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摘要随着互联网的出现以及现代科技的迅速发展，同时现代化的战争相较于过去也变得越来越复杂化，大量适用于复杂应用背景的由许多传感器共同组成的数据系统也随之产生，因此人们迫切需要提高数据处理的自动化程度，仅仅由单一的传感器组成的数据处理系统已经没办法满足人们的需求，由多个传感器组成的数据处理系统逐渐成为人们研究的方向。数据融合包含了许多方面，图像融合就是其中的一个重要的方面，它可以归结为一种可以被人眼视觉感知的数据信息融合技术，同时又与传感技术、人工智能等多项技术有着紧密的联系。 31378
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本文主要对图像融合作一些简单的介绍，并根据已有的算法对一些图像在matlab上进行仿真融合，包括多聚焦图像、遥感图像、可见光与红外图像等，让读者对图像融合有一个更加深入的了解。
关键词 数据融合、图像融合、多聚焦、遥感
毕业论文设计说明书外文摘要
Title Image Fusion technology based on multi-resolution analysis theory research
Abstract
With the emergence of the Internet and the rapid development of modern science and technology, while modern war compared to the past are becoming increasingly complex, large amounts of data systems composed by a number of sensors suitable for complex applications background also will produce, therefore there is an urgent need to improve the automation of data processing, data processing system only by the single sensors have no way to meet people's needs, the data processing system comprises a plurality of sensors of becoming direction for researchers. Data Fusion contains many aspects, image fusion is one important aspect, which can be attributed to a fusion of human visual perception data, while the sensor technology, artificial intelligence and many other technologies have close Contact.
This paper focuses on image fusion to make some brief and some existing algorithms based on image fusion on matlab simulation, including multi-focus image, remote sensing image, visible and infrared images, so that readers have a more in-depth image fusion understanding.
Keywords Data fusion, image fusion, multi-focus, remote sensing
目 次
1 引言 1
1.1 图像融合的一般概念 1
1.2 图像融合的发展状况和应用领域 2
1.3 图像融合的分类 3
2 图像融合常用方法 7
2.1 小波图像融合方法 7
2.1.1 连续小波变换 7
2.1.2 离散小波变换 8
2.1.3 小波分析用于图像融合 8
2.2 拉普拉斯金字塔变换融合方法 8
3 图像融合实例 12
3.1 多聚焦图像融合实验结果及分析 12
3.2 可见光图像与红外图像融合实验结果及分析 13
3.3 多光谱图像融合实验结果及分析 15
3.4 不同类型医学图像融合实验结果及分析 16
3.5 微光图像与红外图像融合实验结果及分析 18
结 论 20
致 谢 22
参考文献23
1 引言
1.1 图像融合的一般概念
随着互联网的出现以及现代科技的迅速发展，同时现代化的战争相较于过去也变得越来越复杂化，大量适用于复杂应用背景的由许多传感器共同组成的数据系统也随之产生，因此人们迫切需要提高数据处理的自动化程度，仅仅由单一的传感器组成的数据处理系统已经没办法满足人们的需求，由多个传感器组成的数据处理系统逐渐成为人们研究的方向。在由多个传感器组成的系统中，信息的表现形式变得更加的多样化，同时需要更大的信息容量以及更快的信息处理速度，然而，人脑的信息处理能力已经远远无法满足这些要求了，这时，为了使这些复杂的多元数据能够得到充分的利用，我们需要创立一个新的数据集中，以便能够将更多的补充信息合并在一起。由此，人们提出了信息融合技术——一种能够有效的在大量的数据中提取出人们所需的有用信息并整合到一起的技术。Edward Waltz 和James Llinas 对数据融合给出了如下的定义：数据融合的过程并不是单方面就能搞定的，它需要我们多层次、多方面的去处理，通过这个过程，我们可以精确的对多源数据进行状态估计和身份估计，同时也能使数据的态势评估和威胁评估更加的完整、及时。我们进行信息的融合，最基本的目的是希望通过将不同的信息数据进行组合，从而推导出更多对我们有用的信息[1]。由于仅仅使用单一的传感器对对象进行操作会有很大的不定性和局限性，而如果使用多个传感器共同操作，就能大大的提高系统的有效性。最后将多个传感器所捕获到的进行融合，把我们所需要的信息集中起来。将多个传感器所捕获的数据信息进行融合，这是一种能够有效消除系统的不稳定因素，并且使观测结果更加准确的一种数据信息处理技术，这项技术在西方等发达国家里已经受到了很大的关注，取得了飞速的发展[2]。
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