基于小波變換的圖像融合及其評價.pdf

1、圖像融合是多傳感器數(shù)據(jù)融合的一個重要分支。其目的是通過對多幅源圖像信息的提取與綜合，獲得對同一場景或目標的更為準確、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)、計算機視覺、軍事等方面。 圖像融合從抽象層次上分為：像素級、特征級和決策級圖像融合。本論文主要研究像素級圖像融合，研究重點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，并對圖像融合的幾種方法，例如簡單的圖像融合方法、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價標準，對融合效果進行了比較。 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)包含了圖像的細節(jié)信息。考慮到平均梯度反映了圖像對微小細節(jié)的差別，所以本論文對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，對圖像進