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多源信息融合在图像处理中的运用

来源:学术堂 作者:姚老师
发布于:2015-09-02 共1826字
摘要

  图像融合在很多的领域都有很大的发展空间,由于图像融合的性质有一定的复杂性,在操作的过程中,还有需要完善的地方;很多的技术的问题有一定的限制性,像小波和多小波的概念以及相互的变换不理想,要相对于融合技术的探究,就要对于图像融合的原理、使用的过程、设计的原理、性能等方面进行全方位的分析,并制定一定的计划和方案,借助先进国家发展的趋势,再在实施的过程中,不断的纠正和完善。

  一、多源信息融合在图像处理中的现状

  1、这一技术是将信息融合的原理和图像处理技术相互的结合,是将图片的信息源的信息的特征,通过多源信息融合的技术进行分析,根据其特点,采用不同的融合方法进行结合,使其融合的图像更加的清晰;这一技术源自 70 年代的军事应用,在当时紧迫的局势下,为了更好的追踪和追踪识别敌人的信息,通过计算机将获取的信息进行融合,并进行评估;对此产生了信息融合的技术;虽然这一技术的提出很早,应用也非常的广泛,但是随着时代的发展,各个生活领域不断的进步,使得图像融合的质量还有待提高。

  2、图像融合的技术,一直是在一个摸索的过程,并且都是针对于特定的事物进行的处理,灵活性和适应性还有待研究;如何将更加智能识别的技术,像小波分析等技术如何完善的实践,使得图像的空间的配准更加的清晰,而不是针对于特定信息的特征,进行特定分析、配置、映射等方面的情况;这也是有关的专家一直研究想完善的课题。

  3、图像的融合的质量像图像斑块,是对于图像融合的可靠性和实用性的一种检测;由于图像融合涉及到信息的分析、数据的处理、特征融合方法的配置等方面的情况;不断的进行大量信息的处理和消化,还要对于时间的问题,进行压缩,导致图像融合的效果是否真实可靠;怎样解决图像融合的故障和信息错误的问题,就要有专门评估和检测的人员,并且需要建立完善的图像融合相关参考的条文规定。

  二、图像融合改善的对策

  图像融合技术,主要是对于传感器中的多个图像利用特征互补的原理,融合成一个有可信度、有利用价值、并且清晰易懂的新图像;往往传感器的类型不同,成像的原理也会不同;就要通过小波分析和多小波分析的算法以及常用方法进行完善,将得到的结果更加完整有可信度;1、提高图像融合算法准确度;平均法是将两幅图像进行平均的操作使其得到新的图像;概率统计法是将信息源中的噪声进行统计,并建立一定的表格,根据建立的模型进行融合,从而消除噪音,并合成行的图像;小波分析由于具有良好的时域性和频域性,可加强小波分析中的傅立叶系数,计算过程中的正弦、余弦函数准确计算和时间窗高低的频率;小波分析不仅克服了以上的问题,还对于突变信息的处理更加的灵活;多小波是对于小波的拓展和加强的理论,是以小波函数为基础,经过多个小波的延伸构成的函数,就是多小波,通过数据的加强处理,可以克服小波不能处理的问题。

  2、加强图像融合质量的评估;通过计算可以得出,多小波的使用,不仅可以做到小波对于图形的处理和捕捉,在原有的基础上,还更加的灵活和准确;对于图像性质像对称性等其他的性质的处理、分析,图像边缘的处理比小波更加的清晰,同时也达到了实系数小波不能具备的性质。所以多小波对于图像融合的效果更好。

  三、融合技术发展的趋势

  本文通过对于小波与多小波算法的研究,对于图像融合的技术有了进一步的分析;多小波在图像融合中的应用,对于医疗、工业、机械等方面的领域还有很大的发展的空间;只有坚持引进来和走出去并存发展的策略;加强对于专业人员技术与理论结合实践的能力,从而提升自身的综合能力,才是贯彻国家走可持续发展路线的方针;不断的用创新的思维和方法,不断的加强和完善图像融合的技术,使得国家的图像融合技术更加有参考借鉴的价值,并逐渐的走向国际化。

  四、总结

  多元信息的融合对于图像的处理,是一项理论知识与实践结合的复杂性技术,需要对于有关的专家进行全方位的培训,鼓励并正确的引导有关人员,走出国门学习并引荐先进国家发展的技术,丰富自身的视野和图像融合的专业度;并结合新形势下的优势与数字化电子设备,统一进行整合,摒弃传统的融合的技术,并不断的改善和补充,建立完善的融合技术;促进国民经济的发展和社会地位的提升。

  参考文献:
  [1] 韩军伟,陆俊 . 信息融合的边缘保持图像滤波方法 [A]. 图像图形技术研究与应用 (2010)[C],2010 年。
  [2] 罗晓清 . 多传感器图像融合理论及其应用研究 [D]. 江南大学,2010 年。
  [3] 展慧 . 基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究 [D]. 华中农业大学,2010 年。

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