毕业设计-基于小波变换的图像融合算法研究

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小波变换在图像处理中的应用毕业论文

3.4.2实现融合的算法流程.............................................13
结论.......................................................................15
参考文献...................................................................16
cl是x的小波分解结构则perf0100小波分解系数里值为0的系数个数全部小波分解系数个数perfl2100cxc向量的范数c向量的范数华侨大学厦门工学院毕业设计论文首先对图像进行2层小波分解并通过ddencmp函数获取全局阈值对阈值进行处理而后用wdencmp函数压缩处理对所有的高频系数进行同样的阈值量化处理最后显示压缩后的图像并与原始图像比较同时在显示相关的压缩参数
3.2.2实现增强的算法流程............................................10
3.3小波包图像去噪......................................................10
3.3.1实现去噪的主要函数............................................11
指导教师签名：
日期：
华侨大学厦门工学院毕业设计（论文）
小波变换在图像处理中的应用
摘要
近年来小波变换技术已广泛地应用于图像处理中。小波分析的基本理论包括小波包分析、连续小波变换、离散小波变换。小波变换是一种新的多分辨分析的方法，具有多分辨率和时频局部化的特性，
可以同时进行时域和频域分析。
因此不但能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定

基于PCNN的小波变换多光谱与全色遥感影像融合算法

!"#!$%&$'(')*+&,-./&$01$21(3$&)%)()$%)1基于5:;;的小波变换多光谱与全色遥感影像融合算法段延超4高利杰河南开封科技传媒学院!河南开封!"*%$$'摘4要本文在小波变换融合算法的基础上结合了68J J算法提出了一种新的多光谱影像与全色影像融合算法该算法首先利用68W变换和#V;变换完成对影像的前置处理然后对小波变换后的低频分量采用加权平均法的融合规则高频分量采用68J J的融合规则最后通过#V;逆变换完成影像的融合结果表明算法影像融合效果较好有效地解决光谱失真和融合细节的问题具有较好的实用价值关键词图像融合 68J J 小波变换多光谱与全色44随着遥感技术的不断发展"获取遥感数据的能力也越来越强"种类也越来越丰富"包括全色影像$多光谱影像$高光谱影像$夜光影像等*$+#不同类型的遥感影像在空间分辨率$光谱分辨率等方面具有不同的特点#如何综合利用这些遥感数据"成为遥感技术研究的一个重要方向#多光谱影像是指通过对地球表面反射$辐射$散射等电磁波进行多波段的采集和记录"形成的带有多个波段的遥感影像#每个波段都包含了物体不同的光谱特征信息"可以用于地表物质分类$植被覆盖度计算$水体提取等分析应用#全色影像是指在单一波段内采集的遥感影像"与多光谱影像相比"其光谱分辨率较高"一般在%&(R$&%米之间#全色影像具有高空间分辨率和较好的灰度级表现力"可以用于地物边界提取$建筑物检测等应用#因此"对于一些需要既考虑地物信息又需要高空间分辨率的遥感应用"比如地物分类$地形分析等"就需要将多光谱影像和全色影像进行融合"以期得到更加准确$全面的遥感信息#融合后的影像具有高空间分辨率和多波段信息的特点"因而能更好地支持遥感数据的分析和决策#多光谱影像与全色影像融合技术在提高遥感数据的综合利用效率$地表信息获取的准确度和全面性$优化遥感图像分析方法以及推动遥感技术发展等方面具有重要意义*)+#本文重点研究在小波变换的基础上"使用68J J'脉冲耦合神经网络(来处理小波变换后的高频分量"从而提高多光谱影像和全色影像的融合的细节信息#'常见多光谱与全色影像融合算法遥感影像融合算法可以分为基于变换的融合算法$基于像素级的融合算法$基于图像分割的融合算法$基于深度学习的融合算法#不同的算法具有不同的适用场景和优缺点"需要根据具体的应用需求和数据特点来选择合适的算法#以下算法是多光谱与全色影像常见的融合算法#$&$\B>b N e变换\B>b N e变换是一种常见的遥感影像融合算法"用于将多光谱影像和全色影像融合在一起#该算法通过将全色影像的每个像素值按比例分配给多光谱影像的=:\三个分量"从而产生融合后的=:\图像#由于全色影像具有高空间分辨率和单一光谱波段"\B>b N e变换融合可以使融合后的影像具有更高的空间分辨率和更多的光谱信息#然而"该算法存在着色偏和光谱失真等问题"因此在实际应用中需要注意算法参数的调整和效果评估# $&)#V;变换#V;变换是一种基于颜色空间的融合算法"它将多光谱影像和全色影像转换到三个颜色分量中"并将全色影像的强度分量与多光谱影像的色彩分量进行加权平均来生成融合图像#这种方法的优点是融合后的图像色彩保真度高"但对于保留多光谱信息而言"效果并不是很好# $&(68W变换68W是一种数据降维的方法"可以将高维度数据转换为低维度数据"并且保留数据的主要信息#由于68W变换可以在保留原始数据信息的同时减少数据维度"从而降低了数据冗余和噪声的影响"因此68W变换融合算法具有良好的融合效果和实用性#同时"与传统的基于像素的融合方法相比"68W变换融合算法能够更好地保持影像细节和色彩信息"提高影像的可解释性和应用效果#$&3小波变换小波变换'_Z b N?N O(是一种多尺度分析的融合算法"它通过对多光谱影像和全色影像进行小波变换"然后将变换后的系数进行加权平均来生成融合图像*(+#这种方法的优点是可以在不同尺度上融合图像"从而得到更加丰富的信息#+*!科技风"#"$年%月电子信息$&9J J !/X X ^C N算法J J !/X X ^C N 融合算法是一种基于J J !/X X ^C N 算法的图像融合方法"它可以将多幅具有不同成像特点的图像融合成一幅具有更高质量的图像#但是"由于J J !/X X ^C N 算法本身的计算量比较大"因此J J !/X X ^C N 融合算法的计算量也较大"需要一定的计算资源和时间*3+# 本文融合算法小波变换融合算法对噪声比较敏感"因为噪声可能会导致小波分解后的低频和高频分量之间的权重分配不合理"从而影响融合结果的质量#为了提高多光谱影像和全色影像的融合效果"本文融合算法主要步骤如下#)&$小波变换前置处理步骤)&$&$多光谱影像68W 变换由于多光谱影像的第一主成分反映了多光谱影像中最大的变化"通常也包含了最多的信息#为了减少光谱扭曲"同时提升融合后细节信息#本文算法首先对全色图像进行68W 变换"然后将多光谱图像的第一主成分与全色图像进行直方图匹配"从而提升融合后遥感影像的质量和分析结果的准确性#)&$&)多光谱影像#V ;变换为了避免融合后影像出现色彩失真等问题"本文采用了#V ;变换作为融合算法的前置处理步骤#首先"对重采样后的多光谱影像进行#V ;变换"将其分解为强度'#($色度'V (和饱和度';(三个分量#其次"经直方图配准的全色影像与#进行小波变换"得到新的强度分量'#d (#最后"利用#V ;逆变换将#d 与原色度分量'V (和饱和度分量';(组合成新的彩色影像"完成融合处理#由于色度和饱和度分量未经过改变"因此融合后的影像能够很好地保留原多光谱影像的色彩信息#)&)小波变换融合规则)&)&$基于加权平均法的低频分量融合规则小波变换融合算法中"加权平均法用于融合低频分量"目的是保留多光谱影像和全色影像的结构信息#低频分量融合的规则如下!&+,'-".(m /$&0,'-".(G /)&1,'-".(在公式中"'-".(表示像素点的位置"-表示经小波分解的层数"&0,'-".("&1,'-".(表示低频分量系数对相应像素值"&+,'-".(表示融合后低频分量系数"/$"/)表示融合时加权系数'/$G /)m $(#)&)&)基于68J J 的高频分量融合规则68J J 是一种基于生物学神经系统的人工神经网络模型"其灵感来源于脉冲神经元之间相互作用的方式#68J J 在图像处理领域广泛应用"其主要特点是能够实现对图像的非线性$时空域的信息处理"并且能够很好地提取出图像中的边缘信息"因此在图像融合中也被广泛应用*9+#经过小波分解后"高频分量包含了边缘$区域边界等细节信息#将高频分量系数与68J J 结合起来"可以进一步改善融合的细节效果#高频分量融合的规则如下!&+-.m&0-."#0-.',( #1-.',(&1-."#0-.',(l #1-.',({在公式中"经过-次迭代后"#0-.',(和#1-.',(表示神经元点火次数矩阵"&+-.表示融合后高频分量系数"&0-.和&1-.表示分解后高频分量系数#通过68J J 模型的非线性作用"可以提取出图像中的边缘和纹理等细节信息"从而进一步改善融合效果#)&(本文融合算法具体步骤'$(影像配准#')(多光谱影像进行#V ;变换"将其分解成#$V 和;三个分量"并对其进行68W 变换"得到第一主成分68$#'((全色影像和重采样后的68$进行直方图匹配"得到匹配后的6W J d #'3(将亮度分量#和匹配后的6W J d 进行小波变换"得到高频分量和低频分量#'9(低频分量采用加权平均值"高频分量采用68J J 融合规则#'0(经小波逆变换"得到新强度分量#d #'1(使用#d "经#V ;逆变换"得到融合影像#本文算法流程图如图$所示#图$本文融合算法实验结果与分析为了验证本文融合算法的优越性"使用\B >b N e 变换$V #;变换$68W 变换$小波变换$J J !/X X ^C N 融合算法做对比试验"融合效果采用主观评价方法和客观评价方法#实验电子信息科技风年月数据使用高分)号卫星拍所摄的$T 分辨率的全色影像和3T 分辨率的多光谱影像#多光谱影像$全色影像及融合结果如图)所示#图)多光谱影像!全色影像及融合结果(&$主观评价根据实验结果"可以看出\B >b N e变换算法融合结果后出现色彩偏差$#V ;变换算法在高光和阴影细节方面表现较差$68W 变换算法在保留图像细节方面略逊于#V ;算法$J J !/X X ^C N 算法在保留多光谱影像的颜色信息方面稍逊于其他算法$小波变换算法在保留多光谱影像颜色信息方面相对较差#本文算法融合结果既保留了多光谱影像的色彩"又很好地保留了全色影像的细节$清晰度等信息#从主观评价上"本文算法要优于其他算法#(&)客观评价融合效果的客观评价选取信息熵$平均梯度$相关系数$均方差误差$交互信息量作为融合结果评价指标*0+#融合结果如下表所示#融合结果客观评价指标表'$(信息熵值越高"表明影像所携带的信息量越多#除了原始影像"本文算法的信息熵值高于其他算法"表明本文算法具有更高的信息量#')(平均梯度值越高"表明影像的清晰度越高#本文算法利用68J J 融合规则有效提高了影像细节表现能力"其平均梯度值高于其他算法"表明本文算法在清晰度方面处于较高水平#'((相关系数值越接近$"表明与参考影像的相关度越高#本文算法与参考影像的相关度较高"表明本文算法的融合效果与理想效果最接近#'3(均方根误差值越小"表明与参考影像的差异越小#本文算法相较于其他算法具有更小的均方根误差值#'9(交互信息量值越大"表明与参考影像最为贴合#本文算法的交互信息量值略高于小波变换融合算法"但优于其他算法#综合而言"本文的融合算法在客观评价指标分析中表现出色"显著提高了融合效果"并成功解决了小波变换融合算法中出现的分块和光谱失真问题#相较于其他算法"本文算法提升了融合后影像的细节表现能力#结论本文算法的优势在于"能够有效地保留多光谱影像的细节信息"还具有较强的适用性和鲁棒性#缺点在于"本文算法处理包含建筑物的遥感影像融合效果较好"但不适用于处理其他类型遥感影像#另外"本文算法的复杂度较高"运算速度较慢"不适合实时处理大量数据#本文算法还需要进行进一步的优化和改进#参考文献&$'李树涛"李聪妤"康旭东&多源遥感图像融合发展现状与未来展望&F '&遥感学报")%)$")9+%$,($3I2$00&&)'张丽霞"曾广平"宣兆成&多源图像融合方法的研究综述&F '&计算机工程与科学")%))"33+%),(()$2((3&&('谭仁龙&一种基于小波变换的图像融合方法&F '&测绘通报")%$1+%',(3)239&&3'8LN -"i &"r ;^-"F &+)%)%,&W ->b N ?/T Z H NX ^C />-T N O L>@MZ C N @>-Z ,>-b >?^O />-Z ?-N ^B Z ?-N O A >B .Z -@J J !/X X ^C N &8>T K^O N B C r:N >C ,/N -,N C "$('"$%39$I&&9'段延超&基于;#D Y 和小波变换的遥感影像配准融合算法研究&!'&河南大学")%$'&&0'杨艳春"李娇"王阳萍&图像融合质量评价方法研究综述&F '&计算机科学与探索")%$I "$)+%1,($%)$2$%(9&作者简介段延超+$''%$4,"男"汉族"硕士"助教"研究方向(图像处理%高利杰+$''$$4,"男"汉族"硕士"助教"研究方向(图像处理自动控制#科技风年月电子信息。

基于小波变换的图像融合方法研究

Ａｂｓｒｃ：Ｉｇｆｓｏｉａｉｏｔｎｂｒｎｈｆｔａｔｍａｅｕｉｎｓｎｍｐｒａｔａｃｏｍｕｔ－ｅｓｒｎｏｍａｉｎｕｓｏ，ｗａｅｅｌｉｓｎｏｉｆｒｔｏｆｉｎｖｌｔ
ｔｎｆｍｉａｍａｒｂｅｋｈｏｇｈｓａｅ．ｈａｅａｅｎｒｓａｃａｅｅｔｎｆｒｔｅｒ，ｒｓｒｓｊｒａｔｒｕｈｉｔｉｒａＴｅｐｐｒｂｓｄｏｅｅｒｈｗｖｌａｓｍｏｙａｏｏｎｔｒｏｈ
ｓｏｔｔｔｓｍｅｈｄｃｎｅｈｎｅｗｅｌｔｅｓｅｔａｅｏｕｉｎｏｈｅｉａｅｎｄｉｅｓｏｃｒｙｏｔｈｗｈａｈｉｔｏａｎａｃｌｈｐｃｒｌｒｓｌｔｏｆｔｍｇ，ａｓａｙｔａｒｕｔｅａａｙｉｎｅｏｎｔｏｆｔｅｉｇ．ｈｎｌｓｓａｄｒｃｇｉｉｎｏｈｍａｅ
效果，已成为现今研究的一个热点。文着重研究基本于小波变换的图像融合方法，提出一种高频小波系
分辨率．于对图像进行分析和识别。便
关键词：图像融合；小波变换；传感器；光谱分辨率
中图分类号：Ｐ５Ｔ７ｌ文献标识码：ＡＤＯＩ１．９９／．ｓ．Ｏ－２０２１．６０４：０３６ｊｓｎ１Ｏ１０７．０００．０ｉ
ｄｒｃｅｌｃｍｅｔｆｒｈｇｆｅｕｅｃｖｌｔｃｅｃｅｔｏｈｅａｇｒｔｍ，ａｅｔａａｈｍａｉｓｉｅｔｒｐａｅｎｏｉｈ－ｒｑｎｙｗａｅｅｏｆｉｎｆｔｌｏｉｈｉｎｄｕｓｄｍａｌｂｍｔｅｔｃ

基于小波变换的图像处理.

基于小波变换的数字图像处理摘要：本文先介绍了小波分析的基本理论，为图像处理模型的构建奠定了基础，在此基础上提出了小波分析在图像压缩，图像去噪，图像融合，图像增强等图像处理方面的应用,最后在MATLAB环境下进行仿真，验证了小波变化在图像处理方面的优势。

关键词：小波分析；图像压缩；图像去噪；图像融合；图像增强引言数字图像处理是利用计算机对科学研究和生产中出现的数字化可视化图像信息进行处理，作为信息技术的一个重要领域受到了高度广泛的重视。

数字化图像处理的今天，人们为图像建立数学模型并对图像特征给出各种描述，设计算子，优化处理等。

迄今为止，研究数字图像处理应用中数学问题的理论越来越多，包括概率统计、调和分析、线性系统和偏微分方程等。

小波分析，作为一种新的数学分析工具，是泛函分析、傅立叶分析、样条分析、调和分析以及数值分析理论的完美结合，所以小波分析具有良好性质和实际应用背景，被广泛应用于计算机视觉、图像处理以及目标检测等领域，并在理论和方法上取得了重大进展，小波分析在图像处理及其相关领域所发挥的作用也越来越大。

在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要，所以人们对傅立叶分析进行了推广，提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅立叶变换，Gabor变换，时频分析，小波变换等。

但短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行，所以对很多应用来说不够精确，存在很大的缺陷。

而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整。

本文介绍了小波变换的基本理论，并介绍了一些常用的小波函数，然后研究了小波分析在图像处理中的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像增强等,本文重点在图像去噪，最后用Matlab进行了仿真[1]。

1小波分析理论小波分析的思想最早出现在1910年Haar 提出了小波规范正交基。

基于小波变换的多聚焦图像融合ppt课件

[F (i, j) F (i, j 1)]2；
MN i0 j1
1
M 1 N 1
[F (i, j) F (i 1, j)]2。
MN j1 i1
•25
④融合评价
(a) 可见光图像 (b) 红外图像
(c) Haar小波 (d) W5/3小波 (e)Daubechies9/7
•(Images adapted from Zitova,2003 )
•14
②图像配准
例如：
•待匹配图像
参考图像
•匹配图像
与参考图像的叠加效果
•16
③融合方法
常用方法
对应像素取最大值
•空间域
对应像素取最小值
•简单组合式图像融合方法对应像素取平均值
•逻辑滤波器法
加权平均法
•数学形态法
subplot(2,2,3); image(XX); title('融合结果一'); Csize1=size(c1); for i=1:Csize1
c1(i)=0.8*c1(i); end Csize2=size(c2); for j=1:Csize2
c2(j)=1.2*c2(j); end c=0.6*(c1+c2); XXX=waverec2(c,l2,'sym4'); subplot(2,2,4); image(XXX); title('融合结果二');
远程摄像法大坝表面裂缝检测
基于小波变换的多聚焦图像融合
•1
•2
目录
•3
①图像融合简介 ②配准 ③融合方法 ④融合评价
•4
①图像融合简介
图像融合(Image Fusion)是用特定的算法将两幅或多幅图像综合成一幅新的图像。融合结果由于能利用两幅(或多幅) 图像在时空上的相关性及信息上的互补性，并使得融合后得到的图像对场景有更全面、清晰的描述，从而更有利于人眼的识别和机器的自动探测。

基于小波变换的数字图像融合研究

数的表示，ｘＬ（）（），ｘ满足允许条件：Ｒ且（）
ｃ』
＋。ｏ
Ｖ＝ｐｎＯ —ｊＪ（ｎ（１ｄ＝ｏｓ｛ｘ｝ｔ）ｔＩｘ８ａ（ｎ， — 一）Ｔ
…多分辨率的定义町以看｝＇何的闭ｌＩ所｛『｛ ∈Ｚｖ：
通过实验比较了
小波变换在数字
种像数据难以满足实际需求。为了对观测目标有 ‘ 个更全面、清晰、准确的理解和认识，人们迫切希望寻求 ‘ 种综合
利用各类图像数据的技术方法。与单源图像相比多源图像融
，
式中的ａ足伸缩系数，称尺度冈子。ｂ为移ｒ，又ｘ称为由母函数（）成的连续小波）ｘ生数，
』式中【足（）Ｆｕｉ变换和反变换，ｘ为基本（）１）ｘ的ｏｒｒｅ（）小波函数或者小波母函数。ｔｘ足够正则时，当ｌ），（例如：ｘ ∈Ｌ（）（）２）ＲｎＬ（时就足够正则，Ｒ允许条件意味着小波函数均值为
５ — ６
一
应用技术茸研究
结果分析：３中（）））平硐内壁左壁的幅连续的展开，ａ（（是ｂｃ按理的结合将使信、图像处理进入史高的层次。
参考文献：
［】东健．字图像处理［．１何数Ｍ】西安：西安电子科技大学出版社，０３２０
ｓｎｂｓｄｎｔｗｒｅｏｐｓｉ，ｇｓｎａｅｎｗｖｌｔａｓｒａｉ）ｎｅｄｒｈｌｏｉＥｐｒｎａｒｓｌｏｉａｅｅｃｍｏｉｏｉｅｕｉｓｄｏａｅｎｆｍｔｎｏｆａｇｔｌｆｄｔｘｅｍｅｔｌｅｕｔｓｗｏｏｏｄｔｎｍａｆｏｂｅｔｒｏｏｌｔｎｉｗａａ．ｉｓｈ

基于小波变换的图像处理方法研究(主要研究图像增强,包括源代码)

基于小波变换的图像处理方法研究摘要图像增强是图像处理的一个重要分支，它对提高图像的质量起着重要的作用。

它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制另一些信息，以改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机进行分析处理的形式。

传统的方法在增强图像对比度的同时也会增强图像噪声，而小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。

本文首先对传统图像增强理论进行概述，并给出直方图均衡化与灰度变换算法，通过matlab来观察其处理效果的特点，然后提出四种基于小波变换的图像增强方法，并分析它们与传统图像增强方法相比的优缺点，最后基于传统小波变换只能增强图像边缘部分而无法增强细节部分的缺点，引出了基于分数阶微分和小波分解的图像增强方法，并通过matlab观察了这种算法的处理效果。

关键词：图像增强；直方图均衡化；小波变换；分数阶微分Image enhancement based on wavelet transformationAbstractImage enhancement is an important branch in image processing.It plays an important role in improving the quality of the images.It will improve the image visual effect through emphasizing the image information and inhibitting some other information selectively.It will converse images into a form more suitable for the human eye observation and computer analysis processing.The traditional method of image enhancement will enhance image contrast,image noise as well,while wavelet transform is a decompositon method of multi-scale and multi-resolution,it can separet noise from signal in different scale so that it can arrive the purpose of image enhancement according to the distribution of the noise.In the paper,firstly, I will summarize the image enhancement theory and give the Histogram equalization algorithm,at the same time,I will analyze the disadvantages of the treatment effect through the Matlab.Then,I will give an image enhancement method based on the wavelet transform and analyze its advantages and disadvantages compared with traditional methods.Finally,because traditional wavelet transformation can only strengthen the edge of images instead of the details,we will introduce the image enhancement based on wavelet decomposition and fractional differentials.At the same time,we will observe the treatment effect of this algorithm by the matlab..Keywords: Image enhancement; Histogram equalization; Wavelet transform; Fractional differenti目录第一章绪论 (1)1.1 论文研究的背景和意义 (1)1.2 国内的研究状况 (1)1.3 论文的主要内容 (2)第二章图像增强的传统方法 (3)2.1 灰度变换法 (3)2.1.1 图像反转 (3)2.1.2 对数变换 (3)2.1.3 分段线性变换 (4)2.2 直方图调整法 (5)第三章小波变换的理论基础 (8)3.1 小波变换与傅里叶变换 (8)3.1.1 小波变换的理论基础 (8)3.1.2 小波变换和傅里叶变换的比较 (8)3.2 小波变换基本理论 (9)3.2.1 一维连续小波变换(CWT) (9)3.2.2 一维离散小波变换（DWT） (10)3.2.4 二维离散小波变换 (11)3.3 小波变换的多尺度分析 (11)第四章基于小波变换的图像增强 (13)4.1 小波变换图像增强原理 (13)4.2 小波变换图像增强算法 (14)4.2.1 非线性增强 (14)4.2.2 图像钝化 (14)4.2.3图像锐化 (15)4.2.4 基于小波变换的图像阈值去噪 (16)4.3 改进的基于小波变换的图像增强算法 (17)4.3.1 分数阶微分用于图像增强理论 (17)4.2.2 分数阶微分滤波器的构造 (19)4.2.3 基于分数阶微分和小波分解的图像增强 (20)4.2.4 小波分解层次与分数阶微分阶次对图像处理结果的影响 (23)第五章结论 (26)致谢 (27)参考文献 (28)第一章绪论1.1 论文研究的背景和意义在我们所处的信息社会，人们对于信息获取和交流的要求越来越高，从而促进了信息处理和应用技术的飞速发展。

图像融合毕业论文

（1）处理精度高，再现性好。利用计算机进行图像处理，其实质是对图像数据进行各种运算；
（2）易于控制处理效果。在图像处理过程中可以任意设定或变动各种参数，能有效控制过程序进行的，因此不同的程序可以实现不同的处理目的；
（4）图像数据庞大。图像中包含丰富的信息，可以通过图像处理技术获取图像中的有用信息。图像数据量巨大，数字图像是由像素组成的。每个像素用红、绿、蓝三种颜色表示，每种颜色用8Bit表示灰度级。一副1024 1024不经压缩的真彩色图像，数据量达到3MB。X射线照片一般用64—254Kb的数据量。因此图像需要经过处理后才方便应用于实际。
Key words:image fusion;wavelet transformation;HIS transformation;reservation of clear parts
第一章绪论
1.1 数字图像处理概述
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
1.3 数字图像处理的主要内容
数字图像处理是用计算机图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。其主要内容如下：
1．图像获取、表示和表现
把模拟图像信号转化为计算机能够接受的数字形式，并且把图像显示和表现出来。主要包括摄取图像、光电转换及数字化等几个步骤。
2．图像复原

基于小波分解的图像融合算法的改进

收稿日期：2006-02-05 E-mail：jwzhang@ 基金项目：国家自然科学基金项目 (60573019)；广东省自然科学基金项目 (05103541,31340)。作者简介：韩国强 (1962－)，男，江西临川人，博士，教授，博士生导师，研究方向为多媒体数据压缩与图像重建技术、大型科学与工程计算等；张见威 (1969－)，女，博士研究生，讲师，研究方向为图形学与图像处理；徐广猛 (1978－)，男，硕士，研究方向为图像处理。
(a) 左边模糊
(b) 右边模糊 (c) 融合后的图像 (d) 原始图像
图 1 部分模糊的 Barbara 的融合效果
从视觉效果来看，这种算法在处理局部模糊图像的融合方面有很大的优势。这个融合规则的优点在于以局部区域为单位，而不是单个像素之间进行比较，在更大的范围内保证了融合后图像的视觉效果。以能量匹配度为平衡点，作为融合的决策，正好与图像的边缘或者纹理通常都是能量最大点相吻合。这也是最后融合效果较好的关键。
试验发现改变局部区域的大小对融合性能的影响不明显。而增加区域的大小带来的计算量增加非常明显，所以建
－ 1090 －
议使用 3× 3 作为局部区域。 1.3 阈值选取对融合效果的影响
算法中，阈值选取对融合过程及融合结果影响很大，下面考察阈值的选取对不同类型图像融合效果的影响。第一个实验用左边模糊和右边模糊的 Barbara 图像。第二个实验选取含噪声的图像，如图 2 所示。

小波变换处理图像((课程设计))

《数字图像处理》课程设计报告题目：小波变换处理图像专业：信息与计算科学学号：组长：指导教师：成绩：二〇一〇年六月二十六日一、课程设计目的小波分析是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域，经过近10年的探索研究，重要的数学形式化体系已经建立，理论基础更加扎实。

与Fourier 变换相比，小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。

通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。

小波变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理、图像处理、地震勘探等多个学科。

小波分析是一个新的数学分支，它是泛函分析、Fourier分析、样调分析、数值分析的完美结晶；小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计算机视觉、数据压缩、地震勘探、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。

二、课程设计要求1、对知识点的掌握要求：利用小波变换的基本原理在MATLAB环境下编写程序对静态图像进行分解并压缩，并观察分析其处理效果。

2、分组情况：组长：组员：分工情况：：设计全过程的监督及协助和整个源程序代码的整理。

：负责小波变换的分解：负责小波变化的重构算法：负责编写MATLAB程序：负责图像的压缩3、课程设计内容对知识点的掌握要求：利用小波变换的基本原理在MATLAB环境下编写程序对静态图像进行分解并压缩，并观察分析其处理效果MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其它编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

本设计利用MATLAB 工具箱中的Wavele Toolbox ——小波工具箱对图像进行小波变换。

小波变换在图像融合中的应用研究

小波变换在图像融合中的应用研究
郑继明;耿金玲
【期刊名称】《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2008(020)005
【摘要】小波变换由于良好的多分辨率分析特性,常被应用到红外和可见光图像融合中.通过深入研究小波基的紧支集和正交性等特性以及小波变换层数对融合结果的影响,结合对融合实验的分析,综合考虑图像背景信息、目标区域和实时性等因素,总结出了根据不同的融合目的来应用小波变换的方法,为实际处理中小波变换的应用提供了参考.
【总页数】7页(P561-567)
【作者】郑继明;耿金玲
【作者单位】重庆邮电大学,应用数学研究所,重庆,400065;重庆邮电大学,应用数学研究所,重庆,400065
【正文语种】中文
【中图分类】TN21;TP391
【相关文献】
1.一种新的提升小波变换方案及其在图像融合中的应用 [J], 何伟
2.小波变换在医学图像融合中的应用研究 [J], 张彬;许廷发;倪国强
3.提升小波变换在图像融合中的应用 [J], 何伟
4.小波变换在图像融合中的应用研究 [J], 霍宏涛;王任华
5.自适应提升小波变换在图像融合中的应用 [J], 朱立一;何伟
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小波变换-课程设计

基于小波变换的图像融合技术简介图像融合是多传感器信息融合领域的一个重要分支，它是指将来自同一目标的不同传感器的信息通过一定的算法融合到一幅图上，从而获得比在单幅图上更完整、更精确的信息。

图像融合在军事(如军事侦察、识别伪装)和非军事(如医疗诊断、遥感、计算机技术等)领域得到广泛的应用[1]。

这里使用基于小波变换的塔式结构的优点是小波变换具有紧凑性、正交性、很好的方向性，这使得小波变换可以很好地提取不同尺度上的显著特征，相对于高斯一拉普拉斯金字塔技术而言，不仅可以产生更好的融合结果，而且进行反向变换时稳定性更好;另外小波变换的塔式结构还使得不管原图像的长度是否2的幕次方，最终变换后的图像与原图像尺寸相同，这使得开发实用的并行算法系统成为可能。

1.图像的小波变换1.1 图像多尺度分解由于图像对象尺寸大小的不一，以及人类视觉系统对物体尺度的自适应性，在图像数据中引入一个尺度维，把图像在不同尺度下进行分解。

直观地来讲，客观的物体根据其与观察者的距离远近不同而呈现出不同的表现形式，比如，人在不同的距离观察同一目标对象时，在距离较远时，看到的是对象的整体轮廓，在近距离观察时，看到的是关于对象的更多的细节，便是对图像进行了多尺度分解。

1.2图像二维离散小波变换图像的二维离散小波分解和重构过程如下图所示，分解过程可描述为：首先对图像的每一行进行 1D-DWT，获得原始图像在水平方向上的低频分量 L 和高频分量 H，然后对变换所得数据的每一列进行 1D-DWT，获得原始图像在水平和垂直方向上的低频分量 LL、水平方向上的低频和垂直方向上的高频 LH、水平方向上的高频和垂直方向上的低频 HL 以及水平和垂直方向上的的高频分量 HH。

重构过程可描述为：首先对变换结果的每一列进行以为离散小波逆变换，再对变换所得数据的每一行进行一维离散小波逆变换，即可获得重构图像。

由上述过程可以看出，图像的小波分解是一个将信号按照低频和有向高频进行分离的过程，分解过程中还可以根据需要对得到的 LL 分量进行进一步的小波分解，直至达到要求。

小波变换融合原理

小波变换融合是一种常用的图像融合技术，它基于小波变换将不同来源的图像进行分解和重构，从而实现图像的融合。

具体来说，小波变换融合的原理如下：
1. 小波分解
首先，将不同来源的图像进行小波分解，将图像分解成不同尺度和频率的子图像，这些子图像被称为小波系数。

2. 选择系数
根据需要融合的图像的特征，选择不同的小波系数进行保留或删除。

通常情况下，高频系数对应图像的细节信息，低频系数对应图像的整体信息。

因此，可以保留高频系数，删除低频系数来保留图像的细节信息，或者相反。

3. 重构图像
根据选择的小波系数进行重构，得到最终的融合图像。

需要注意的是，小波变换融合的效果取决于选择的小波系数的数量和权重。

如果选择的小波系数过多或权重不合适，可能会导致图像失真或细节丢失。

因此，需要根据具体情况进行选择和调整。

总的来说，小波变换融合是一种有效的图像融合技术，它能够保留图像的细节信息，同时实现不同来源图像的融合。

基于小波变换的目标融合的算法研究

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而进行重构得到原图像。
（４）
就这样将ＦＤＳ拉普拉斯金字塔转换成拉普拉斯金字塔，从运用金字塔分解图像可以分析到图像中不同大小物体，高分辨率层（底层）可用于分析细节，而低分辨率层（高层）可用于分析较大物体。同时通过对低分辨率、尺寸较小的高层进行分析所得的信息，还可用来对高分辨率、尺寸较大的下层进行指导。从而可以大大简化分析和计算吲。
ｇｅｌｒａｔｙ．
Ｋｅｒｓｗａｅｅａｓｏｍ，ｍａｅｆｓｏ，ｇｔｌｍａｅＦｓｏｌｏｉｍｙｗｏｄ：ｖｌｔｒｎｆｒｉｇｕｉｎＤｉｉａｔＩｇ，ｕｉｎａｇｒｔｈ
图像融合是以增加图像理解的可靠性、强化图像中的信息，集成多个源图像中的冗余和互补信息，是一种综合多个源图像信息的图像处理技术。当今，现代科技的迅猛发展，图像融合技术已广泛地应用于军事应用、遥感、目标识别、计算机视觉和医学等领域。Ｏ近２多年来，国内外学者对图像融合技术进行了大量研究。国内，最早开展系统性图像融合技术的研究单位是北京理工大学。本文就传统的融合方法和基于小波变换的图像融合方法展开了对比分析。
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３１６
文献标志码：Ａ
文章编号：６３１３（０１０－０６０１７ —１１２１）３０１—２
ＡｔｄｆＴａｇｔｆｉｎｍｅｈｏｏｒｅｕｓｏＡｌｏｉｈｍｓｄｏａｌｔＴｒｎｓｏｍｇｒｔＢａｅｎＷｖｅｅａｆｒ

小波变换在图像融合中的应用-四川大学硕士学位论文

第1章绪论1.1课题研究的意义及背景1.1.1本课题的研究背景图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。

由于不同模式的图像传感器的成像机理不同，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经图像融合技术得到的合成图像则可以更全面、更精确地描述所研究的对象．正是由于这一特点，图像融合技术现已广泛地应用于军、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域中。

图像融合的目的和意义在于对同一目标的多个图像可以进行配准、合成，以克服单一图像的局限性，使有关目标图像更趋完备，从而提高图像的可靠性和清晰度。

以获得对某一区域更准确、更全面和更可靠的描述，从而实现对图像的进一步分析和理解，或目标的检测、识别与跟踪。

基于小波变换的图像融合方法可以聚焦到图像的任意细节，被称为数学上的显微镜。

近年来，随着小波理论及其应用的发展，已将小波多分辨率分解用于像素级图像融合。

小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息；小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。

但是，图像融合的大多数方法是针对静态图像，在一些实时性要求高的场合缺乏必要的实时性，限制了应用范围。

小波分析（wavelet）是在应用数学的基础上发展起来的一门新兴学科，近十几年来得到了飞速的发展．作为一种新的时频分析工具的小波分析，目前已成为国际上极为活跃的研究领域．从纯粹数学的角度看，小波分析是调和分析这一数学领域半个世纪以来工作的结晶；从应用科学和技术科学的角度来看，小波分析又是计算机应用，信号处理，图形分析，非线性科学和工程技术近些年来在方法上的重大突破．由于小波分析的“自适应性”和“数学显微镜”的美誉，使它与我们观察和分析问题的思路十分接近，因而被广泛应用于基础科学，应用科学，尤其是信息科学，信号分析的方方面面[1]。

小波变换在图像处理中的应用研究

小波变换在图像处理中的应用研究1. 引言图像处理是数字图像技术中的一项重要内容，可用于对数字图像进行提取、分析和处理，主要包括图像增强、图像恢复、图像分割、模式识别等方面。

小波变换是目前图像处理中应用广泛的有效手段之一，它将图像分解成频域和时域，能够有效地提取和重建图像的各种特征信息，对于图像处理的表现越来越出色。

本文将重点研究小波变换在图像处理中的应用，分析小波变换的基本原理和核心算法，探讨其在图像处理中的具体应用。

2. 小波变换的基本原理小波变换(Wavelet Transform, WT) 是一种数学方法，用于对信号进行多分辨率分析，可广泛应用于数据处理，如图像、音频处理等领域。

小波变换可以将信号分解成多个不同的频率分量，并且每个频率分量在时间轴和频率轴上的分布都非常清晰。

为了更好地理解小波变换的基本原理，可以将其分解为以下几个步骤：2.1 信号分解小波分解是将信号分解为镜像系数和逼近系数的过程。

镜像系数描述高频的变化情况，逼近系数用于描述低频和趋势变化。

对于一维信号x(t)，可以通过小波分解表示成如下形式：x(t) = d1(t) + d2(t) +...+ dn(t) + s(t)其中，d1(t)表示第1个分解系数，d2(t)表示第2个分解系数，dn(t)表示第n个分解系数，s(t)表示逼近系数。

2.2 小波滤波在小波分解中，采用的是一种具有最小相位延迟的传递函数，因此 small-sized 的核用来将信号通过变换。

在小波滤波过程中，通过将数据乘以一个小波基函数对其进行滤波。

例如，Haar 小波滤波器由以下两个函数组成：h = (1/根号2, 1/根号2)g = (1j/根号2, -1j/根号2)在实现上，先将信号进行延迟，再进行卷积和脉冲。

最后得到镜像系数和逼近系数。

2.3 重建信号重建信号是使用逆小波变换（Inverse Wavelet Transform, IWT）来重建自组织模型。

基于双窗口小波-Contourlet变换的图像融合算法

下的高频子带和低频子带的系数特征值，比较的结果作为得到融合系数选择的依据，后采用逆小波一ｏｔｒｔ最Ｃｎｕｅ变换得到ｏｌ
融合图像。仿真实验证实，在特征类型选择一致的情况下，该方法的融合性能优于小波变换法和Ｃｎｏｒｔｏｔｌ变换法，融合图ｕｅ
第２卷第３０期
２１００年６月

梧州学院学报
ＪＵＮＦＷＵＨＵＵＩＥＳＴＯＲＡＬＯＺＯＮＶＲＩＹ
Ｎｏ３１Ｏ．Ｖｏ．２
Ｊｎ２０ｕ．０１
基于双窗口小波一ｏｔｕｌｔＣｎｏｒ变换的ｅ图像融合算法
ｌ．ｕｅｍａｅｉｏｔｉｅｒｕｈｉｖｒｅａｅｅ — ｏｔｕｌｔｔｎｆｒ．ｉｌｔｎｅｐｒｎｓｉｄｃｔｓｔａ，ｉｈａｙｅｙａｆｓｄｉｇｓｂａｎｄｔｏｇｎｅｄｗｖｌｔｃｎｏｒｒｓｍＳｍｕａｉｘｅｍｅｔｎｉａｅｈｔｎｔｅｓｍｅｔｐｈｓｅａｏｏｉｏａｕｅｓｌｃｏ，ｈｓｏｆｃｆｉｔｏｓｂｔｒｔａｈｔｏｖｌｔｒｎｆｒｎｏｔｕｌｔｔｎｆｒａｄｌａｓｔｅ－ｆｅｔｒｅｅｔｎｔｅｆｉｎｅｅｔｏｓｍｅｈｄｉｅｔｈｎｔａｆｆｉｕｈｔｅｗａｅｅａｓｏａｄｅｎｏｒｒｓｏｍｎｄｏｂｔｔｍｅａｅ
ＡｂｔａｔＡｎａｇｒｈｆｒｉｇｓｏｙｗｖｌｔｃｎｏｒｔｔｎｆｒａｄｄｕｌｉｄｗｓｉｒｐｓｄｉｈｓｐｐｒＦｒｔ，ｓｒｃ：ｌｏｔｍｏｍａｅｆｉｎｂａｅｅ－ｏｔｕｌａｓｏｍｏｂｅｗｎｏｓｐｏｏｅｎｔｉａｅ．ｉｌｉｕｅｒｎｓｙ

基于小波变换的图像融合算法研究与实现

基于小波变换的图像融合算法研究与实现图像融合是将多个图像信息融合为一幅新的图像，以提供更全面、准确和可靠的图像信息。

随着数字图像处理技术的快速发展，图像融合算法在图像处理领域得到了广泛应用。

小波变换作为一种多尺度分析方法，对图像融合具有很好的效果，因此，在本文中我将重点研究并实现基于小波变换的图像融合算法。

首先，介绍一下小波变换的基本原理。

小波变换利用一组基函数在不同尺度上分解信号，并通过分析不同尺度的细节和整体特征来描述信号的特征。

小波变换的核心是选择合适的小波基函数，常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

这些小波基函数具有良好的局部化特性，适合用于图像融合任务。

基于小波变换的图像融合算法主要包括以下几个步骤：预处理、分解、融合和重构。

首先，在预处理阶段，对原始图像进行预处理操作，如色彩空间转换、直方图均衡化等。

这些预处理操作旨在消除图像的亮度、对比度等差异，使得图像更加具有可融合性。

接着，在分解阶段，利用小波变换将原始图像分解成多个尺度的低频和高频子图像。

这些子图像包含了图像的不同尺度信息，其中低频子图像表示图像的大致趋势，高频子图像表示图像的细节信息。

然后，在融合阶段，将分解得到的低频和高频子图像进行融合。

对于低频子图像，可以采用像素均值、像素最大值等方法进行融合。

对于高频子图像，可以采用像素加权平均、像素最大值等方法进行融合。

融合操作旨在保留各个子图像的有用信息，同时抑制噪声和冗余信息。

最后，在重构阶段，利用融合得到的低频和高频子图像进行重构，得到最终的融合图像。

重构过程是利用小波逆变换将分解得到的子图像合并成原始图像的过程。

具体而言，可以采用线性加权、阈值加权等方法进行重构。

基于小波变换的图像融合算法有许多优点。

首先，小波变换具有多尺度分析能力，可以提取图像的不同尺度信息。

其次，小波变换对图像的局部特征有很好的表达能力，可以有效揭示图像的细节信息。

基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法

局部对比度将多聚焦图像分为聚焦清晰、焦模糊以及两者的边界等三个区域，聚用不同的融合准则分别对这几个区域进行融合，到最终的融合图像。另一类是变换域图像融合方法。先对多聚焦图像进行一定的变得
ห้องสมุดไป่ตู้
Ｓｐ．，０ｅ２０６
Ｖ１２Ｎｏ３ｏ．Ｏ．
基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法
田江华，熊邦书，施琴红
（昌航空工业学院，南江西南昌３０６）３０３
［关键词】多聚焦图像融合；小波变换；局部离散度；重要度［摘要】提出了一种基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法。首先对不同聚焦图像进行小波变换，然后采用局部离散度准则对各个方向上的高频系数进行融合，用重要度准则对低频系数进行融合，后对融合后的小波系数进行采最重构，得到了很好的融合图像。实验结果表明，融合效果优于取绝对值大的小波系数和区域方差准则的融合算法。［图分类号】Ｔ３１４中Ｐ９．１［文献标识码】Ｂ［文章编号】１０ — ９６２０）３— ００００１４２（０６００２ — ３
多聚焦图像融合是图像融合的一个重要分支，将相同成像条件下，对某一场景中的不同目标进行分别聚焦成像，按照一定的融合准则融合成一幅新的图像，其中所有目标都是清晰的。该技术广泛应用于自动目标识别、计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事应用等领域。多聚焦图像融合的方法主要可分为两类：一类是直接对多聚焦图像进行融合…。文献［］１采用块区域

基于小波变换的模糊图像融合技术的研究

摘要：模糊图像融合技术即多聚焦图像融合技术，是指将同一场景的不同聚焦点的图像融合成－０８更加清晰、信息量更大的图像。本文在小波变换的基础上，源图像不同聚焦点部分进行分割处理，对
再对分割后的不同区域通过小波变换和优化方法进行分解融合，实验证明这种图像融合方法比传统的融合算法效果好，信息量更多。关键词：图像分割；小波变换；区域融合中图分类号：ＴＰ３１９文献标识码：Ａ文章编号：１０ — ８Ｘ（０）３０１－０６８３２１０ — ０４０１３
波，将二维连续小波定义如下：令池
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ｘ，２表示（）尺度伸缩和二维位移，：；（）ｌ），２的有６，＝
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差于渗变换的画像融合
注：山西省自然科学基金项目（由变剂量 ×射线ＤＲ成像技术研究，编号：２１０１０ — ）００１０２２国防重点实验室基金项目（漂浮式传感器单元动态定位技术研究编号：９４ｃ２４０１１）１０１００５００。
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