基于小波變換的圖像融合及其評(píng)價(jià).pdf

1、圖像融合是多傳感器數(shù)據(jù)融合的一個(gè)重要分支。其目的是通過對(duì)多幅源圖像信息的提取與綜合，獲得對(duì)同一場(chǎng)景或目標(biāo)的更為準(zhǔn)確、更為全面、更為可靠的圖像描述。目前圖像融合技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于遙感、醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、軍事等方面。 圖像融合從抽象層次上分為：像素級(jí)、特征級(jí)和決策級(jí)圖像融合。本論文主要研究像素級(jí)圖像融合，研究重點(diǎn)是基于小波變換的圖像融合。首先介紹了圖像融合的提出、國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀以及其廣泛的應(yīng)用；而后介紹了小波變換的理論，深入研究了離

2、散小波的快速實(shí)現(xiàn)，即Mallat算法，以及圖像的正交分解和雙正交理論，將小波變換應(yīng)用于圖像融合，并對(duì)圖像融合的幾種方法，例如簡(jiǎn)單的圖像融合方法、主成分分析法，基于小波變換的圖像融合，通過主觀和客觀的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)融合效果進(jìn)行了比較。 圖像經(jīng)過小波分解后得到一系列的低頻和高頻系數(shù)，高頻系數(shù)包含了圖像的細(xì)節(jié)信息。考慮到平均梯度反映了圖像對(duì)微小細(xì)節(jié)的差別，所以本論文對(duì)高頻子圖像選取平均梯度為區(qū)域特征，應(yīng)用鄰域平均梯度的融合算法，對(duì)圖像進(jìn)