資源描述：
《基于加權改進小波變換的圖像融合算法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、第35卷第ll期計算機工程2009年6月I1o1．35No．1lComputerEngineeringJune2009·圖形圖像處理·文章編號：1000--3428(2009)11--022,8--03文獻{麗——_基于加權改進小波變換的圖像融合算法王智文，劉美珍。，蔡啟先，謝國慶(1．廣西工學院計算機工程系，柳州545006；2．廣西工學院圖書館，柳州545006；3．福建師范大學軟件學院，福州350007)摘要：針對低對比度圖像融合時會造成圖像細節(jié)模糊等缺陷，提出一種基于加權雙正交自適應小波變換的圖像融合算法。取小波系數(shù)局部模極大并進行自適應加權修正以融合高頻系數(shù)。采用對2幅原
2、圖像的低頻系數(shù)加權自適應的方法對低頻系數(shù)進行融合。對多聚焦圖像和多光譜彩色圖像分另U采用計算圖像信息熵和均方根誤差、計算圖像平均梯度的方法對融合的性能進行評價。實驗結果表明，采用該融合規(guī)則得到的融合圖像具有良好的融合效果。關健詞：小波變換；圖像融合；圖像信息熵；均方根誤差ImageFusionAlgorithmBased0nWeightedandImprovedWaveletTransformWANGZhi-wen，LIUMei．zhen，CAIQi．xian，XIEGuo．qing3(1．Dept．ofComputerandEngineering，GuangxiUniversit
3、yofTechnology,Liuzhou545006；2．Library,GuangxiUniversityofTechnology，Liuzhou545006；3．FacultyofSoftware，F(xiàn)~ianNormalUniversity，F(xiàn)uzhou350007)[Abstract]Animagefusionalgorithmwithweightedbiorthogonalselfadaptivewavelettransformisproposed，whichcanmakeupfordefectsthattherearefaintnessofimagedetailsini
4、magefusionoflowercontrastimage．Theadaptivemethodofwaveletcoeficientlocalmodelmaximumwhichisweightedisusedtofusethehighfrequencycomponent，andthesyncreticadaptivemethodisalsochoseninthecourseoffusinglowfrequencycoeficient．Thecapabilityofmulti—focusimagefusionisevaluatedbycalculatingimageinformat
5、ionentropyandRootMeanSquareError(RMSE)．Thecapabilityofmulti—spectrumimagefusionisevaluatedbycalculatingmeangradsofimage．Experimentalresultsshowthatthefusionruleofthemethodismoreeffective．[Keywords]wavelettransform；imagefusion；imageinformationentropy；RootMeanSquareError(RMSE)l概述圖像融合是以圖像為主要研究內容的
6、數(shù)據(jù)融合技術，是將相同或不同傳感器得到的同一目標的多幅圖像在統(tǒng)一的坐標中利用圖像融合算法合成一幅圖像的過程。由于待融合的多幅圖像之間具有信息的冗余性和互補性，經過圖像融合技術得到的合成圖像可以更全面、更精確地描述所研究的對象，為進一步的圖像處理和分析提供高質量的圖像數(shù)據(jù)，因此圖像融合技術在軍事、醫(yī)學、遙感、計算機視覺等領域得到了圖1基本小渡分解示意圈廣泛應用。其中，由于小波變換是非冗余的，因此使圖像經過小波分解后l=∑ho(七一2i)h0(卅一2f)的數(shù)據(jù)總量保持不變，并且能克服相鄰尺度上圖像信息的相l(xiāng)關性差等缺陷，充分反映原始圖像的局部變化特征，具有比1口f=∑h。(七一2i)h
7、。(m一2t)4-2塔形分解融合更好的融合效果】。同時，小波變換分析具有{(1)l=∑h。(一2i)h~(一21)s／,~方向性，利用這一特點就有可能獲得視覺效果更佳的融合圖l像。但由于正交小波變換的正交濾波器不具備線性相位特性，I』=∑h1(七一2i)ha(m一21)s／,~Lt，其產生的相位失真將會引起圖像中邊緣信息的失真。由于低由圖1可知，原始圖像在1個尺度下的邊緣輪廓可以分對比度圖像的3個高頻分量偏小，對水平、垂直和對角分量進行融合時，會造成圖像細節(jié)模糊。針對
