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题目：
雅宝题库答案：
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雅宝题库解析：
近年来，传感器感知是安全监视、可视导航、军事作战等重大领域中场景信息获取的关键手段。由于各种图像传感器能获得不同的场景特征，实现不同的功能，联合使用多图像传感器在环境态势感知中已为主流。其中，如何将同一场景中多传感器图像信息综合起来最大限度地发挥多传感器联合优势就是一个亟待解决的题目。因此，多源图像融合技术逐渐成为环境态势感知中的一项关键技术。由于图像传感器种类繁多，应用环境各不相同，所以多源图像融合技术仍存在诸多困难和挑战。本文在分析现有图像融合理论的基础上，提出了一种分类的像素级图像融合框架和基于人眼的融合质量评价指标。另外针对目前发展的压缩传感和联合采样两种图像采集模式，本文还提出了针对压缩感知成像的融合框架，以及彩色图像插值与融合处理的混合框架，解决图像采集过程中融合的关键题目。本文主要研究内容如下：1、基于源图像相关性分析的图像融合传统的像素级图像融合算法往往只是针对某一类特定的图像传感器组合，融合算法的通用性很难获得突破。因为任何一种成像模式获取的图像特征都存在一定独特性，而所有传感器获取的场景特性又无法统一表示，因此仅通过设定传感器组合模式的多图像融合算法很难广泛推广。实际上，不同成像模式下同一场景的多源图像之间存在一定的相似性。基于此，本文以图像结构相似性分析为切入点，在图像像素点、小波变换域和图像区域中分别提出基于分类的融合方法。仿真实验显示这三种融合方法不依赖于成像模式的先验知识，且不局限于某些特定传感器组合，可以广泛使用，同时其所获得的融合图像比单纯针对某一些具体传感器类型的融合图像有明显改进。2、压缩感知成像融合框架结合自然图像的稀疏性，国内外学者基于压缩感知提出了集压缩和采样于一身的压缩感知成像模式。然而，该采集方式获得的压缩采样数据与传统的图像采集数据不同，它们不具有图像结构信息。所以基于传统成像的图像融合框架并不适用于压缩感知成像，这给图像融合处理带来新的挑战。本文针对新兴的压缩传感采集技术，结合多源图像之间结构相似性关系，提出一种多源压缩传感采样值之间数据相似性测量，进而实现基于分类的压缩感知成像融合框架。实验表明，该分类方案能有效地根据不同压缩采样数据对之间的相关性，选择相适应的融合规则，获得较好的融合结果。与传统的基于压缩感知图像恢复后的融合结果相比，所提方案的计算复杂性显著降低。3、彩色图像插值与融合处理的混合框架近年来，彩色和近红外图像联合采集给图像处理带来新的发展。在传统彩色图像与近红外图像融合处理中，只针对彩色插值完成后的全分辨彩色图像与近红外图像进行融合。然而，图像插值本身是一个欠定过程，很难获得一个最优的结果，那么对于在彩色插值过程中丢失的信息，在与近红外融合处理时根本无法弥补。针对这一被国内外融合研究者忽略的难点题目，本文通过分析可见光和近红外图像之间的性质，根据它们之间的梯度差稀疏性修改彩色图像插值中的约束条件，提出了利用近红外图像梯度指导的彩色图像插值与融合的混合处理框架。广泛的实验验证，该混合处理系统在视觉性能上超过了插值和融合分别处理的结果。4、图像融合质量评价图像融合质量评价指标是评估和推进融合算法的一个客观手段。但目前的评价标准多种多样，很难统一，所以图像融合质量评价仍属于一个开放课题。传统的评价指标依托于图像像素强度分布或者局部特征，并不能反映人眼的选择关注机制。对此，本文设计了一种基于图像显著性分析和几何测量的图像融合质量评价方案，该方案通过划分源图像的显著与非显著区域，衡量它们与融合图像中对应区域的信息保持程度，然后通过测量融合结果构成的融合点到理想融合点的欧式距离，以此来评价融合质量的优劣。在多组实验数据上的多种融合算法实验评估证明了该指标在融合性能衡量上比传统评价指标更精确，有效，鲁棒。 |
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发表于 2022-5-16 13:37:15
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