直覺模糊推理圖像融合算法研究.pdf

1、本文研究了基于直覺模糊推理的圖像融合算法,以Mamdani型直覺模糊推理系統(tǒng)為核心,分別提出了空間域直覺模糊推理融合算法和變換域直覺模糊推理融合算法。
　　空間域直覺模糊推理融合算法的基本思路,是首先依據(jù)融合目標設計推理融合規(guī)則并建立直覺模糊推理系統(tǒng),接著直覺模糊化源圖像的每個像素點并將其輸入系統(tǒng),最終經(jīng)過推理及解模糊即可得到融合圖像?？臻g域融合算法將直覺模糊集引入Mamdani型模糊推理系統(tǒng)并將其用于圖像融合,提高了算法的融合質

2、量。由于直覺模糊集比傳統(tǒng)的模糊集更加合理可靠地描述了事物的不確定性,因此基于直覺模糊推理系統(tǒng)的融合算法具有更好的融合效果?，F(xiàn)存的直覺模糊推理融合算法通常使用直覺模糊邏輯比較并激活某一條推理融合規(guī)則從而進行融合,本文所提算法按照Mamdani推理系統(tǒng)推理步驟進行推理,所有規(guī)則是并行推理的,進一步減小了圖像不確定因素對融合圖像的影響,提高了融合圖像的質量。
　　變換域直覺模糊推理融合算法的基本思路是首先對源圖像進行Contourlet

3、變換,低頻分量采用傳統(tǒng)的基于區(qū)域能量的方法進行融合,高頻分量采用直覺模糊推理的方法進行融合。對于高頻分量,首先依據(jù)高頻分量融合目標設計推理規(guī)則并建立推理系統(tǒng),然后將源圖像高頻系數(shù)直覺模糊化并輸入推理系統(tǒng),經(jīng)過推理并解模糊即可得到融合圖像的高頻系數(shù)。最后對經(jīng)過融合得到的高低頻分量進行Contourlet逆變換即可得到融合圖像。
　　變換域融合算法將直覺模糊推理系統(tǒng)用于變換域,使得融合算法兼具多尺度幾何分析及直覺模糊推理系統(tǒng)的優(yōu)點,融

4、合圖像不但保留了更多的細節(jié)信息,同時噪聲較小,具有很好的融合效果。
　　本文分別在空間域、變換域針對不同類型的圖像對本文所提算法進行融合實驗,同時對傳統(tǒng)的模糊和直覺模糊融合算法及傳統(tǒng)的基于Contourlet變換的融合算法進行仿真作為實驗對照組。實驗結果證明了本文所提算法的可行性,與其它融合算法相比,本文算法所得融合圖像具有較高的標準差和峰值信噪比,這表明融合圖像獲得了更多更豐富的源圖像信息;同時融合圖像具有較高的平均梯度,表明融