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《基于多小波變換的圖像融合研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第9卷第8期中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)Vol.9,No.82004年8月JournalofImageandGraphicsAug.2004基于多小波變換的圖像融合研究王海暉彭嘉雄(華中科技大學(xué)圖像識(shí)別與人工智能研究所圖像信息處理與智能控制教育部重點(diǎn)試驗(yàn)室,武漢430074)摘要多小波是小波理論的擴(kuò)展,在圖像處理方面具有單小波所不具有的優(yōu)點(diǎn)。它能夠?yàn)閳D像提供一種比小波多分辨分析更加精確的分析方法。在研究了多小波變換的特性后,提出了一種基于離散多小波變換的圖像融合方法,并將由不同傳感器獲得的不同分辨率的遙感圖像數(shù)
2、據(jù)利用此方法進(jìn)行了融合。這種方法不僅能夠完好地顯示源圖像各自的信息,而且能很好地將源圖像的細(xì)節(jié)融合在一起。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,采用這種方法可以得到更好的融合效果。關(guān)鍵詞圖像融合離散多小波變換融合算法遙感圖像中圖法分類(lèi)號(hào):TP571.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編碼:1006-8961(2004)08-1002-06AStudyofImageFusionBasedonMultiwaveletTransformWANGHai-hui,PENGJia-xiong(KeyLaboratoryofEducationMi
3、nistryforImageProcessingandIntelligentControl,InstituteforPatternRecognitionandArtificialIntelligence,HuazhongUniversityofScience&Technology,Wuhan430074)AbstractMultiwaveletisanextensionfromwavelettheory,andhasseveralparticularadvantagesincomparisonwit
4、hscalarwaveletsonimageprocessing.Multiwaveletanalysiscanofferamoreprecisewayforimageanalysisthanwaveletmulti-resolutionanalysis.Inthispaper,weresearchthecharacteristicsofmultiwaveletandgiveafusionmethodbymeansofdiscretemultiwavelettransform.Intheexperi
5、ment,wehaveobtainedthefusedpicturethroughmergingapairofremotesensingimageswiththedifferentresolutionofthesamedistrictbyapplyingthisimagefusionmethod.Comparingwithotherfusedimagesandevaluatingtheminwayofobjectiveandsubjectiveperformance,wecandrawtheconc
6、lusionthatthismethodcanfusedetailsofinputimagessuccessfully,anditcanperfectlydisplayinformationoftheeachinputimage,thereforeusingthisimagefusionmethodcangetmoresatisfactoryresultthanusingothers.Keywordsimagefusion,discretemultiwavelettransform,fusional
7、gorithm,remotesensingimages金字塔形分解和重建算法的融合方法,主要包括梯度1引言金字塔法、對(duì)比度和比率金字塔法以及拉普拉斯金字塔法等,它們首先構(gòu)造輸入圖像的金字塔,再按一定圖像融合是通過(guò)一個(gè)數(shù)學(xué)模型把來(lái)自不同傳感的特征選擇方法取值形成融合金字塔,通過(guò)對(duì)金字塔[2]器的多幅圖像綜合成一幅滿足特定應(yīng)用需求的圖像實(shí)施逆變換進(jìn)行圖像重建,最終生成融合圖像,它的過(guò)程,從而可以有效地把不同圖像傳感器的優(yōu)點(diǎn)結(jié)們的融合效果要遠(yuǎn)優(yōu)于第1類(lèi)方法,然而它也有很多[1][3]合起來(lái),提高對(duì)圖像信息
8、分析和提取的能力。對(duì)于不盡如人意的地方。還有一類(lèi)方法就是近幾年興起圖像融合的對(duì)象,可以分為兩大類(lèi),即多光譜圖像(通的基于小波變換的圖像融合方法,它通常采用多分辨[4]常為RGB彩色圖像)與灰度圖像之間的融合,以及灰分析和Mallat快速算法,通過(guò)在各層的特征域上度圖像之間的融合?；叶葓D像之間的融合,在大體上進(jìn)行有針對(duì)性的融合,比較容易提取原始圖像的結(jié)構(gòu)可分為三大類(lèi)。一類(lèi)是簡(jiǎn)單融合方法,包括將空間對(duì)信息和細(xì)節(jié)信息,所以融合效果要好于基于金字塔形準(zhǔn)的兩幅圖像直接求加權(quán)平均
