【摘 要】
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图像作为日常生活中最常见的一种信息,人们对其质量的要求越来越高。虽然目前的传感器都有着不错的性能,但是往往却只能捕捉某一特定信息。这时候为了获得一幅信息全面准确的图像就需要用到多源图像融合技术。目前该技术在各行各业中都得到了很好的应用,其中比较常见的有医疗卫生、军事国防和智能交通。在以往与图像融合相关的研究中,关注的重点大多是如何提高图像融合的质量,很少涉及到图像融合的效率问题。因此,本文作了相关
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图像作为日常生活中最常见的一种信息,人们对其质量的要求越来越高。虽然目前的传感器都有着不错的性能,但是往往却只能捕捉某一特定信息。这时候为了获得一幅信息全面准确的图像就需要用到多源图像融合技术。目前该技术在各行各业中都得到了很好的应用,其中比较常见的有医疗卫生、军事国防和智能交通。在以往与图像融合相关的研究中,关注的重点大多是如何提高图像融合的质量,很少涉及到图像融合的效率问题。因此,本文作了相关的理论研究,力求在保证一定图像融合质量的前提下,提高图像融合的效率。首先,对图像融合的相关理论作了综合的介绍,其中主要研究了图像融合评价标准,对主观评价和客观评价进行了具体说明,并从中选取了 6个量化指标作为本文仿真实验的客观评价标准。其次,重点介绍了多尺度变换中的DWT、NSCT和NSST,对比了它们各自的优缺点,并进行了仿真实验。通过分析结果得出,DWT算法的图像融合质量最差,NSCT算法和NSST算法的图像融合质量都很好,而且NSST算法还拥有较高的运算效率。再次,对压缩感知理论的稀疏变换、观测采样和恢复重构这三个部分作了重点研究,然后提出了基于NSST-CS的图像融合算法,并利用区域特性对不同子带分别设计了各自的融合规则。仿真实验表明,由于应用了压缩感知理论,该算法的运行时间缩短了50%,极大提高了图像融合效率。最后,根据图像融合算法的特点,设计了相应的基于DSP的实时图像处理系统的硬件电路。图[34]表[5]参考文献[60]
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