥感影像和低分辨率的多光谱遥感影像进行融合，获得色彩信息丰富且分辨率高的遥感融合影像的过程，成为遥感影像融合。全色影像一般具有较高空间分辨率，多光谱影像光谱信息较丰富，为提高多光谱影像的空间分辨率，可以将全色影像融合进多光谱影像。通过影像融合既可以提高多光谱影像空间分辨率，又能保留其多光谱特性。 2、遥感影像融合一般步骤 遥感影像信息融合一般流程主要分为两个阶段：图像预处理，图像融合变换。 图像预处理主要包括：几何校正及影像配准。几何校正主要在于去除透视收缩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；影像配准的目的在于消除由不同传感器得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。 3 常用融合方式 3.1 IHS融合 IHS（亮度I、色度H、饱和度S）变换就是将影像从RGB彩色空间变换到IHS空间来实现影像融合的一种方法。由光学、热红外和雷达(微波)等方式得到的不同波段遥感数据，合成的RGB颜色空间是一个对物体颜色属性描述系统，而IHS色度空间提取出物体的亮度、色度、饱和度，它们分别对应每个波段的平均辐射强度、数据向量和的方向及其等量数据的大小。RGB颜色空间和IHS 色度空间有着精确的转换关系。IHS变换法只能用三个波段的多光谱影像融合和全色影像融合。 3.2 小波融合 小波变换，基于遥感影像的频域分析进行的，由于同一地区不同类型的影像，低频部分差别不大，而高频部分相差很大，通过小波变换对变换区实现分频，在分频基础上进行遥感影像的融合，常用于雷达影像SAR与TM影像的融合。
图像融合的研究背景和研究意义
图像融合的研究背景和研究意义 1概述 2 图像融合的研究背景和研究意义 3图像融合的层次 3.1像素级图像融合 3.2特征级图像融合 3.3决策级图像融合 4 彩色图像融合的意义 1概述 随着现代信息技术的发展，图像的获取己从最初单一可见光传感器发展到现在的雷达、高光谱、多光谱红外等多种不同传感器，相应获取的图像数据量也急剧增加。由于成像原理不同和技术条件的限制，任何一个单一图像数据都不能全面反应目标对象的特性，具有一定的应用范围和局限性。而图像融合技术是将多种不同特性的图像数据结合起来，相互取长补短便可以发挥各自的优势，弥补各自的不足，有可能更全面的反映目标特性，提供更强的信息解译能力和可靠的分析结果。图像融合不仅扩大了各图像数据源的应用范围，而且提高了分析精度、应用效果和使用价值，成为信息领域的一个重要的方向。图像配准是图像融合的重要前提和基础，其误差的大小直接影响图像融合结果的有效性。 作为数据融合技术的一个重要分支，图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、生成三维立体效果、实现实时或准实时动态监测、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点，使得图像融合在遥感观测、智能控制、无损检测、智能机器人、医学影像(2D和3D)、制造业等领域得到广泛的应用，成为当前重要的信息处理技术，迅速发展的军事、医学、自然资源勘探、环境和土地、海洋资源利用管理、地形地貌分析、生物学等领域的应用需求更有力地刺激了图像融合技术的发展。 2 图像融合的研究背景和研究意义 Pohl和Genderen对图像融合做了如下定义：图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。它的主要思想是采用一定的算法，把
医学图像融合技术及运用
医学图像融合技术及运用 1医学图像融合技术 图像融合的内涵图像融合是指将多源图像传感器所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理,提取各自的有用信息,最后综合成同一图像以供观察或进一步处理。从信息论的角度讲,融合后的图像将比组成它的各个子图像具有更优越的性能,综合整体信息大于各部分信息之和,也就是说,融合的结果应该比任何一个输入信息源包含更多的有用信息,即1+1>2,这就是图像信息的融合[2]。 医学图像融合的分类一个完整的医学图像融合系统应该是各种成像设备、处理设备与融合软件的总和。由于融合图像的应用目的不同,决定了医学图像融合具有各种各样的形式。根据被融合图像成像方式不同,可分为同类方式融合和交互方式融合。同类方式融合是指相同成像方式的图像融合,如SPECT图像间融合,MR图像间融合等;交互方
式融合是指不同成像方式的图像融合,如SPECT与MR图像融合,PET与CT图像融合等。按融合对象不同,可分为单样本时间融合、单样本空间融合以及模板融合。单样本时间融合:跟踪某一病人在一段时间内对同一脏器所做的同种检查图像进行融合,可用于对比以跟踪病情发展和确定该检查对该疾病 的特异性;单样本空间融合:将某个病人在 同一时间内对同一脏器所做几种检查的图 像进行融合,有助于综合利用多种信息,对 病情做出更确切的诊断;模板融合:是将病 人的检查图像与电子图谱或模板图像进行 融合,有助于研究某些疾病的诊断标准。另外,还可以将图像融合分为短期图像融合与长期图像融合。综上所述,依据不同的分类原则,医学图像融合有多种方式,在实际应 用中,临床医师还可以根据各种不同的诊断与治疗目的不断设计出更多的融合方式。 医学图像融合的主要技术方法与步骤 医学图像融合的过程是一个渐进的过程,不同的融合方法有各自具体的操作和处理,但是,不管应用何种技术方法,图像融合一般
偏振成像及偏振图像融合技术与方法模板
编号 偏振成像与偏振图像融合技术与方法 Technology and Method of Polarization Imaging and Polarization Image Fusion 学生姓名 专业 学号 学院 2014年06月
摘要：偏振成像技术能在杂乱背景下提高目标的识别率，对于人造假目标和伪装具有独特的辨别能力，同时能提高图像的对比度和清晰度。在过去的十几年中，成像偏振技术获得了迅速的发展，应用的范围也在不断地扩大，己经成为信息获取领域中的一个研究热点。本文主要论述了偏振成像技术的发展现状及应用前景，对偏振光的基本理论进行了研究。通过用数学表达式和矩阵对多源图像融合技术进行了详细的理论描述。 关键词：偏振成像图像融合斯托克斯参量琼斯矩阵
Abstract Polarization imaging has the ability to identify false targets and enhance images taken in poor visibility and even restore clear-day visibility of scene. In the past several years, polarization imaging has been developed rapidly, the scope of application in continually expanding, already became in the field of information for a research hotspot. This article mainly discusses the technology development status and the application prospect of polarized light and studies the basic theory of polarized light technology. By using mathematical expression and the matrix of the source image fusion technology detailed description of the theory. Keywords：Polarization Imaging; Polarization Image Fusion; Stokes parameter; Jones matrix
谈医学影像的融合
科技的进步带动了现代医学的发展，计算机技术的广泛应用，又进一步推动了影像医学向前迈进。各类检查仪器的性能不断地提高，功能不断地完善，并且随着图像存档和传输系统(PACS)的应用，更建立了图像信息存储及传输的新的模式。而医学影像的融合，作为图像后处理技术的完善和更新，将会成为影像学领域新的研究热点，同时也将是医学影像学新的发展方向。所谓医学影像的融合，就是影像信息的融合，是信息融合技术在医学影像学领域的应用；即利用计算机技术，将各种影像学检查所得到的图像信息进行数字化综合处理，将多源数据协同应用，进行空间配准后，产生一种全新的信息影像，以获得研究对象的一致性描述，同时融合了各种检查的优势，从而达到计算机辅助诊断的目的［1，2］。本文将从医学影像融合的必要性、可行性、关键技术、临床价值及应用前景5个方面进行探讨。 1医学影像融合的必要性 1.1影像的融合是技术更新的需要随着计算机技术在医学影像学中的广泛应用，新技术逐渐替代了传统技术，图像存档和PACS的应用及远程医疗的实施，标志着在图像信息的存储及传输等技术上已经建立了新的模式。而图像后处理技术也必须同步发展，在原有的基础上不断地提高和创新，才能更好更全面地发挥影像学的优势。影像的融合将会是后处理技术的全面更新。 1.2影像的融合弥补了单项检查成像的不足目前，影像学检查手段从B超、传统X线到DSA、CR、CT、MRI、PET、SPECT等，可谓丰富多彩，各项检查都有自身的特点和优势，但在成像中又都存在着缺陷，有一定的局限性。例如：CT检查的分辨率很高，但对于密度非常接近的组织的分辨有困难，同时容易产生骨性伪影，特别是颅后窝的检查，影响诊断的准确性；MRI检查虽然对软组织有超强的显示能力，但却对骨质病变及钙化病灶显示差；如果能将同一部位的两种成像融合在一起，将会全面地反映正常的组织结构和异常改变，从而弥补了其中任何一种单项检查成像的不足。 1.3影像的融合是临床的需要影像诊断最终服务于临床治疗；先进的检查手段，清晰的图像，有助于提高诊断的准确性，而融合了各种检查优势的全新的影像将会使诊断更加明确，能够更好地辅助临床诊治疾病。2医学影像融合的可行性 2.1影像学各项检查存在着共性和互补性为影像的融合奠定了基础尽管每项检查都有不同的检查方式、成像原理及成像特征，但它们具有共同的形态学基础，都是通过影像来反映正常组织器官的形态、结构和生理功能，以及病变的解剖、病理和代谢的改变。而且，各项检查自身的缺陷和成像中的不足，都能够在其他检查中得到弥补和完善。例如：传统X线、CT检查可以弥补对骨质成像的不足；MRI检查可以弥补对软组织和脊髓成像的不足；PET、SPECT检查则可以弥补功能测定的不足。 2.2医学影像的数字化技术的应用为影像的融合提供了方法和手段现在，数字化技术已充分应用于影像的采集、存储、后处理、传输、再现等重要的技术环节。在首要环节即影像的采集中，应用了多种技术手段，包括：(1)同步采集数字信息，实时处理；(2)同步采集模拟信号，经模数转换装置转换成数字信号；(3)通过影像扫描仪和数码相机等手段，对某些传统检查如普通X线的胶片进行数字转换等；将所采集的普通影像转换成数字影像，并以数据文件的形式进行存储、传输，为进一步实施影像融合提供了先决条件。 [!--empirenews.page--] 3医学影像融合的关键技术信息融合在医学图像研究上的作用一般是通过协同效应来描述的，影像融合的实施就是实现医学图像的协同；图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和图像数据理解是融合的关键技术。(1)图像数据转换是对来自不同采集设备的图像信息的格式转换、三维方位调整、尺度变换等，以确保多源图像的像/体素表达同样大小的实际空间区域，确保多源图像对组织脏器在空间描述上的一致性。它是影像融合的基本。(2)影像融合首先要实现相关图像的对位，也就是点到点的一一对应。而图像分辨率越高，图像细节越多，实现对位就越困难。因而，在进行高分辨率图像(如CT图像和MRI图像)的对位时，目前借助于外标记。(3)建立图像数据库用以完成典型病例、典型图像数据的存档和管理以及信息的提取。它是融合的数据支持。(4)数据理解在于综合处理和应用各种成像设备所得信息，以获得新的有助于临床诊断的信息［1］。图像融合的方法主要有4种：(1)界标配对：界标作为两种图像相对应的融合点且决定融合的
实验五 遥感图像的融合
实验五遥感图像的融合 一、实验目的和要求 1.理解遥感图像的融合处理方法和原理； 2.掌握遥感图像的融合处理，即分辨率融合处理。 二、设备与数据 设备：影像处理系统软件 数据：TM SPOT 数据 三、实验内容 多光谱数据与高分辨率全色数据的融合。 分辨率融合是遥感信息复合的一个主要方法，它使得融合后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图象质量的目的。 注意：在调出了分辨率融合对话框后，关键是选择融合方法，定义重采样的方法。 四、方法与步骤 融合方法有很多，典型的有HSV、Brovey、PC、CN、SFIM、Gram-Schmidt 等。ENVI 里除了SFIM 以外，上面列举的都有。 HSV 可进行RGB 图像到HSV 色度空间的变换，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，自动用最近邻、双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回RGB 色度空间。输出的RGB 图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。 打开ENVI,在主菜单中打开数据文件LC81200362016120LGN00_MTL 选择File>data manage，任意选择3个波段组合，查看效果
打开分辨率为30和15的图像
下图分别是分辨率为30、15的，可以看到图像清晰度明显发生改变，分辨率越高，图像越清晰
下面进行融合 点击工具栏中的Image Sharpening>Gram-Schmidt Pan Sharpening，在对话框中点击Spectral Subset…改变其波段 选择如下图所示的三个波段
医学图像处理综述参考模板
医学图像处理综述 墨南-初夏2010-07-24 23:51:56 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ，核磁共振成像(MRI)，核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。 （1）x射线成像：传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。（例如人体中骨组织密度最大，在图像上呈白影，肺是软组织并且含有气体，密度最低，在照片上的图像通常是黑影。）常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代，是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一，其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择，空间分辨率和对比度的还需进一步提高。 （2）核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代，到80年代才进入市场，这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像，无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域，广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视，其技术尚在迅速发展
过程中。 （3）核医学成像(NMI ) ，目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主，其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂，使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI不仅可以提供静态图像，而且可提供动态图像。 （4）超声波成像(Ultrasonic Imaging ) ，属于非电离辐射的成像模态，以二维平面成像的功能为主，加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内，在市场上已经广泛使用。超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。但是，它的动态实时成像能力是别的成像模式不可代替的 在目前的影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体．这往往需要借助医生的经验来判定。至于准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围 生物组织的空间关系，仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此，利用计算机图像处理技术对二维切片图象进行分析和处理。实现对人体器官，软组织和病变体的分割提取，三维重建和三维显示，可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分
像素级多尺度医学图像融合方法研究
像素级多尺度医学图像融合方法研究 医学图像融合是利用某种方法将多张不同模态的医学图像合成为一张图像 并最大限度地保留输入图像重要信息的过程,其目的是为医生提供更加准确的病灶信息,本文重点研究像素级多尺度医学图像融合方法。像素级多尺度医学图像融合方法主要包含三部分:图像分解与重构、图像融合规则和图像评价指标。 针对已有医学图像融合方法在图像分解与重构和图像融合规则两个方面的 问题,本文提出四种新的像素级多尺度医学图像融合方法。针对医学图像融合方法时间复杂度高和噪声问题,提出一种两尺度本征图像分解的MRI-PET融合方法。 该方法的主要特点在于快速的空域图像分解与重构。该方法首先利用视网膜皮层理论对MRI进行两尺度本征图像分解,并利用灰度世界理论对PET进行两尺度本征图像分解。 这种两尺度分解方法能够降低输入图像的噪声。在融合阶段,采用三种不同的方法:主元分析法、图像系数重要程度法和颜色空间变换法来得到融合图像。 实验结果表明,两尺度本征图像分解的融合方法能够恢复图像本身的信息, 从而减少图像的噪声。针对传统结构张量融合方法中图像亮度信息丢失和色彩失真的问题,提出一种三尺度结构张量的MRI-PET和MRI-SPECT融合方法。 该方法利用结构张量对图像进行空域上的分解与重构,首先利用结构张量对灰度图像MRI进行三尺度分解,然后利用彩色结构张量对伪彩色图像PET/SPECT 进行三尺度分解避免色彩失真。在融合阶段,利用绝对值最大方法来处理含有平滑信息的图像,利用空间频率法来处理含有细节、亮度信息的图像。 实验结果表明,三尺度结构张量的融合方法能够同时保留解剖医学图像MRI 和功能医学图像PET/SPECT的亮度信息。针对拉普拉斯金字塔融合方法中图像边
图像融合算法概述
图像融合算法概述 摘要：详细介绍了像素级图像融合的原理,着重分析总结了目前常用的像素级图像融合的方法和质量评价标准,指出了像素级图像融合技术的最新进展,探讨了像素级图像融合技术的发展趋势。 关键词：图像融合; 多尺度变换; 评价标准 Abstract:This paper introduced the principles based on image fusion at pixel level in detail, analysed synthetically and summed up the present routine algorithm of image fusion at pixel level and evaluation criteria of its quality. It pointed out the recent development of image fusion at pixel level, and discussed the development tendency of technique of image fusion at pixel level. Key words:image fusion; multi-scale transform; evaluation criteria 1.引言： 图像融合是通过一个数学模型把来自不同传感器的多幅图像综合成一幅满足特定应用需求的图像的过程, 从而可以有效地把不同图像传感器的优点结合起来, 提高对图像信息分析和提取的能力[ 1] 。近年来, 图像融合技术广泛地应用于自动目标识别、计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事应用等领域。图像融合的主要目的是通过对多幅图像间冗余数据的处理来提高图像的可靠性; 通过对多幅图像间互补信息的处理来提高图像的清晰度。根据融合处理所处的阶段不同,图像融合通常可以划分为像素级、特征级和决策级。融合的层次不同, 所采用的算法、适用的范围也不相同。在融合的三个级别中, 像素级作为各级图像融合的基础, 尽可能多地保留了场景的原始信息, 提供其他融合层次所不能提供的丰富、精确、可靠的信息, 有利于图像的进一步分析、处理与理解, 进而提供最优的决策和识别性能. 2.图像融合算法概述 2.1 图像融合算法基本理论
高分辨率遥感图像融合方法的比较正式
包头师范学院 本科学年论文 论文题目：高分辨率遥融图像融合方法比较院系：资源与环境学院 专业：地理信息系统 学号：0912430022 姓名：郭殿繁 指导教师：同丽嘎 撰写学年：2010 至2011 学年 二零一零年十二月
摘要：目前，遥感中高分辨率全色遥感影像和低空间分辨率的多光谱遥感影像融合是影像融合技术应用的主流。本文通过对遥感影像四种融合方法的研究，并且用呼和浩特市快鸟影像图像融合举例，加深对四种融合方法的理解和理论应用，最后通过截取呼和浩特市快鸟影像的原始多波段彩色影像和原始高分辨率全色波段影像的一部分进行四种融合方法来进行精度的比较，以ENVI4.7软件作为平台，最终得出，Gram-Schmidt变换效果最好，HSV变换融合效果最差。 关键词：图像融合；PCA变换；Gram-Schmidt变换；Brovey变换；HSV变换；精度比较 Abstract: At present, the remote sensing high resolution full-color remote sensing image and low spatial resolution multi-spectral remote sensing image fusion is image fusion technology application of mainstream. This article through to four kinds of remote sensing image fusion method with the principle and analysis, and in Hohhot, fast image image fusion for example, the bird to deepen the understanding of four fusion method and theory, and finally by intercepting the original image Hohhot fast bird multichannel color image and primitive high-resolution full-color band image on the part of four fusion method for precision compared to ENVI4.7 software as a platform to finally arrive, the best effect, Schmidt transform - the worst. Fusion result transformation HSV. Key words: image fusion, PCA transform; Schmidt transform; the - Brovey transform; HSV transform; Precision；
图像融合开题报告2
齐鲁工业大学 毕业设计(论文)开题报告题目：图像拼接技术研究—图像融合 院（系）电气工程与自动化学院 专业电子信息工程 班级电子12-1 姓名泳麟 学号 201202031022 导师玉淑 2016年 4月 20 日
5.主要参考文献： [5] Blinn J F.Light reflection functions for simulation of clouds and dusty surfaces[C]//Proceedings of SIGGRAPH，1982：21-29. [6] Max N.Optical models for direct volume rendering[J].IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics，1995，1： 99-108. [7] Max N.Light diffusion through clouds and haze[C]//Computer Vision，Graphics，and Image Processing，1986：280-292. [8] 尤赛，福民.基于纹理映射与光照模型的体绘制加速算法[J]. 中国图象图形学报，2003，8（9）. [3] Chao R，Zhang K，Li Y J.An image fusion algorithm using wavelet transform[J].Area Electronical Sinica，2004，32：750-753. [4] Hill P，Canagarajah N，Bull D.Image fusion using complex wavelets[C]//British Machine Vision Conference，Cardif，2002. [5] 梁栋，瑶，敏，等.一种基于小波-Contourlet 变换的多聚焦图像 融合算法[J].电子学报，2007，35（2）：320-322. [6] 杰，龚声蓉，纯平.一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合 算法[J].计算机工程与应用，2007，43（24）：47-49. [7] 福生.小波变换的工程分析与应用[M].：科学，1999. [8] 敏，小英，毛捷.基于邻域方差加权平均的小波图像融合[J].国 外电子测量技术，2008，27（1）：5-7. [9] 楚恒，杰，朱维乐.一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法[J]. 光电工程，2005，32（8）：59-63. [10] 王丽，卢迪，吕剑飞.一种基于小波方向对比度的多聚焦图像融合 方法[J].中国图象图形学报，2008，13（1）：145-150. （上接196页） 康健超，康宝生，筠，等：一种改进的基于 GPU 编程的光线投射算法 201
医学MRI及CT图像融合 课程设计
1设计目的、意义 综合应用医学影象物理学、医学成像原理、医学图象处理、计算机编程、Matlab 语言等基础与专业知识，通过理论与实践相结合，掌握所学知识的综合应用方法，掌握图象融合的应用方法，培养和提高解决本专业实际工程问题的能力。 课程设计的主要目的： （1）培养学生文献检索的能力，特别是如何利用Internet检索需要的文献资料。（2）培养学生综合分析问题、发现问题和解决问题的能力。 （3）培养学生用maltab处理图像与数据的能力。 2 设计内容 2.1 设计要求： 要求设计出MRI与CT图像融合处理与分析程序。 (1) 处理对象：MRI与CT图像 (2) 内容：对给定图像做图像滤波、增强等预处理；选择相应配准算法进行两图像的配准；选择合理融合方法进行两图像的融合；确定评价参数，定量分析融合效果，采用Matlab编程，实现上述各过程。 (3) 结果：整理所设计资料，提交设计报告 2.2 设计内容： （1）了解医学MRI和CT图像成像原理，分析MRI和CT图像的特征，确定图像滤波、增强等预处理算法，并编程实现； （2）确定图像配准处理算法，并编程实现； （4）确定图像融合处理算法，并编程实现； （5）确定评价参数，定量分析融合效果。 2.3 实验原理 医学图像融合技术作为图像处理主要的技术已逐渐成为图像处理研究的热点,它的研究将会对未来医学影像技术进步带来深远的影响。 2.31 CT的成像基本原理
电脑断层扫描（Computed Tomography 简称(CT)）:它是用X射线照射人体，由于人体内不同的组织或器官拥有不同的密度与厚度，故其对X射线产生不同程度的衰减作用，从而形成不同组织或器官的灰阶影像对比分布图，进而以病灶的相对位置、形状和大小等改变来判断病情。CT由于有电脑的辅助运算，所以其所呈现的为断层切面且分辨率高的影像。 一般临床所提及的CT，指的是以X光为放射源所建立的断层图像，称为X光CT。事实上，任何足以造成影像，并以计算机建立断层图的系统，均可称之为CT。 CT是用X线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面的X线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字转换器（analog/digital converter）转为数字，输入计算机处理。图像形成的处理有如对选定层面分成若干个体积相同的长方体，称之为体素（voxel），见图1。扫描所得信息经计算而获得每个体素的X线衰减系数或吸收系数，再排列成矩阵，即数字矩阵（digital matrix），数字矩阵可存贮于磁盘或光盘中。经数字/模拟转换器（digital/analog converter）把数字矩阵中的每个数字转为由黑到白不等灰度的小方块，即象素（pixel），并按矩阵排列，即构成CT图像。所以，CT图像是重建图像。每个体素的X线吸收系数可以通过不同的数学方法算出。 图2.31 ct成像原理示意图 CT图像是由一定数目由黑到白不同灰度的象素按矩阵排列所构成。这些象素反映