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    摘要图像融合技术是多传感器信息融合的一个非常重要的分支,近年来越来越受到重视。其中,红外与微光图像融合是基于不同传感器对不同波段的辐射感应的原理,利用不同图像的信息互补性,有效扩展夜视系统目标探测的空间和时间覆盖范围,从而提高系统的空间分辨率。本文的研究工作主要是围绕融合算法及其评价展开的。
    第一部分说明了图像融合的定义,现状和发展前景,以及进行图像融合的必要性。
    第二部分为多波段图像融合,主要内容包括多波段图像的成像原理、融合的理论基础、融合的主要方法及评价方法。
    第三部分通过学习基于独立分量分析ICA的多波段图像融合算法,设计实现了特征级的多波段图像的融合,并在matlab环境下完成了实验仿真结果。
    第四部分通过研究基于Curvelet 变换高频分量相关系数理论,设计出多波段图像融合算法,同时对融合结果进行仿真和理论分析。
    关键词:多波段,红外微光,图像融合,ICA,Curvelet,9900
    毕业设计说明书(论文)外文摘要
    Title    Multi-band image fusion based on the target    characteristics                             
    Abstract
    Image Fusion Technology, which is an important part of the multi-sensor information fusion, was paid more and more attentions in recent years. Especially,fusion of infrared and low-level-light image,using the complement arity of their information outputs,it spreads the time cover and the space resolving power of the system.This study work is primarily on the fusion algorithm and fusion algorithm.
    The first part chapter explains the definition, status and development prospects of fusion, as well as the need for image fusion.
    The second part is pided into multi-band image fusion, the main contents include the imaging principle of multi-band image, the integration of the theoretical basis of integration of the major methods and evaluation methods.
    The third part is introduced based on independent component analysis ICA image fusion algorithm to achieve multi-band image of the feature level fusion and simulation results.
    Part IV describes the integration of the high frequency components of the correlation coefficient based on Curvelet transform, and gives the fusion analysis.
    Keywords: Multi-band, Infrared shimmer,image fusion, ICA, Curvelet
     目    次
    1  引言    1
    1.1  研究的背景及意义    1
    1.2  应用及发展现状    2
    1.3  本论文研究的主要内容及论文框架    3
    2  多波段图像融合    4
    2.1  多波段图像的成像原理    4
    2.2  多波段图像融合的基础理论    7
    2.3  像素级多波段图像融合的主要方法    11
    2.4  多波段图像融合质量的评价方法    13
    3  基于ICA(独立分量分析)的多波段图像融合算法    17
    3.1  算法概述    17
    3.2  算法思想及算法实现    19
    3.3  基于独立分量分析的图像融合    20
    3.4  仿真试验    23
    4  基于CURVELET变换的多波段图像融合算法    24
    4.1  CURVELET变换概述    24
    4.2  CURVELET变换发展    24
    4.3  CURVELET变换在图像融合中的应用    28
    4.4  仿真结果    29
    4.5  多波段图像融合的结果分析    30
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