【JL077】基于小波变换的像素级图像融合算法研究
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于小波变换的像素级图像融合算法研究 导 师 : 韩治国 答辩人 : 李治兵 专 业 : 自动化 图像融合的意义 小波分析理论基础 多分辨率图像融合 基于边缘的加权多分辨率图像融合 总结 主要内容 1 图像融合的意义 图像 融合 研究背景 单幅图像数据难以满足实际需求 不同图像数据的各自优势和互补性综合起来非常实用 图像融合在计 算机视觉、目标识别等领域成为研究热点 研究意义 图像融合能够扩大时空传感范围，提高观测的准确性和清晰性 完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息 提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像 增强 源图像 N 源图像 1 增强 图像匹配 特征 提取 特征 描述 融合结果应用 像素 级融 合 特征 级融 合 决策 级融 合 融合质量评估 在图像融合之前，由于图像间的位移、畸变以及噪声污染等问题，图像融合之前必须经过一系列预处理 。 像融合流程 2 小波变换 波变换概述 小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间 口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是对信号的局部特征表征能力强，因此，小波变换在许多领域都得到了成功的应用。 根据多分辨率理论， 信号的采用就越紧密的缺点。这一算法在小波中的地位，想到于快速傅里叶变换在经典傅里叶分析中的地位。 分辨率图像融合框架 3. 2 各模块概述 2 3 4 1 活性测度：能够提取输入图像多分辨率分析系数某种特征信息，从而用于决定哪幅输入图像的特征信息更为明显。 匹配测度：用以表示输入图像的多分辨率分析系数间的匹配或相似程度。 决策模块：算法的核心，输出量决策因子控制着输入图像多分辨率分析系数的合成，用于计算融合图像的分解系数。 合成模块：指对输入图像的多分辨率分析系数的合并，从而得到融合后图像 它且当且当),(),(),(),(),(),(2101),(,),(),(),(),(),( , )|),(|),(|),(),(),(),(2),(2,2,活性测度： 决策模块： 合成模块 ： |),(|),(),(, 匹配测度 ： 4 基于边缘的加权多分辨率图像融合 述 基于多分辨小波变化的图像融合算法中，用 后根据这些子图的某些边缘特征，再结合图像细节的合理取舍进行图像的融合。 验结果 ： 原始图像 本章方法 1、多聚焦图像的融合： 验结果： （ a）可见光图像 （ b）红外图像 (c)（ d）本章方法 2、可见光图像和红外图像的融合： 两种方法均 有效地利用了精确度较高的像素级图像融合规则 ， 但 特别是对于反差较大的红外和可见光图像 ，其融合结果图中出现了较多的纹波 （ 如 “ 字的周围 ） ， 相比之下本章方法的融合结果图则较为清晰 ，边缘特征更为明显 (如右侧楼宇的窗户 ） ， 因此从融合结果和性能指标来看 ， 本章方法的结构失真更小 ， 更符合人眼的视觉特性 。 5 总结 本文重点研究了的是基于小波变换的像素级图像融合 ， 内容涉及了图像融合的概念 、 融合的目的和意义 、 融合
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