基於框架提升變換的多源圖像融合研究

《基於框架提升變換的多源圖像融合研究》是依託北京理工大學，由石岩擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於框架提升變換的多源圖像融合研究
• 依託單位：北京理工大學
• 項目負責人：石岩
• 項目類別：青年科學基金項目

項目摘要

隨著現代社會信息化進程的加快及多感測器套用平台的普及，信息呈現海量、多樣、冗餘等特點。如何充分高效地利用多源信息已成為當前亟需解決的問題。在此背景下，多源圖像融合技術已日漸突顯出其重要性，並引發了眾多科研工作者廣泛深入地研究。目前在學術界，基於多分辨分析的融合方法最受關注，其經歷了從小波變換到多尺度幾何變換的發展過程。並已證實，多尺度、方向性、冗餘性、平移不變性以及局部自適應性等是有利於融合的重要因素。然而目前，已有的多尺度變換尚存在一些不足，這促使本項目研究一類新穎的變換，即小波框架提升變換。本項目研究小波框架提升構造原理，在此基礎上構造各向同性、各向異性及分數階框架提升變換，以期獲得圖像多尺度、多方向、多階次等不同層面的時頻信息表征，為圖像融合創造有利條件。進一步，研究基於框架提升變換域的融合算法，探索具有一般性、普適性的多源融合機制，為多源圖像融合提供新思路。

結題摘要

隨著現代社會信息化進程的加快及多感測器套用平台的普及，信息呈現海量、多樣、冗餘等特點。圖像作為信息的重要載體，如何充分、高效地利用圖像信息已成為當前亟需解決的問題，多源圖像融合技術受到了廣泛關注。 本項目研究基於框架提升變換的多源圖像融合理論與方法，主要研究內容包括：框架提升變換理論研究、圖像稀疏表示與重建算法研究以及多光譜與全色圖像融合（即全色銳化）算法研究。 在理論研究方面，提出二維不可分框架提升變換，各向異性框架提升變換以及基於形態學運算元的非線性提升變換等。框架提升變換具有靈活的結構，可以實現多尺度、多方向、局部自適應性、非線性等變換性質，拓展了小波變換的類別，為圖像分析與處理提供了一種新的工具。此外，由於多源圖像通常具有維度高、數據量大等特點，且易受噪聲影響，研究了圖像的稀疏表示與重建算法，以改進圖像質量，加快數據計算效率。 在套用研究方面，主要針對多光譜與全色圖像融合（即全色銳化）問題進行研究。多光譜圖像通常可提供可見光及紅外波段的影像，但空間解析度較低；而全色波段感測器對光譜的敏感度較低，但空間解析度高。將多光譜與全色圖像進行融合，能夠有效利用兩者的互補性信息，從而獲得高解析度多光譜圖像。本項目研究了基於框架提升變換的全色銳化算法，提出基於像素和基於區域的自適應融合模型以實現最小均方誤差意義上的最優。實驗結果表明所提算法在提升空間解析度的同時有效降低了光譜誤差，算法性能優於當前主流全色銳化算法。同時，所提方法可推廣至高光譜圖像全色銳化問題、自然圖像多分辨融合問題等，為多源圖像融合提供了新思路。