1.1课题介绍

随着通信技术和计算机技术的飞速发展，双目摄像头已经广泛应用于手机、视频监控、机器人视觉、3D多媒体、虚拟现实等领域。对双目摄像头获取的图像进行融合处理是完成上述应用最基础的一步。因此，双目摄像头的图像融合技术有着广泛的应用前景。双目摄像头是通过模仿人眼的结构，利用双目立体视觉原理设计而成的。双目立体视觉原理采用类似人左右眼的方式来获取外界信息，人眼之所以可以看到物体的立体信息是因为人双眼相对于物体的相对位置不同，利用这个视差值大脑经过处理就可以还原出一个立体的物体。双目摄像头相对于单目摄像头有更大的优势，其优点在于双目摄像头融合的图像相对于单个摄像头获取的图像可提供更大的视场、更高的分辨率、更好的色彩动态响应，而且能够得到单目摄像头所不能得到的物体的深度信息、图像整体效果更好的图像。因此，双目图像的融合算法研究具有重要的意义。

随着传感器技术的发展，一个系统之中的信息来源更加多样，系统获得的信息量也逐渐增多，如何处理这些多样和复杂的数据，成为了信息处理领域的难题之一，信息融合正是作为解决这一难题所提出来的新方法，而图像融合则是信息融合的一个分支。图像融合就是将由多个传感器获得的多重图像整合一幅图像，在这幅图像中能反映多重原始图像的信息，以达到对目标更精确、更全面的分析和判断。图像融合技术主要是指采用一定的算法，把工作于不同波长范围，具有不同成像机理的图像传感器对同一场景的多个成像信息融合成一个新图像，从而使融合的图像可信度更高，模糊较少，可理解性更好，更适合人的视觉及计算机检测，分类，识别，理解等处理。图像融合已经在遥感、医学图像处理、智能机器人等领域有了广泛的应用。图像融合技术的应用非常广泛，它在各个方面都有所应用，目前主要集中在计算机视觉、自动控制、机器人、目标识别系统等方面，与双目摄像头紧密相连。例如，通过双目摄像头完成机器人空间测距研究，机器人视觉以双目视觉系统最为常见。在医学领域中，通过图像融合可综合来自不同传感器的医学图像的特点，获得包含信息更多样更直观的图像。例如，CT和MRI图像的融合处理技术已经应用于放射治疗和手术可视化中。

1.2研究现状

图像融合是信息融合范畴内的主要以图像为研究对象的研究领域，目前，一般多源图像融合的处理流程有：图像配准、图像融合、特征提取以及识别与决策。多源图像融合依据信息层次可分为三种类别：像素级别、特征级别、决策级别。像素级图像融合，即在严格的配准条件下，直接对参加融合源图像的像素灰度值进行融合处理，是在基础数据层面进行的信息融合；特征级图像融合，即对预处理和特征提取后所获得的景物信息如边缘、形状、纹理和区域等信息进行综合处理，是在中间层次上进行的信息融合；决策级图像融合，首先对获得的目标图像进行初步判断，判断之后形成初步决策，然后根据每个决策的可信度做出最优决策，是最高层次的信息融合。

近年来，随着计算机计算能力的提高，图像融合技术也越来越受到重视，逐渐成为研究的热点，其实，早在20世纪70年代，就已经出现了图像融合的概念，当时的图像融合只是对目标图像进行简单的预处理，例如，增强、校正和配准等，最后利用简单的融合技术将图像合并然后输出到显示设备上。20世纪90年代，美国最早将图像融合应用于对于遥感图像的处理中，在军事领域，以多源融合为核心的战场感知技术也越来越重要，例如，在海湾战争中的LANTIRN吊舱就是一种图像融合系统。在民用领域，其应用也非常广泛，遥感、医学图像处理、机器人视觉、3D多媒体、虚拟现实等领域都得到了广泛应用。由此可以看出，信息融合技术对于国民经济建设和国防建设都有重大意义。

虽然，目前人们对于信息融合的应用研究已经非常广泛，并且在图像融合方面已经提出了许多的方法，例如，在像素级层面，融合技术主要有基于空间域融合和基于变换域融合，其中，基于多尺度分解的小波变换图像融合算法最具有代表性。在特征级层面，主要有基于梯度特征的多尺度图像融合、联合纹理和梯度特征的多尺度图像和基于模糊梯度特征的多尺度图像融合方法。在决策级层面，主要有基于表决法的决策级融合、基于D-S证据理论的决策级融合和基于贝叶斯推理的决策级融合等。但是，对于信息融合技术来说，并没有形成一个统一的理论，现有的一些论文只是针对某一方面的应用提出最佳的融合方法。在国内，近年来，许多学者也对图像融合技术做了大量的研究，国内有许多涉及图像融合技术的期刊，例如，中国图像图形学报、红外与激光工程、系统工程与电子技术、计算机辅助设计与图形学学报、遥感学报、遥感技术与应用等。国内大都使用小波变换进行图像融合，小波变换在拥有多分辨率和多尺度的优点的同时，却无法良好的表达出图像各向异性的特征。国内的融合技术仍然有待发展，更多的只是一些理论性的探索，很少有工程应用。

2. 研究的基本内容与方案

通过对课题相关资料的查阅，在综合考虑设计任务之后，将大致按照以下预期目标来完成：

1用简单的图像融合方法完成一组双目图像的融合。

2用应用最广泛的像素级图像融合方法完成一组双目图像融合。