基于经验模态分解的图像融合研究

基于经验模态分解的图像融合研究 1 引言2 经验模态分解 ( ) ( 数字图像融合 Digit al Image Fusio n是以图像为主要 1998 年 Huang 等人提出经验模态分解 Empirical Mode ) 研究内容的数据融合技术 , 是把来自不同时刻或不同成像 Deco mpo sition , EMD技术 ,这是一种数据驱动的自适应的变 尺度多分辨信号分析方法 ,它根据信号自身的特性进行信号 设备对同一目标检测的多幅图像数据采用某种方法进行处 理 ,生成一幅能够有效表示出该图像检测信息的图像的过 分解 ,对外界的依赖很小 ,特别适合分析非平稳非线性信号 。 程 。由于不同模式的图像传感器的成像机 理不同 , 工作电 EMD 的基本思想是找出信号的局部极大值和局部极小值点 ,磁波的波长不同 , 所以不同图像传感器获得的同一场景的 对这些点进行曲线插值 ,获得信号的上 、下包络线和均值包 ( 多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性 , 经图像融合技 络线 ,然后利用筛选算法把符合固有模态函数 Int rinsic Mode ) Functio n , IMF的信号依次分解出来 。即把一个分析信号分 术处理后可以获取对同一场景的更为精确 、更为全面 、更为 可靠的图像描述 。正是由于这一特点 , 图像融合作为信息 解成若干个固有模态函数和残差信号之和 。经验模态分解 融合的一种有力工具 , 已广泛地应用于军事 、遥感 、机器人 方法能把非平稳 、非线性信号分解成一组稳态 、线性的数据 视觉和医学图像处理等领域 。 序列集 ,即固有模态函数集 。这些固有模态函数相互独立 。 这种方法本质上是通过信号极值获得固态振动模式 ,然后由图像融合包含图像配准和无缝合成两个部分 。由于成 像时受到各种变形因素的影响 , 得到的各幅图像间存在着 固有模态函数来分解信号 ,即经验模态分解算法是一种信号 筛选法 ,根据信号本身的特性 ,按照频率由高到底的顺序逐 相对的几何差异 , 所以需要对待融合的图像进行配准 。图 像配准是通过数学模拟来对图像间存在着的几何差异进行 层筛选出信号本身固有的模态函数 。下面给出 Lena 图像的 () 经验模态分解图 如图 1 所示。 校正 ,把相邻两幅图像合成到同一坐标系下 ,并使得相同景 物在不同的 局 部 图 像 中 对 应 起 来 , 以 便 于 图 像 无 缝 合 成 。 图像配准之后 ,在某些情况下 , 由于拍摄时 光照 、环境条件 () 如噪声 、云 、烟雾 、雨等、视野 、地点的差异 ,两幅待拼接图 像地重叠区域可能会有较大的差别 。如果直接对这样的图 像进行简单的叠加拼合 , 得到的拼接图在拼接位置上会存 在明显的接缝以及重叠区域的模糊和失真现象 。因此需要 一种技术修正待拼接图像拼接缝附近的颜 色值 , 使之平滑 过渡 ,实现无缝合成 。 根据图像的表征层来划分 ,图像融合可分为三类 : 像素 级融合 、特征级融合和决策级融合 。常用的融合方法 有 HIS 融合法 、KL 变换融合法 、高通滤波融合法 、样条变换融合法 、 金字塔变换融合法 、小波变换融合法等 ,尤其是多分辨率分 () 析方法 金字塔变换 ,小波变换等具有明显的优势 。小波变 图 1 经验模态分解结果图换融合算法主要是利用人眼对局部对比度的变化比较敏感 3 基于经验模态分解的图像融合 这一事实 ,根据一定的融合 规则 编码规则下载淘宝规则下载天猫规则下载麻将竞赛规则pdf麻将竞赛规则pdf ,在多幅原图像中选择出最 ( ) 摘 要 :响应党十六届六中全会提出“社会管理体制”的创新要求 ,先用“社会管理组织”对非政府组织 N GO/ 非营利 ( ) 组织 N PO进行定名 ;然后于近年国内外文献分析的基础上 ,从战略管理 、国家与社会关系这两个视角综述了社会管理组 织发展的研究现况 ;最后指出我国社会管理组织复杂的发展态势决定了需要创新研究方法 ,即引入自组织理论视角来进行 研究 。 关键词 :社会管理组织 ;综述 ;自组织 () 文章编号 :167223198 20100420048202 中图分类号 : F2文献标识码 : A 不争的事实 ,但更引起反思的是 ,国内学人的界定基本上是 1 对研究对象的定名 ,有着明显的“学术消费主义”在西方话语体系内来展开的 ( ) ( ) 近年来 ,国内对非政府组织 N GO/ 非营利组织 N PO() 邓正来 , 2002 的 倾 向 。党 的 十 六 届 六 中 全 会 公 报 提 出 :的研究正方兴未艾 ,但就这一类组织的定名在国内都无法 “必须创新社会管理体制 , 整 合社会管理资源 , 健全社会管 统一 ———笔者收录近年来发 表的 30 篇 CSSCI 论文中定名 理格局”,鉴于党提出“社会管理体制”的创新要求 , 本研究 为 N GO 的有 20 篇 ,其余的界定为 N PO ; 清华大学 N GO 研 拟采用“社会管理组织”来定位所探讨的这一类组织 。 究所是这领域内最瞩目的一支研究队伍 , 但其所内的学者 2 目前国内 、外学界对社会管理组织发展的研究情况们经历了数年的研究过程 ,对这类组织的定名由 N GO ,再逐 步趋向“基于社会结构的定义”,即 N PO 。我国官方的界定 2 . 1 从战略管理的角度来研究其发展 在改革开放前统称为“人民团体”,开放后到 1998 年统称为 中国 N GO 不同的发展道路 ,清华 N GO 研究所的研究 “社会团体”,1998 年至今又增加了“民办非企业单位”的类 结论给出了三条路径 : 自下而上 , 自上而下 , 上下同时进行 () 型 范丽珠 ,2003。 ( ) 合作的国家法团主义模式 。王名 ,贾西津 ,2002而也有国 可见 ,我国官方和学界的定名差别有着巨大鸿沟已是人从制度经济学的“路径依赖”理论角度同样探讨了三条道 λ( ) λ( ) λ( MA TL AB 的 Image Fusio n Tool bo x 提供的帮助来实现 。I= I+ I+IM F1 + IM F1 +IM F2 r 1 1 2 2 I I 3 I r 2 1 通过对比可以看出 , EMD 方法得到的融合图像的质量 )+ IM F2 I 2 远远高于金字塔方法得到的 融合图像 , 即使与小波方法相 其中 I 表示融合后的图像 , I, I为待融合图像 , IM Fr 1 2 为固有模态函数 , 它后面的数字指的是第几个固有模态函 比也不逊色 ,尽管在个别的图像点 EMD 方法的清晰度不如 λ数 ,它的下标表示的是对哪个图像所做的经验模态分解 ,, 1 小波方法 ,但 EMD 方法得到的图像整体清晰度都相当高 , λλ,为权重参数 。2 3 效果良好 ,丝毫看不出融合的痕迹 。 我们对左边目标比较清晰和右边目标比较清晰的两幅 4 结束语() 图像 I、I如图 2 所示分别用金字塔变换融合法 、小波变 1 2 本文综述了常见的图像 融合算法 , 并与其中典型的金 ( λ换融合法和 经 验 模 态 分 解 融 合 法 进 行 融 合 权 重 参 数 , 1 字塔变换融合法 、小波变换融合法做对比 ,从理论和实验结 λλ) ,分别为 :0 . 21 ,0 . 39 ,0 . 39,对比结果如图 3 所示 。2 3 果两个方面证明了经验模态分解图像融合方法的有效性和 优越性 。随后我会 对 不 同 类 型 的 多 幅 图 像 进 行 实 验 和 研 究 ,希望能够得到权重参数的选取规律 。 参考文献 [ 1 ] 倪国强. 多波段图像融合算法研究及其新发展 [ J ] . 光电子技术与 ( ) 信息 ,2001 ,14 5: 11217 . [ 2 ] 苏孙. 基于特征点的图像拼接技术研究[ D ] . 西安 : 西安电子科技 大学 ,2008 . [ 3 ] Pert J Burt , Edwa r d H Adel so n . A mul ti re sol utio n spli ne wit h applicatio n to i mage mo saics [ J ] . A CM Tra nsactio ns o n Grap h2 ( ) ics ,1983 ,2 4:2172236 . [ 4 ] ,晖. 经验模态分解理论与应用[ D ] . 浙江 :浙江大学 ,2005 . [ 5 ] G N E , S H EN Z ,L ON G S R , WU M C et al . . The e mpi rical mo de de co mpo sitio n a nd t he Hil bert sp ect r u m of no nli nea r a nd no2st a2 tio na r y ti me serie s a nal ysi s [J ] . Proceedi ngs of t he Ro yal Societ y ( ) of Lo ndo n A ,1998 , 454:9032995 . 图 3 中金字塔变换融合法 、小波变换融合法可以借助