基于分数阶傅里叶变换的图像融合算法研究
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
目录
摘要 ..........................................................................................................................I ABSTRACT ................................................................................................................ II 第1章绪论 .. (1)
1.1课题背景及研究意义 (1)
1.2国内外研究现状 (1)
1.2.1 图像融合的研究现状及分析 (1)
1.2.2 分数阶傅里叶变换的发展及研究现状 (3)
1.3本文的主要研究内容 (4)
第2章图像融合基础与分数阶傅立叶变换理论 (6)
2.1图像融合的分类 (6)
2.2像素级图像融合算法 (6)
2.2.1 常用的图像融合算法 (6)
2.2.2 常用的图像评价指标 (8)
2.3分数阶傅立叶变换 (9)
2.3.1 分数阶傅里叶变换的定义 (10)
2.3.2 分数阶傅里叶变换的性质和特点 (12)
2.3.3 分数阶傅里叶变换的离散化算法 (12)
2.3.4 二维分数阶傅立叶变换 (17)
2.4本章小结 (19)
第3章基于分数阶小波包变换的图像融合算法 (20)
3.1小波变换和小波包变换 (20)
3.2融合准则 (23)
3.2.1 融合准则的选取 (23)
3.2.2 一致性检验 (24)
3.3分数阶小波包变换和图像融合流程 (25)
3.4对比的融合算法 (26)
3.4.1 基于小波包变换的图像融合方法 (26)
3.4.2 基于分数阶傅里叶变换的图像融合方法 (27)
3.5实验结果与分析 (27)
3.6本章小结 (31)
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
第4章基于分数阶傅里叶变换的新型图像融合方法 (32)
4.1相位和幅值重构信号的性质 (32)
4.2分数阶傅里叶域图像的相位和幅值 (36)
4.3新型图像融合算法流程 (39)
4.4实验和分析 (39)
4.5本章小结 (43)
结论 (45)
参考文献 (46)
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 (50)
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限 (51)
致谢 (52)
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
第1章绪论
1.1 课题背景及研究意义
随着技术的进步，图像获取的方式已经由单一的可见光传感器扩展到多种传感器协同工作。不同传感器将会获得同一对象的多源数据，为了得到更加全面，详尽的信息，需要把多源数据进行融合。图像融合是一门把多幅不同信息的图像融合为一副图像的数据融合技术[1]。不同图像采集装置获得的图像信息有较大差异，采用有效的图像融合算法可以得到更细致，更全面的研究对象，可以提高图像的信息量和清晰度，融合后的图像更适合人的视觉理解以及计算机的分析处理。
在军事，医学，信息安全等领域用到很多图像融合技术。在军事上，可见光图像和红外图像融合可以提高军队在光照较差情况下的可视范围；在医学上，CT图像和MRI图像融合，可以更有效的帮助医生诊断病情；在信息安全领域，图像融合可以实现数字图像水印植入和图像隐藏，图像加密等。
目前，常用的图像融合算法主要是在空域和频域进行。分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform, FRFT）由傅里叶变换（Fourier Transform, FT）发展而来，它将信号的分析推广到介于时域和频域之间的任意分数阶傅里叶域[2]。FT善于处理平稳信号，而FRFT处理非平稳的信号有很大优势[3]，并且它的快速离散化算法已经比较成熟。目前，FRFT主要应用在光学，信号检测等领域；在图像处理领域[4]，主要应用有数字图像水印，图像加密等；而在图像融合领域的研究还比较少。
基于FRFT的图像融合算法具有较高的研究价值，由于FRFT具有比FT更加完善的时频分析性能，通过研究其在图像融合领域的具体应用有可能开发出能显著改善融合后图像质量的，更加优良的图像融合算法，对图像融合领域的发展做出一定的贡献。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 图像融合的研究现状及分析
近些年，有许多国家的科研人员在进行图像融合方面的研究，并获得了丰硕的成果。近几年，美国MIT林肯实验室和荷兰的研究机构已经开发出一套图