基于小波变换的显微图像融合算法的研究(2)
致 谢 22
参 考 文 献 23第一章 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
人们在使用显微镜进行生物医学样本分析或者工业表面检测过程中，往往需要完整清晰地观察出显微样本的物体表面信息，然而由于样本或者工件表面的凹凸不平以及显微系统中光学设备的景深有限，使得观察的对象被放大的同时，只能聚焦于单一的物体平面，即单层清晰，而单一层面聚焦的图像往往不能提供给操作人员所需的足够信息。因此操作人员必须多次调节显微镜物距高度，得到多个聚焦的图像序列，才能达到对样本或者工件表面的完整认识，但这样调节将造成无法实时地得到样本的完整图像信息。
在目前，显微检测不仅要求要有更高的分辨率，更需要完整精确地测量出显微样本的物体表面的信息，并且得到其三文模型。所以，如果能将不同聚焦层面的序列图像以一定的规则进行适当的融合，使其合成一张清晰的全焦图像，研究人员就能更全面地了解所观测物体的全局情况，并做出更加准确的判断，毫无疑问，这必将推动现代显微检测技术的进步。
而图像融合技术就是将各种不同的图像信息通过一定的图像处理技术，从而获得对场景更为全面、准确的图像描述。由于图像融合技术可信度高，模糊较少，能提高视觉系统的可理解性，提高系统的检查能力，使得它在各个领域的检测、监测方面中表现出了很高的优越性。另外高效的图像融合方法可以根据需要综合处理多源通道的信息，从而有效地提高了图像信息的利用率、系统对目标探测识别地可靠性及系统的自动化程度。
这诸多方面的优点使得图像融合在医学、遥感、计算机视觉、气象预报及军事目标识别等方面的应用潜力得到充分认识、尤其在计算机视觉方面，图像融合被认为是克服目前某些难点的技术方向。它能高效提取提供了良好的信息，取得明显效益。因此它具有适用范围广，实用性强，可靠性好，检测精度高等特点，对于节约社会资源以及提高社会整体的检测水平具有重要的价值和意义。
1.2 融合技术研究现状
1.3 图像融合技术概要
图像融合是指多传感器融合和单一传感器多图像融合，即综合多幅图像的信息，图像融合的目的就是通过对多幅图像信息的提取与综合，从而获得对同一背景的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。该技术有基本的体系，主要包括的内容有：图像预处理，图像融合算法，融合评价，融合结果。图像融合系统的层次划分为：像素层融合、特征层融合、决策层融合。
图像融合的主要思想：采用图像融合算法把两个或多个不同图像融合成一个新的图像，使融合后的图像内容更加丰富，效果更加清晰并且符合计算机视觉。图像融合不是简单的叠加，它不仅能产生新的更多有价值信息的图像，而且可以去除一些冗杂信息，来达到1+1>2的效果。由于每一种传感器都是为了适应某些特定的环境，有自己的使用范围设计的，多以多个传感器既存在冗余，也存在互补性，通过对其进行融合，能够扩大传感器的范围，提高系统的可靠性和图像信息的利用效率。
1.4本文的主要研究内容
利用小波变换对多层面的源图像序列进行分解，建立各源图像的小波金字塔，进而对源图像的小波金字塔的各层进行融合处理，最终得到完整的融合图像。其主要具体内容安排如下：
第一章阐述了本文选题的意义与目的，介绍了图像融合技术在国内外的研究与应用，探讨了图像融合技术，最后介绍了本课题研究的主要内容。