摘要：图像融合技术是数字图像处理的重要方面，是信息融合技术领域的重要分支，是集传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等综合技术。本文提出了基于模糊算子的图像融合方法。该方法通过Lukasiewicz蕴涵对所需融合的源图进行学习得到关系矩阵，再根据所得的关系矩阵和输入源图，经过Lukasiewicz三角模运算，得到融合图像，此方法所得的融合图像目标清晰，视觉效果好，融合度高。92045

毕业论文关键词：图像融合，模糊算子，三角模，蕴涵

Abstract：Image fusion technology is an important aspect of digital image processing。 It is an important branch of information fusion technology。 It is a comprehensive technology such as sensor, image processing, signal processing, computer and artificial intelligence。 This paper presents an image fusion method based on fuzzy operator。 The method is based on the Lukasiewicz implication to study the relation matrix which is needed to be fused。 Then, according to the obtained relation matrix and input source diagram, the fusion image is obtained by Lukasiewicz triangular mode。 The fusion image obtained by this method has a clear target and visual effect Good, high degree of integration。

Key words： Image fusion ，Blurring operation, Triangle modulus, Contain implication

目   录

1绪论 4

1。1 图像融合算法的研究背景和意义 4

1。2 像素级图像融合方法 5

1。3 论文的主要内容及创新点 7

2 数字图像基础 7

2。1 图像、颜色表和色彩空间 7

2。2 BMP图像文件的结构及存取 10

3 MFC平台及ImgCenterDib类 17

3。1 MFC平台介绍 17

3。2 ImgCenterDib类 17

4 基于模糊算子的图像融合方法 20

4。1 模糊逻辑联结词 20

4。2 模糊算子 21

4。3基于模糊算子的图像融合算法 25

4。4 实验与结论 34

5 总结与展望 36

参 考 文 献 37

致 谢 38

1绪论

1。1 图像融合算法的研究背景和意义 

数字图像处理是计算机科学的一个重要研究领域，也是计算机图形处理软件的一项核心技术。图像融合技术是数字图像处理的重要方面，将两幅或多幅图像合成为一幅新的图像，并有效地整合各个图像的互补优势，最大限度地获取更为全面、可靠的图像信息，从而有利于对场景和目标进行识别、定位和解释[1]。图像融合方法[2,3]可以分为像素级、特征级和决策级3个层次[4]。相对与特征级融合和决策级融合，像素级图像融合能够保持更多的原始信息[5]。像素级图像融合除需要满足基本要求[6]，还需具有边缘保持功能[7]。

图像融合技术是信息融合技术领域的重要分支，综合了传感器、图像处理、信号处理、计算机和人工智能等高新技术。它将两个或两个以上的传感器在同一时间或不同时间获取的关于某个具有的图像或图像序列信息加以综合，一生成新的有关此场景的揭示信息。通过图像融合技术可以有效地综合各传感器的互补优势，最大限度的获取对目标或场景信息的完整描述，从而有利于队伍里现象和时间进行定位、识别和解释。具体而言，图像融合技术的主要优点有：