1、圖像融合是通過一定的算法將兩幅或多幅源圖像融合成一幅新圖像的過程。得到的融合圖像能夠保留源圖像的有用信息，去除冗余信息。由于融合后圖像觀測的準(zhǔn)確性和魯棒性更高，可信度和可理解性更好，這就更有利于人和計(jì)算機(jī)有效、可靠和全面地對圖像信息進(jìn)行后續(xù)處理。作為信息融合的一個重要分支，圖像融合技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺、人工智能和圖像理解等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和研究。圖像融合方法通常包括空域和變換域方法。而基于多尺度多方向變換域的圖像融合方法，能夠從低頻到高

2、頻多層次地處理圖像信息，從而得到了良好的融合效果和性能指標(biāo)。目前，該研究課題是圖像融合研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。
　　基于多尺度多方向變換域的圖像融合方法在圖像融合領(lǐng)域中的應(yīng)用相當(dāng)廣泛。它包括基于金字塔變換、小波變換和Contourlet變換等的圖像融合方法。多尺度多方向分析在捕捉圖像的邊緣、輪廓等重要方向結(jié)構(gòu)信息方面具有顯著的優(yōu)勢。通過在此變換域建立合理的統(tǒng)計(jì)模型，并結(jié)合精確估計(jì)的模型參數(shù)來設(shè)置融合規(guī)則，可以使圖像融合的效果更佳。因此，研

3、究基于多尺度多方向變換域統(tǒng)計(jì)建模的圖像融合方法具有重要的理論和應(yīng)用意義。
　　本文首先詳細(xì)地介紹了圖像融合的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展動態(tài)，綜述了一些經(jīng)典的基于空間域和變換域的圖像融合方法，分析了基于多尺度多方向變換域圖像融合的基本原理和融合框架，歸納總結(jié)了圖像質(zhì)量的評價標(biāo)準(zhǔn)和分類。
　　然后，介紹了基于小波域統(tǒng)計(jì)建模的多聚焦圖像融合方法。在Burt融合規(guī)則的基礎(chǔ)上，采用小波變換，結(jié)合主成分分析(PCA)和廣義高斯分布(GGD)建

4、模，實(shí)現(xiàn)圖像融合。采用主觀評價和客觀評價的方法，將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與加權(quán)平均法、基于PCA方法、區(qū)域能量法等現(xiàn)有的典型融合算法進(jìn)行了對比和分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，由本文提出的融合算法所得到的融合圖像的信息量更豐富、保真度更高。
　　其次，分析了基于Contourlet變換域統(tǒng)計(jì)建模的圖像融合方法。本文在Contourlet變換基礎(chǔ)上，提出將混合高斯模型(GMM)與廣義高斯模型聯(lián)合建模的融合方法。該方法將Contourlet變換域的高頻子帶和低

5、頻子帶分別采用廣義高斯和混合高斯建模，通過利用估計(jì)得到的分布參數(shù)，分別在改進(jìn)的Burt融合規(guī)則和后驗(yàn)概率加權(quán)平均下實(shí)現(xiàn)圖像融合。分別對多聚焦圖像、遙感圖像和醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行了融合實(shí)驗(yàn)，并將本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果與在同等實(shí)驗(yàn)條件下基于小波變換的方法進(jìn)行了對比和分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法不僅能夠增強(qiáng)融合圖像的空間細(xì)節(jié)信息，使信息量更豐富，視覺效果和性能更好，而且驗(yàn)證了該融合算法適合于較為廣泛類型圖像的融合。
　　最后，介紹了基于金字塔雙樹方向?yàn)V波