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《基于小波變換的圖像融合算法設(shè)計(jì)研究畢業(yè)論文論文終稿》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫(kù)。
1、.WORD完美.格式編輯.基于小波變換的圖像融合算法研究摘要本文給出了一種基于小波變換的圖像融合方法，并針對(duì)小波分解的不同頻率域，分別討論了選擇高頻系數(shù)和低頻系數(shù)的原則。高頻系數(shù)反映了圖像的細(xì)節(jié)，其選擇規(guī)則決定了融合圖像對(duì)原圖像細(xì)節(jié)的保留程度。本文在選擇高頻系數(shù)時(shí)，基于絕對(duì)值最大的原則，低頻系數(shù)反映了圖像的輪廓，低頻系數(shù)的選擇決定了融合圖像的視覺(jué)效果，對(duì)融合圖像質(zhì)量的好壞起到非常重要的作用。圖像融合是以圖像為主要研究?jī)?nèi)容的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，是把多個(gè)不同模式的圖像傳感器獲得的同一場(chǎng)景的多幅圖像或同一傳感器在不同時(shí)刻獲得的同一場(chǎng)景的多幅圖像合成為一幅圖像的過(guò)程
2、。MATLAB小波分析工具箱提供了小波分析函數(shù)，應(yīng)用MATLAB進(jìn)行圖像融合仿真，通過(guò)突出輪廓部分和弱化細(xì)節(jié)部分進(jìn)行融合，使融合后的圖象具有了兩幅或多幅圖象的特征，更符合人或者機(jī)器的視覺(jué)特性，有利于對(duì)圖像進(jìn)行進(jìn)一步的分析和理解，有利于圖像中目標(biāo)的檢測(cè)和識(shí)別或跟蹤。關(guān)鍵詞小波變換；融合規(guī)則；圖像融合.技術(shù)資料.專(zhuān)業(yè)整理.-.WORD完美.格式編輯.ImageFusionAlgorithmBasedonWaveletTransformAbstractInthispaper,theimagefusionmethodbasedonwavelettransfor
3、m,andforthewaveletdecompositionofthefrequencydomain,respectively,discussedtheprinciplesofselecthigh-frequencycoefficientsandlowfrequencycoefficients.Thehigh-frequencycoefficientsreflectthedetailsoftheimage,theselectionrulestodeterminetheextentofanyreservationsofthefusedimageonth
4、eoriginalimagedetail.Thechoiceofhigh-frequencycoefficients,basedontheprincipleofmaximumabsolutevalue,andconsistencyverificationresults.Thelow-frequencycoefficientsreflectthecontoursoftheimage,thechoiceofthelowfrequencycoefficientsdeterminethevisualeffectofthefusedimage,playavery
5、importantroleinthefusedimagequalityisgoodorbad.MATLABWaveletAnalysisToolboxprovidesawaveletanalysisfunctionusingMATLABimagefusionsimulation,highlightthecontoursofpartsandtheweakeningofthedetailssection,fusion,imagefusionhasthecharacteristicsoftwoormultipleimages,morepeopleorthev
6、isualcharacteristicsofthemachine,theimageforfurtheranalysisandunderstanding,detectionandidentificationortrackingofthetargetimage.Keywords Wavelettransform;Fusionrule;ImageFusion不要?jiǎng)h除行尾的分節(jié)符，此行不會(huì)被打印.技術(shù)資料.專(zhuān)業(yè)整理.-.WORD完美.格式編輯.目錄摘要IAbstractII第1章緒論11.1課題研究的意義及背景11.1.1本課題的研究背景11.1.2課題研究的
7、實(shí)際意義31.2本文的主要內(nèi)容3第2章小波變換理論基礎(chǔ)62.1小波變換62.1.1小波變換的思想62.1.2連續(xù)小波基函數(shù)72.1.3連續(xù)小波變換82.1.4離散小波變換92.1.5二進(jìn)小波變換92.2多分辨率分析與離散小波快速算法102.2.1多分辨率分析102.2.2尺度函數(shù)和尺度空間112.2.3離散小波變換的快速算法112.3幾種常用的小波122.4Mallat的快速算法142.5本章小結(jié)15第3章基于小波變換的圖像融合方法研究163.1圖像融合概述163.2圖像融合的方法163.3基于小波變換的圖像融合算法原理173.3.1基于小波分解的融合
8、算法流程173.3.2高頻系數(shù)融合規(guī)則183.3.3低頻系數(shù)融合規(guī)則193.4本章小結(jié)21第4
