計算機(jī)圖形學(xué)課程設(shè)計書(共26頁)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)課程設(shè)計(論文)任務(wù)書 理 學(xué)學(xué)院院信息與計算科學(xué) 專專業(yè)業(yè) 2015-1班班一、課程設(shè)計一、課程設(shè)計( (論文論文) )題目：題目： 圖像融合的程序設(shè)計圖像融合的程序設(shè)計 二、課程設(shè)計二、課程設(shè)計( (論文論文) )工作：工作：自 20182018 年 1 1 月 1010 日起至 20182018 年 1 1 月 1212 日止三、課程設(shè)計三、課程設(shè)計( (論文論文) ) 地點地點: : 2-201 四、課程設(shè)計四、課程設(shè)計( (論文論文) )內(nèi)容要求：內(nèi)容要求：1 1本課程設(shè)計的目的本課程設(shè)計的目的（1）熟悉 Delphi7 的使用，理論與實際應(yīng)

2、用相結(jié)合，養(yǎng)成良好的程序設(shè)計技能； （2）了解并掌握圖像融合的各種實現(xiàn)方法，具備初步的獨立分析和設(shè)計能力； （3）初步掌握開發(fā)過程中的問題分析，程序設(shè)計，代碼編寫、測試等基本方法；（4）提高綜合運用所學(xué)的理論知識和方法獨立分析和解決問題的能力；（5）在實踐中認(rèn)識、學(xué)習(xí)計算機(jī)圖形學(xué)相關(guān)知識。 2 2課程設(shè)計的任務(wù)及要求課程設(shè)計的任務(wù)及要求1 1）基本要求：）基本要求：（1）研究課程設(shè)計任務(wù)，并進(jìn)行程序需求分析；（2）對程序進(jìn)行總體設(shè)計，分解系統(tǒng)功能模塊，進(jìn)行任務(wù)分配，以實現(xiàn)分工合作；（3）實現(xiàn)各功能模塊代碼； （4）程序組裝，測試、完善系統(tǒng)。2 2）創(chuàng)新要求：）創(chuàng)新要求： 在基本要求達(dá)到后，可進(jìn)

3、行創(chuàng)新設(shè)計，如改進(jìn)界面、增加功能或進(jìn)行代碼優(yōu)化。精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)3 3）課程設(shè)計論文編寫要求）課程設(shè)計論文編寫要求（1）要按照書稿的規(guī)格打印謄寫課程設(shè)計論文（2）論文包括封面、設(shè)計任務(wù)書（含評語）、摘要、目錄、設(shè)計內(nèi)容、設(shè)計小結(jié)（3）論文裝訂按學(xué)校的統(tǒng)一要求完成4 4）參考文獻(xiàn)：）參考文獻(xiàn)：（1）David F.Rogers，計算機(jī)圖形學(xué)的算法基礎(chǔ)，機(jī)械工業(yè)出版社（2）Steve Cunningham，計算機(jī)圖形學(xué)，機(jī)械工業(yè)出版社（3） 5 5）課程設(shè)計進(jìn)度安排）課程設(shè)計進(jìn)度安排內(nèi)容內(nèi)容 天數(shù)天數(shù) 地點地點程序總體設(shè)計 1 實驗室軟件設(shè)計及調(diào)試 1 實驗室答辯及撰寫報

4、告 1 實驗室、圖書館 學(xué)生簽名：學(xué)生簽名： 2018 年 1 月 12 日精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)摘要摘要圖像融合是圖像處理中重要部分，能夠協(xié)同利用同一場景的多種傳感器圖像信息，輸出一幅更適合于人類視覺感知或計算機(jī)進(jìn)一步處理與分析的融合圖像。它可明顯的改善單一傳感器的不足，提高結(jié)果圖像的清晰度及信息包含量，有利于更為準(zhǔn)確、更為可靠、更為全面地獲取目標(biāo)或場景的信息。圖像融合主要應(yīng)用于軍事國防上、遙感方面、醫(yī)學(xué)圖像處理、機(jī)器人、安全和監(jiān)控、生物監(jiān)測等領(lǐng)域。用于較多也較成熟的是紅外和可見光的融合，在一副圖像上顯示多種信息，突出目標(biāo)。一般情況下，圖像融合由低到高分為三個層次：數(shù)據(jù)級

5、融合、特征級融合、決策級融合。數(shù)據(jù)級融合也稱像素級融合，是指直接對傳感器采集來得數(shù)據(jù)進(jìn)行處理而獲得融合圖像的過程，它是高層次圖像融合的基礎(chǔ)，也是目前圖像融合研究的重點之一。這種融合的優(yōu)點是保持盡可能多得現(xiàn)場，提供其它融合層次所不能提供的細(xì)微信息。像素級融合中有空間域算法和變換域算法，空間域算法中又有多種融合規(guī)則方法，如邏輯濾波法，灰度，對比調(diào)制法等；變換域中又有金字塔分解融合法，小波變換法。其中的小波變換是當(dāng)前最重要，最常用的方法。在特征級融合中，保證不同圖像包含信息的特征，如對于對象熱量的表征，可見光對于對象亮度的表征等等。決策級融合主要在于主觀的要求，同樣也有一些規(guī)則，如法，D-S 和表決

6、法等。融合算法常結(jié)合圖像的平均值、熵值、平均梯度；平均梯度反映了圖像中的微小細(xì)節(jié)反差與紋理變化特征，同時也反映了圖像的清晰度。目前對圖像融合存在兩個問題：最佳小波基函數(shù)的選取和最佳小波分解層數(shù)的選取。關(guān)鍵字：信號級、像素級、特征級，決策級。精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè) 目錄目錄精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)1.1.概述概述圖像融合（Image Fusion）是指將多源信道所采集到的關(guān)于同一目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過圖像處理和等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后綜合成高質(zhì)量的圖像，以提高圖像信息的利用率、改善計算機(jī)解譯精度和可靠性、提升原始圖像的和光譜分辨率，利于監(jiān)測。

7、 待融合圖像已配準(zhǔn)好且像素位寬一致。圖像融合是指將多源按照一定的算法，在規(guī)定的，生成新的圖像的過程。圖像融合技術(shù)是指將多源信道所采集到的關(guān)于同一目標(biāo)的圖像經(jīng)過一定的圖像處理，提取各自信道的信息，最后綜合成同一圖像以供觀察或進(jìn)一步處理。將多源信道所采集到的關(guān)于同一目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過圖像處理和計算機(jī)技術(shù)等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后綜合成高質(zhì)量的圖像，以提高圖像信息的利用率、改善計算機(jī)解譯精度和可靠性、提升原始圖像的空間分辨率和光譜分辨率，利于監(jiān)測。 待融合圖像已配準(zhǔn)好且像素位寬一致，綜合和提取兩個或多個多源圖像信息。1.1 圖像圖像融合融合高效的圖像融合方法可以根據(jù)需要綜合處理多源

8、通道的信息，從而有效地提高了圖像信息的利用率、系統(tǒng)對目標(biāo)探測識別地可靠性及系統(tǒng)的自動化程度。其目的是將單一傳感器的多波段信息或不同類傳感器所提供的信息加以綜合，消除多傳感器信息之間可能存在的冗余和矛盾，以增強影像中信息透明度，改善解譯的精度、可靠性以及使用率，以形成對目標(biāo)的清晰、完整、準(zhǔn)確的信息描述。這諸多方面的優(yōu)點使得圖像融合在醫(yī)學(xué)、遙感、及軍事目標(biāo)識別等方面的應(yīng)用潛力得到充分認(rèn)識、尤其在計算機(jī)視覺方面，圖像融合被認(rèn)為是克服目前某些難點的技術(shù)方向；在航天、航空多種運載平臺上，各種遙感器所獲得的大量光譜遙感圖像（其中分辨率差別、差別可能很大）的復(fù)合融合，為信息的高效提取提供了良好的處理手段，取

9、得明顯效益。圖像融合就是通過一種特定算法將兩幅或多幅圖像合成為一幅新圖像。該技術(shù)有基本的體系，主要包括的內(nèi)容有：圖像預(yù)處理，圖像融合算法，圖像融合精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)評價，融合結(jié)果。圖像融合系統(tǒng)的層次劃分為：像素層融合、特征層融合、決策層融合，目前絕大多數(shù)融合算法研究都集中在這一層次上。圖像預(yù)處理技術(shù)主要包括兩個方面的任務(wù)：圖像去噪、圖像配準(zhǔn)；圖像融合算法從最初簡單的融合算法（加權(quán)、最大值法）發(fā)展為復(fù)雜多分辨率的算法（金字塔、小波法等）；圖像融合的性能評價主要有兩個大的方面：主觀評價及客觀評價，由于在實際中不存在理想圖源，所以一般采用較易實現(xiàn)的評價標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合主觀視覺給出最

10、合理的評價。1.2 圖像融合發(fā)展概況圖像融合發(fā)展概況.1 圖像融合技術(shù)發(fā)展圖像融合技術(shù)發(fā)展過程過程美國是信息融合技術(shù)研究起步比較早、發(fā)展最快的國家。圖像融合技術(shù)作為信息融合的一個重要方向,最早是應(yīng)用于遙感圖像的分析和處理。1979 年,Daly 等人首先把雷達(dá)圖像和 MSS 復(fù)合圖像應(yīng)用于地質(zhì)分析,它的處理過程可以看做事最簡單的圖像融合；1981 年，laner 等人進(jìn)行了 landsat-RBV 和 MSS 圖像信息的融合試驗。到 80 年代中后期，圖像融合技術(shù)漸漸引起人們的關(guān)注，接著便有人將圖像融合技術(shù)應(yīng)用于遙感多普圖像的分析和處理，例如 1985 年，bonn 博士將多光

11、譜遙感圖像與 spot 衛(wèi)星得到的高分辨率圖像進(jìn)行融合，90 年代以后，隨著多顆遙感雷達(dá)衛(wèi)星JERS-1,ERS-1 等的升空，圖像融合技術(shù)便成為遙感圖像處理和分析中的研究熱點。目前圖像融合技術(shù)顯示出上升趨勢，通過圖像融合技術(shù)可以改善和提高圖像信息的分析和提取能力，然后應(yīng)用于遙感圖像處理,計算機(jī)視覺，自動檢測，城市規(guī)劃，交通管制，機(jī)器人技術(shù)，決策支持系統(tǒng)，大型經(jīng)濟(jì)信息，醫(yī)學(xué)圖像處理等多個領(lǐng)域?？梢韵嘈?，隨著對多元圖像融合技術(shù)研究的不斷深入，圖像融合技術(shù)必將得到更為廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。在國外，顯微融合技術(shù)上的研究已經(jīng)趨于成熟和實用化，這些國外的顯微融合技術(shù)在圖像融合的效果和速度上都已達(dá)到了一定的水

12、準(zhǔn)，但是他們價格極其昂貴并且技術(shù)上不對外開放。精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè).2 圖像融合圖像融合主要特點主要特點信號級在最低層對未經(jīng)處理的傳感器輸出在信號域進(jìn)行混合，產(chǎn)生一個融合后的信號。融合后的信號與源信號形式相同但品質(zhì)更好，來自傳感器的信號可建模為混有不同相關(guān)噪聲的隨機(jī)變量。此種情況下，融合可以考慮為一種估計過程，信號級圖像融合在很大程度上是信號的最優(yōu)集中或分布檢測問題，對信號時間和空間上的配準(zhǔn)要求最高。像素級圖像融合是三個層次中最基本的融合，經(jīng)過像素級圖像融合以后得到的圖像具有更多的細(xì)節(jié)信息，如邊緣、紋理的提取，有利于圖像的進(jìn)一步分析、處理與理解，還能夠把潛

13、在的目標(biāo)暴露出來，利于判斷識別潛在的目標(biāo)像素點的操作，這種方法才可以盡可能多的保存源圖像中的信息，使得融合后的圖片不論是內(nèi)容還是細(xì)節(jié)都有所增加，這個優(yōu)點是獨一無二的，僅存在于像素級融合中。但像素級圖像融合的局限性也是不能忽視的，由于它是對像素點進(jìn)行操作，所以計算機(jī)就要對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，處理時所消耗的時間會比較長，就不能夠及時地將融合后圖像顯示出來，無法實現(xiàn)實時處理；另外在進(jìn)行數(shù)據(jù)通信時，信息量較大，容易受到噪聲的影響；還有如果沒有將圖片進(jìn)行嚴(yán)格的配準(zhǔn)就直接參加圖像融合，會導(dǎo)致融合后的圖像模糊，目標(biāo)和細(xì)節(jié)不清楚、不精確.特征級圖像融合是從源圖像中將特征信息提取出來，這些特征信息是觀察者對源圖

14、像中目標(biāo)或感興趣的區(qū)域，如邊緣、人物、建筑或車輛等信息，然后對這些特征信息進(jìn)行分析、處理與整合從而得到融合后的圖像特征。對融合后的特征進(jìn)行目標(biāo)識別的精確度明顯的高于原始圖像的精確度。特征級融合對圖像信息進(jìn)行了壓縮，再用計算機(jī)分析與處理，所消耗的內(nèi)存與時間與像素級相比都會減少，所需圖像的實時性就會有所提高。特征級圖像融合對圖像匹配的精確度的要求沒有第一層那么高，計算速度也比第一層快，可是它提取圖像特征作為融合信息，所以會丟掉很多的細(xì)節(jié)性特征。決策級圖像融合是以認(rèn)知為基礎(chǔ)的方法，它不僅是最高層次的圖像融合方法，抽象等級也是最高的。決策級圖像融合是有針對性的，根據(jù)所提問題的具體要求，將來自特征級圖像

15、所得到的特征信息加以利用，然后根據(jù)一定的準(zhǔn)則以及每個決策精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)的可信度（目標(biāo)存在的概率）直接作出最優(yōu)決策。三個融合層級中，決策級圖像融合的計算量是最小的，可是這種方法對前一個層級有很強的依賴性，得到的圖像與前兩種融合方法相比不是很清晰。將決策級圖像融合實現(xiàn)起來比較困難，但圖像傳輸時噪聲對它的影響最小。綜合以上，研究和應(yīng)用最多的是像數(shù)級圖像融合，目前提出的絕大多數(shù)的圖像融合算法均屬于該層次上的融合。圖像融合狹義上指的就是像數(shù)級圖像融合。本文研究的也正是像素級圖像融合算法。像素級融合是最低層次的融合，也是后兩級的基礎(chǔ)。它是將各原圖像中對應(yīng)的像素進(jìn)行融合處理，保留

16、了盡可能多的圖像信息， 精度比較高， 因而倍受人們的重視。1.3 圖像融合技術(shù)圖像融合技術(shù)原理及意義原理及意義拉普拉斯金字塔融合圖像金字塔方法的原理是：將參加融合的的每幅圖像分解為多尺度的金字塔圖像序列，將低分辨率的圖像在上層，高分辨率的圖像在下層，上層圖像的大小為前一層圖像大小的 1/4。層數(shù)為 0,1,2N。將所有圖像的金字塔在相應(yīng)層上以一定的規(guī)則融合，就可得到合成金字塔，再將該合成金字塔按照金字塔生成的逆過程進(jìn)行重構(gòu)，得到融合金字塔。這個總的思路就是一下所有基于金字塔融合的算法過程，不同點就在于分解構(gòu)造的金字塔不同，每層的融合規(guī)則不一樣，重構(gòu)的方法不同而已。金字塔方法最先實現(xiàn)了這種思想，

17、之后小波方法進(jìn)一步完善和發(fā)展了這種多尺度融和的思想。2.2.軟件工具軟件工具DelphiDelphi7 72.1 Delphi 概述概述由 Borland 公司推出的 Delphi 是全新的可視化編程環(huán)境，為我們提供了一種方便、快捷的 Windows 應(yīng)用程序開發(fā)工具。它使用了 Microsoft Windows 圖形用戶界面的許多先進(jìn)特性和設(shè)計思想，采用了彈性可重復(fù) 。利用的完整的面向?qū)ο蟪绦蛘Z言(Object-Oriented Language)、當(dāng)今世界上最快的編譯器、最為領(lǐng)先的數(shù)據(jù)精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)庫技術(shù)。對于廣大的程序開發(fā)人員來講，使用 Delphi 開發(fā)應(yīng)用

18、軟件，無疑會大大地提高編程效率，而且隨著應(yīng)用的深入，您將會發(fā)現(xiàn)編程不再是枯燥無味的工作Delphi 的每一個設(shè)計細(xì)節(jié)，都將帶給您一份欣喜。Delphi 是第四代編程語言，是 RAD（Rapid Application Development，快速應(yīng)用程序開發(fā)）工具的代表。從核心 上說，Delphi 是一個 Pascal 編譯器。Delphi 語言的發(fā)展歷 程如下：從1995 年的 Delphi 1.0 到 1998 年的 Delphi 4.0 四個版本, Borland 放棄了 OWL，取而帶之的是全新的 Visual Component Library，從此開始了組件（Component）技

19、 術(shù)的時代 ,通過不斷的改進(jìn)和完善增加了數(shù)據(jù)庫和客戶端/ 服務(wù)器的功能、 Code Insight（代碼內(nèi)視）、Module Explore（模塊導(dǎo)航）等許多新技術(shù)與Delphi 以前的版本 相比， Delphi 5 是 32 位的應(yīng)用開發(fā)環(huán)境。它具有一系列 新特性以滿足應(yīng)用程序開發(fā)過程中的各種需求。如改進(jìn)的 集成開發(fā)環(huán)境、強勁的工程管理功能、先進(jìn)的調(diào)試技術(shù)、 擴(kuò)展的語言特性以及其強大的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序開發(fā)能力。DELPHI 擁有一個可視化的集成開發(fā)環(huán)境(IDE)，采用面向?qū)ο蟮木幊陶Z言O(shè)bjectPascal 和基于部件的開發(fā)結(jié)構(gòu)框架。Delphi 它提供了 500 多個可供使用的構(gòu)件，利用這

20、些部件，開發(fā)人員可以快速地構(gòu)造出應(yīng)用系統(tǒng)。開發(fā)人員也可以根據(jù)自己的需要修改部件或用 Delphi 本身編寫自己的部件。主要特點如下： (1)直接編譯生成可執(zhí)行代碼，編譯速度快。由于 Delphi 編譯器采用了條件編譯和選擇鏈接技術(shù)，使用它生成的執(zhí)行文件更加精煉，運行速度更快。在處理速度和存取服務(wù)器方面，Delphi 的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他同類產(chǎn)品。 (2)支持將存取規(guī)則分別交給客戶機(jī)或服務(wù)器處理的兩種方案，而且允許開發(fā)人員建立一個簡單的部件或部件集合，封裝起所有的規(guī)則，并獨立于服務(wù)器和客戶機(jī)，所有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移通過這些部件來完成。這樣，大大減少了對服務(wù)器的請求和網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)傳輸量，提高了應(yīng)用處理的速度

21、。 (3)提供了許多快速方便的開發(fā)方法，使開發(fā)人員能用盡可能少的重復(fù)性工作完成各種不同的應(yīng)用。利用項目模板和專家生成器可以很快建立項目的構(gòu)架，然后根據(jù)用戶的實際需要逐步完善。 (4)具有可重用性和可擴(kuò)展性。開發(fā)人員不必再對諸如標(biāo)簽、按鈕及對話框等Windows 的常見部件進(jìn)行編程。Delphi 包含許多可以重復(fù)使用的部件，允許用戶控精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)制 Windows 的開發(fā)效果。 (5)具有強大的數(shù)據(jù)存取功能。它的數(shù)據(jù)處理工具BDE(BorlandDatabaseEngine)是一個標(biāo)準(zhǔn)的中介軟件層，可以用來處理當(dāng)前流行的數(shù)據(jù)格式，如 xBase、Paradox 等，

22、也可以通過 BDE 的 SQLLink 直接與Sybase、SQLServer、Informix、Oracle 等大型數(shù)據(jù)庫連接。 Delphi 既可用于開發(fā)系統(tǒng)軟件，也適合于應(yīng)用軟件的開發(fā)。(6)擁有強大的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)能力，能夠快速的開發(fā) B/S 應(yīng)用，它內(nèi)置的 IntraWeb和 ExpressWeb 使得對于網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)效率超過了其他任何的開發(fā)工具。(7)Delphi 使用獨特的 VCL 類庫，使得編寫出的程序顯得條理清晰，VCL 是現(xiàn)在最優(yōu)秀的類庫，它使得 Delphi 在軟件開發(fā)行業(yè)處于一個絕對領(lǐng)先的地位。用戶可以按自己的需要，任意的構(gòu)建、擴(kuò)充、甚至是刪減 VCL，以滿足不同的需要。 (8

23、)從 Delphi8 開始 Delphi 也支持.Net 框架下程序開發(fā)。當(dāng)前 DELPHI 已經(jīng)成為一個品牌，而不僅僅是一個開發(fā)平臺或開發(fā)語言的名稱。 當(dāng)前 DELPHI 產(chǎn)品已經(jīng)由 CodeGear 公司繼續(xù)發(fā)展，該公司是 BORLAND 公司的全資子公司。當(dāng)前，CodeGear 為廣大開發(fā)者提供了 DELPHI FOR PHP，以高度可視化的方式全面支持面向?qū)ο蟮?PHP 網(wǎng)站開發(fā)，大大提高了 PHP 開發(fā)網(wǎng)站的代碼復(fù)用程度，成為 WEB 應(yīng)用開發(fā)的新利器。精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)2.2 主界面為：主界面為：3.3.圖像融合方法圖像融合方法高斯金字塔是最基本的圖像塔。首

24、先將原圖像作為最底層圖像 G0（高斯金字塔的第 0 層），利用高斯核（5*5）對其進(jìn)行卷積，然后對卷積后的圖像進(jìn)行下采樣（去除偶數(shù)行和列）得到上一層圖像 G1，將此圖像作為輸入，重復(fù)卷積和下采樣操作得到更上一層圖像，反復(fù)迭代多次，形成一個金字塔形的圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，即高斯金字塔。在高斯金字塔的運算過程中，圖像經(jīng)過卷積和下采樣操作會丟失部分高頻細(xì)節(jié)信息。為描述這些高頻信息，人們定義了拉普拉斯金字塔(Laplacian Pyramid， LP)。用高斯金字塔的每一層圖像減去其上一層圖像上采樣并高斯卷積之后的預(yù)測圖像，得到一系列的差值圖像即為 LP 分解圖像。N 為拉普拉斯金字塔頂層的層號 LPl 是拉

25、普拉斯金字塔分解的第 L 層圖像。由 LP0，LP1、LP2LPN 構(gòu)成的金字塔即為拉普拉斯金字塔。它的每一層 L0 圖像是高斯金字塔本層 G0 圖像與其高一層圖像 G1 經(jīng)內(nèi)插放大后圖像*G1 的差，此過程相當(dāng)于帶通濾波，因此拉普拉斯金字塔又稱為帶通金字塔分解。內(nèi)插方法：opencv 中有實現(xiàn)的函數(shù) pyrup?？梢缘玫?G1。然后在兩個函數(shù)作差，相減就可以得到拉普拉斯金字塔。求得每個圖精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)像的拉普拉斯金字塔后需要對相應(yīng)層次的圖像進(jìn)行融合，具體的融合規(guī)則有，取大、取小，等等。對融合后的拉普拉斯金字塔，從其頂層開始逐層從上至下按下式進(jìn)行遞推，可以恢復(fù)其對應(yīng)

26、的高斯金字塔，并最終可得到原圖像 G0。就是從最高層開始使用內(nèi)插的方法。圖像拉普拉斯金字塔分解的目的是將源圖像分別分解到不同的空間頻帶上，融合過程是在各空間頻率層上分別進(jìn)行的，這樣就可以針對不同分解層的不同頻帶上的特征與細(xì)節(jié)，采用不同的融合算子以達(dá)到突出特定頻帶上特征與細(xì)節(jié)的目的。即有可能將來自不同圖像的特征與細(xì)節(jié)融合在一起。采用最高層系數(shù)取平均，其余各層系數(shù)絕對值取大的融合策略進(jìn)行融合。融合后圖像的系數(shù)（灰度值）越接近較清晰圖像的灰度值就說明融合效果好。4.4.成果展示成果展示首頁：打開圖像：精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)圖像融合：清除圖像：精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-

27、專業(yè)圖像平移：精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)幫助頁面：5.5.總結(jié)總結(jié)通過此次課程設(shè)計，使我更加扎實的掌握了有關(guān)方面的知識，在設(shè)計過程中雖然遇到了一些問題，但經(jīng)過一次又一次的思考，一遍又一遍的檢查終于找出了原因所在，也暴露出了前期我在這方面的知識欠缺和經(jīng)驗不足。實踐出真知，通過親自動手制作，使我們掌握的知識不再是紙上談兵。過而能改，善莫大焉。在課程設(shè)計過程中，我們不斷發(fā)現(xiàn)錯誤，不斷改正，不斷領(lǐng)悟，不斷獲取。最終的檢測調(diào)試環(huán)節(jié)，本身就是在踐行“過而能改，善莫大焉”的知行觀。這次課程設(shè)計終于順利完成了，在設(shè)計中遇到了很多問題，最后在老師的指導(dǎo)下，終于游逆而解。在今后社會的發(fā)展和學(xué)習(xí)實踐

28、過程中，一定要不懈努力，不能遇到問題就想到要退縮，一定要不厭其煩的發(fā)現(xiàn)問題所在，然后一一進(jìn)行解決，只有這樣，才能成功的做成想做的事，才能在今后的道路上劈荊斬棘，而不是知難而退，那樣永遠(yuǎn)不可能收獲成功，收獲喜悅，也永遠(yuǎn)不可能得到社會及他人對你的認(rèn)可！課程設(shè)計誠然是一門專業(yè)課，給我很多專業(yè)知識以及專業(yè)技能上的提升，同時又是一門講道課，一門辯思課，給精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)了我許多道，給了我很多思，給了我莫大的空間。同時，設(shè)計讓我感觸很深。使我對抽象的理論有了具體的認(rèn)識。通過這次課程設(shè)計，我熟悉了圖像融合過程；了解了圖像融合的方法；以及如何提高圖像融合的性能等等，掌握了圖像融合的方

29、法和技術(shù)，通過查詢資料，也了解了圖像融合原理。我認(rèn)為，在這學(xué)期的實驗中，不僅培養(yǎng)了獨立思考、動手操作的能力，在各種其它能力上也都有了提高。更重要的是，在實驗課上，我們學(xué)會了很多學(xué)習(xí)的方法。而這是日后最實用的，真的是受益匪淺。要面對社會的挑戰(zhàn)，只有不斷的學(xué)習(xí)、實踐，再學(xué)習(xí)、再實踐。這對于我們的將來也有很大的幫助。以后，不管有多苦，我想我們都能變苦為樂，找尋有趣的事情，發(fā)現(xiàn)其中珍貴的事情。就像中國提倡的艱苦奮斗一樣，我們都可以在實驗結(jié)束之后變的更加成熟，會面對需要面對的事情?；仡櫰鸫苏n程設(shè)計，至今我仍感慨頗多，從理論到實踐，在這段日子里，可以說得是苦多于甜，但是可以學(xué)到很多很多的東西，同時不僅可以

30、鞏固了以前所學(xué)過的知識，而且學(xué)到了很多在書本上所沒有學(xué)到過的知識。通過這次課程設(shè)計使我懂得了理論與實際相結(jié)合是很重要的，只有理論知識是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，只有把所學(xué)的理論知識與實踐相結(jié)合起來，從理論中得出結(jié)論，才能真正為社會服務(wù)，從而提高自己的實際動手能力和獨立思考的能力。在設(shè)計的過程中遇到問題，可以說得是困難重重，但可喜的是最終都得到了解決。實驗過程中，也對團(tuán)隊精神的進(jìn)行了考察，讓我們在合作起來更加默契，在成功后一起體會喜悅的心情。果然是團(tuán)結(jié)就是力量，只有互相之間默契融洽的配合才能換來最終完美的結(jié)果。此次設(shè)計也讓我明白了思路即出路，有什么不懂不明白的地方要及時請教或上網(wǎng)查詢，只要認(rèn)真鉆研，動腦思考，

31、動手實踐，就沒有弄不懂的知識，收獲頗豐。課程設(shè)計即將完成，本次課程設(shè)計我最想感謝，最應(yīng)該感謝的是蔣先剛老師，如果不是蔣老師指導(dǎo)，我想我可能不能這么順利完成。經(jīng)過大三下這一個學(xué)期學(xué)習(xí)蔣老師的課程，令我受益匪淺！6.6.參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)1 A Hashizume, P S Yeh, A Rosenfeld. A Method of Detecting the Orientation of Aligned ComponentsJ. Pattern Recognition Letters, 精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)1986,4:125132.2 L.OGorman. The Docu

32、ment Spectrum for Page Layout Analysis. IEEE Transactions. PAMI, Vol.15,No.11, 1993:pp.11621173.3 Procedural Elements for Computer Graphics, Second Edition (美)(Rogers,D.F) 北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2002.24 A Piva, M Barni,F Bartolini, V Cappellini. DCT-based watermark recovering without resorting to the uncorrupte

33、d original imageA.Proceedings of 4th IEEE International Conference on Image Processing ICIP97C.Santa Barbara,CA,USA:ICIP,1997.5 Zhong wei.Image watermarking using Legendre arrayJ.Journal of china institute of communications,2001,22(1):16.6 潘梅森,榮秋生.SOFM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像融合的二值化方法J.光學(xué)精密工程,2007,15(3):99104.7 潘梅森,

34、易明.一種基于人類視覺的自適應(yīng)均值濾波算法J.計算機(jī)工程與應(yīng)用,2006,42(10):6264.8 王建衛(wèi).彩色圖像的中值濾波算法的改進(jìn)與應(yīng)用J.哈爾濱商業(yè)大學(xué)大學(xué)報:自然科學(xué)版.2006,22(4):6769. 7.7.附錄附錄unit Unit2;interfaceuses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls, Buttons, ExtCtrls; type TForm2 = class(TForm) BitBtn1: TBitBtn; L

35、abel1: TLabel; Image1: TImage;精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè) Timer1: TTimer; Label2: TLabel; Label3: TLabel; Label4: TLabel; procedure FormCreate(Sender: TObject); procedure FormPaint(Sender: TObject); procedure BitBtn1Click(Sender: TObject); procedure Timer1Timer(Sender: TObject); private Private declaratio

36、ns public Public declarations end;var Form2: TForm2; step:integer;implementation$R *.dfm uses chapter3;procedure TForm2.FormCreate(Sender: TObject);begin/MediaPlayer1.FileName:=lz.mp3;/MediaPlayer1.open;/MediaPlayer1.Play;step:=0;image1.Canvas.FillRect(rect(0,0,image1.width,image1.height);image1.Can

37、vas.Brush.Style:=bsclear;image1.Canvas.Font.Size:=28;image1.Canvas.Font.Color:=clskyblue;image1.Canvas.TextOut(17,16, );image1.Canvas.Font.Color:=clblack;image1.Canvas.TextOut(17,16, );end; procedure N19Click(Sender: TObject); procedure N20Click(Sender: TObject); procedure method1Click(Sender: TObje

38、ct); procedure FormCreate(Sender: TObject); procedure method2Click(Sender: TObject); procedure ZoomInClick(Sender: TObject); procedure FormDestroy(Sender: TObject); procedure ZoomOutClick(Sender: TObject);精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè) procedure TiltClick(Sender: TObject); procedure method3Click(Sender: TObj

39、ect); procedure N8Click(Sender: TObject); procedure N9Click(Sender: TObject); procedure WrapClick(Sender: TObject); procedure twistClick(Sender: TObject); procedure RotateangleClick(Sender: TObject); procedure N3Click(Sender: TObject); procedure cutClick(Sender: TObject); procedure ToolButton1Click(

40、Sender: TObject); procedure ToolButton2Click(Sender: TObject); procedure N14Click(Sender: TObject); procedure N10Click(Sender: TObject); procedure N12Click(Sender: TObject); procedure N15Click(Sender: TObject); procedure N13Click(Sender: TObject); procedure N16Click(Sender: TObject); procedure N18Cl

41、ick(Sender: TObject); procedure N17Click(Sender: TObject); procedure FormPaint(Sender: TObject); procedure N21Click(Sender: TObject); procedure change(sender:Tobject); procedure TrackBar1Change(Sender: TObject); procedure N23Click(Sender: TObject); procedure Image1Click(Sender: TObject); private pro

42、cedure RotateMethod2(aBitmap: TBitmap); procedure TiltBitmap(const InBitmap, OutBitmap: TBitmap; const WidthTop, WidthBottom: integer); procedure RotateMethod3(Bitmap: TBitmap); procedure bmp_rotate(Srcbmp, DestBmp: Tbitmap; angle: extended); procedure TwistPicture(var Bmp, Dst: TBitmap; Amount: int

43、eger); procedure WaveWrap(XDIV, YDIV, RatioVal: Integer); procedure LeftRightMirror(bitmap: TBitmap); procedure ZoomInOut(bitmap: TBitmap; m, n: extended); Private declarations public Public declarations end;var Form1: TForm1; starttime, endtime: longint; OriginalBmp: TBitmap;精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)im

44、plementationuses Unit3;$R *.dfmprocedure TForm1.N19Click(Sender: TObject);begin if OpenPictureDialog1.Execute then image1.Picture.Bitmap.LoadFromFile(OpenPictureDialog1.FileName); OriginalBmp.Assign(image1.Picture.Bitmap); Image1.Top := self.Height div 2 - Image1.Picture.Bitmap.Height div 2; Image1.

45、Left := self.Width div 2 - Image1.Picture.Bitmap.Width div 2;end;procedure TForm1.RotateMethod2(aBitmap: TBitmap);var nIdx, nOfs, x, y, i, nMultiplier: integer; nMemWidth, nMemHeight, nMemSize, nScanLineSize: LongInt; aScnLnBuffer: PChar; aScanLine: PByteArray;begin /消耗時間 nMultiplier := 3; nMemWidth

46、 := aBitmap.Height; nMemHeight := aBitmap.Width; /實際需要內(nèi)存大小 nMemSize := nMemWidth * nMemHeight * nMultiplier; /開辟內(nèi)存 GetMem(aScnLnBuffer, nMemSize); try /Scanline 的長度 nScanLineSize := aBitmap.Width * nMultiplier; /為 ScanLine 分配內(nèi)存 GetMem(aScanLine, nScanLineSize); try for y := 0 to aBitmap.Height - 1 d

47、o begin /進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的移動 Move(aBitmap.ScanLiney, aScanLine, nScanLineSize); for x := 0 to aBitmap.Width - 1 do begin精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè) nIdx := (aBitmap.Width - 1) - x) * nMultiplier; nOfs := (x * nMemWidth * nMultiplier) + (y * nMultiplier); for i := 0 to nMultiplier - 1 do Byte(aScnLnBuffernOfs + i) :=

48、 aScanLinenIdx + i; end; end; /寬和高交換開始，逆時針旋轉(zhuǎn) aBitmap.Height := nMemHeight; aBitmap.Width := nMemWidth; for y := 0 to nMemHeight - 1 do begin /數(shù)據(jù)移動 nOfs := y * nMemWidth * nMultiplier; Move(aScnLnBuffernOfs), aBitmap.ScanLiney, nMemWidth * nMultiplier); end; finally /釋放內(nèi)存 aScanLine FreeMem(aScanLine,

49、 nScanLineSize); end; finally /釋放內(nèi)存 aScnLnBuffer FreeMem(aScnLnBuffer, nMemSize); end;end;procedure TForm1.N20Click(Sender: TObject);begin SavePictureDialog1.Filter := *.bmp|*.bmp; if Self.SavePictureDialog1.Execute then begin Image1.Picture.Bitmap.SaveToFile(SavePictureDialog1.FileName + .bmp); end

50、;end;procedure TForm1.method1Click(Sender: TObject);var i, J: Integer; BmpS, BmpD: TBitmap;begin /創(chuàng)建 Tbitmap 對象 BmpS 和 BmpD BmpS := TBitmap.Create; BmpD := TBitmap.Create; BmpS.Assign(Image1.Picture.Graphic); BmpD.Height := Image1.Picture.Width;精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè) BmpD.Width := Image1.Picture.Heig

51、ht; BmpS.PixelFormat := pf24bit; BmpD.PixelFormat := pf24bit; /開始計時 starttime := GetTickcount; for i := 0 to Image1.Height do begin for J := 0 to Image1.Width do begin /象素點顏色賦值 BmpD.Canvas.Pixels(-i + Image1.Height), J := BmpS.Canvas.PixelsJ, I; end; end; /結(jié)束時刻 endtime := GetTickcount; /消耗時間 Self.Ca

52、ption := 執(zhí)行時間為： + inttostr(endtime - starttime) + 毫秒; Image1.Picture.Bitmap.Assign(BmpD); bmps.Free; bmpd.Free;end;procedure TForm1.FormCreate(Sender: TObject);begin self.Image1.AutoSize := True; self.Image1.Stretch := True; OriginalBmp := TBitmap.Create; self.OpenPictureDialog1.Filter := *.bmp|*.bm

53、p;end;procedure TForm1.method3Click(Sender: TObject);begin image1.Picture.Bitmap.PixelFormat := pf24bit; RotateMethod3(image1.Picture.Bitmap);end;procedure TForm1.RotateMethod3(Bitmap: TBitmap);var aStream: TMemorystream; /內(nèi)存流 header: TBITMAPINFO; dc: hDC; P: THelpRGB; x, y, b, h: Integer;精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為

54、你奉上專心-專注-專業(yè) RowOut: pRGBArray;begin /創(chuàng)建內(nèi)存流 aStream := TMemoryStream.Create; /設(shè)置大小，必須是 4 的倍數(shù) aStream.SetSize(Bitmap.Height * Bitmap.Width * 4); with header.bmiHeader do /操作位圖文件 begin biSize := SizeOf(TBITMAPINFOHEADER); /大小 biWidth := Bitmap.Width; /位圖寬 biHeight := Bitmap.Height; /位圖高 biPlanes := 1;

55、biBitCount := 32; /無壓縮 biCompression := 0; biSizeimage := aStream.Size; biXPelsPerMeter := 1; /水平分辨率 biYPelsPerMeter := 1; /豎直分辨率 biClrUsed := 0; biClrImportant := 0; end; dc := GetDC(0); P := aStream.Memory; GetDIBits(dc, Bitmap.Handle, 0, Bitmap.Height, P, header, dib_RGB_Colors); ReleaseDC(0, dc)

56、; b := bitmap.Height; /源圖高 h := bitmap.Width; /源圖寬 /指定要創(chuàng)建的位圖的大小尺寸 bitmap.Width := b; bitmap.height := h; for y := 0 to (h - 1) do begin rowOut := Bitmap.ScanLiney; /獲取新的位圖信息 P := aStream.Memory; /設(shè)置文件指針 inc(p, y); /指針移位 for x := 0 to (b - 1) do begin rowoutx := p.rgb; /進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移 inc(p, h); end; end; aS

57、tream.Free; /釋放資源end;procedure TForm1.N8Click(Sender: TObject);精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)begin LeftRightMirror(self.Image1.Picture.Bitmap);end;procedure TForm1.LeftRightMirror(bitmap: TBitmap);var bmp1, bmp2, bmp3: TBitmap; T, P: pByteArray; X, Y: integer;begin bmp1 := TBitmap.Create; bmp2 := TBitmap.Cre

58、ate; bmp3 := TBitmap.Create; bmp2.Assign(bitmap); bmp1.Assign(bitmap); bmp3.Width := 2 * bmp1.Width; bmp3.Height := bitmap.Height; for Y := 0 to bmp2.Height - 1 do begin T := bmp2.ScanLineY; P := bmp1.ScanLineY; for X := 0 to bmp2.Width - 1 do begin P3 * X + 2 := T3 * (bmp2.Width - 1 - X) + 2; P3 *

59、X + 1 := T3 * (bmp2.Width - 1 - X) + 1; P3 * X := T3 * (bmp2.Width - 1 - X); end; end; bmp3.Canvas.Draw(0, 0, bmp2); bmp3.Canvas.Draw(bmp2.Width, 0, bmp1); bitmap.Assign(bmp3); bmp1.Free; bmp2.Free; bmp3.Free;end;procedure TForm1.N9Click(Sender: TObject);var bmp1, bmp2, bmp3: Tbitmap; i, j: integer; p, p1: pbyteArray;begin bmp1 := Tbitmap.Create; bmp2 := Tbitmap.Create; bmp3 := Tbitmap.Create;精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè) bmp1.Assign(Self.Image1.Picture.Bitmap); bmp2.Assign(Self.image1.Picture.Bitmap); bmp3