论文 图像融合的速度和质量.docVIP

摘 要 图像融合的速度和质量是相互制约的一对矛盾的主题，图像的实时融合是目前图像融合技术亟待研究、解决的问题之一，我们提出的图像融合的开窗处理技术在一定程度上解决了这个问题；文中给出了图像窗窗最大窗Keywords: image fusion; image process technology based on windowing; real-time fusion 引言 图像融合的目的就是通过对多幅图像信息的提取与综合，从而获得对同一场景或目标的更为准确、全面、可靠的图像描述。该融合图像应更符合人或机器的视觉特性，以利于对该图像的进一步分析、理解以及目标的检测、识别或跟踪。图像融合充分利用了多个被融合图像中包含的冗余信息和互补信息,图像融合技术不同于一般意义上的图像增强，它是计算机视觉、图像理解领域的一项新技术。多传感器图像融合有着广泛的应用前景，国内、外都投入大量的资金来进行这个领域的研究。作为一门新兴学科，图像融合是许多传统学科和新技术的集成与应用，虽然图像融合在理论和技术方面己取得了一定的成果，但怎样将这些理论和方法变成普遍化的准则，并在实际中得到成功应用，还存在很大不足，图像融合的实际应用中有大量的图像序列以及视频信息，对图像序列以及视频信息的实时融合处理是目前图像融合技术亟待研究、解决的问题之一。 实时图像融合技术应用的突出障碍是处理速度。对于像素级融合，图像的融合算法直接影响融合图像质量，往往精细的融合图像需要巨量数据处理，这使得图像融合处理系统的研制开发具有相当高的难度。在实时图像处理系统中，如何在有限的时间内完成大量信息的处理，满足系统的实时性一直是困扰着人们的一个难题。从人的视觉理论分析，只有图像处理速度达每秒20帧以上时才能达到实时的效果，即要求实时图像处理系统在40ms内完成对一帧图像的运算处理，才能保证图像处理的实时性。由此看来，完全实现实时图像融合难度较大，需要解决好硬件、配准及融合算法等多方面的问题。 可见，图像融合的速度和质量是相互制约的，是一对矛盾的主题。能否有一种方案，既能实现实时图像融合，又能保证我们需要的图像融合质量呢？我们提出的“开窗融合”方法，既能够很好的解决图像融合的实时问题，又能保证观察目标的主要细节信息，在一定程度上解决了这个问题。 图像融合的开窗处理 1.1开窗人眼的视觉模型如图，眼睛正视可以看到的景物要比余光扫描到的景物清晰明了。观察者感兴趣的目标往往只集中在一小部分区域，例如图中的目标，图 人眼的视域模型 model of human eye 最多只占到整幅图像面积的几千分之一,因此可以理解为观察者需要看清楚的图像区域并不是整幅图像，只需要将目标的细节特性清晰显示，而对大面积背景图像的清晰度要求相对低得多。在这种情况下对整幅图像进行增强处理，将会造成处理时间的大大浪费。在硬件速度难以提高，软件算法不能再精简的情况下，即在图像中选取适当大小的子图像进行增强算法的处理，子图像之外的部分不经过处理直接显示。开窗面积的大小可根据不同应用环境有所图 人眼视域模型中的景物he scenery in the view model 变化。如此一来，既不影响增加目标的清晰度，又兼顾到了增强处理的实时性，为实时化增强开辟新的途径。由于经过增强后的子图像明显变得清晰，看起来就在图像中间开了一个窗口，因此叫开窗增强。开窗增强图像窗近年来，融合算法研究工作迅猛发展 对于这些应用和融合算法，究竟哪些需要使用开窗融合技术，哪些又不需要呢？为此我们须要确定了开窗窗窗窗窗是原始图像的面积，是最大开窗 此时，图像融合速度满足实时要求。开窗可以通过以下计算求出：设和为已配准原图像，为窗口图像，系统硬件CPU的处理速度（单位MIPS），系统软件的运行效率，那么系统总体运行速度： 对图像和融合算法的运算量（单位MIPS），完成一帧图像融合时间 满足实时性要求处理速度达每秒20帧以上，于是就有 综合(1),(2),(3)可得 如果一般软件的运行效率60%，优化后可以达到80%以上，我们可以把软件的运行效率近似的认为80%，算式(4)可以简化为 式中，对于特定的系统是常数，那么也是常数。由以上算式(5)可以看出，窗口大小与系统硬件CPU的处理速度成正比，与融合算法的运算量成反比。 试验结果分析 我们采用的试验系统组成原理如图3.1所示： 图3.1系统原理框图 Fig3.1 Block diagram of the systematic principle 前端共光轴图像采集系统由可见光CCD（或微光CCD）和红外摄像机组成。图像处理单元是由基于DSP芯片TMS320DM642设计的硬件电路组成。 试验的目标是一个被黑色塑料袋遮盖的盛满热水的茶杯，图3.2、图3.3是我们分别采集的使用黑色塑料袋遮盖前后的融