基于小波变换的像素级图像融合算法研究答辩稿

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基于改进的提升小波变换的图像融合算法

１引言
图像融合技术在一般程度上的图像增强中还加入了计
理想图像和融合图像标准偏差之间的不同作为绩效测量的数据融合方案，同一线路所得的小波变换融合算法对
算机和图像理解领域中的技术，是一项能够充分利用图像中的多余信息的新技术。在原则上，学传感器中可以获得高光空和低空的分辨率，由于物理条件的限制，往往获得到的分辨率中全色段的要高于多谱波段，目前在许多的研究中，故图像融合技术就和传感器技术融合起来更好的来获得图像的信息，献［，２３４中都提出了基于小波变换的图像文１、、、］融合算法。这种方法虽然在很大的程度上得到了高频带的边缘系数，但是对低频段中的丢失问题比较严重，整个整从
ｔｅｖｌｍｅａｄｉｒｖｅｌｉｉｉｃｎｌ．Ｃｏａｅｉｈａｉｏａｔｎａｄｗａｅｅａｓｏｇｓｎｈｏｕｎｍｐｏｅｒａｍｅｓｇｆａｔｔｎｉｙｍｐｒｄｗｔｔｅｔｄｔｎｌａｄｖｌｔｔｎｆｒｉｅｆｉｈｒｉｓｒｒｍｍａｕｏ
Ａｉ）＝（（ √ （ √ Ａ，ｉ）＋Ａ，ｉ）／（，）２（）４
时，称（）ｔ为一个基小波小波。将（）ｔ经伸缩和平移后就
（＝／１）
连续小波变换
ｆ１
（）２
式中ａ和ｂ为伸缩平移因子，对于任意函数－ｔＬ（）其厂）Ｒ，（

基于小波变换影像融合方法的对比研究

经过定性与定量的比较分析，终得出了基于绝对值最大的融合方法，于另外两种融合方法的结论。最优
【关键词】遥感；图像融合；小波变换；融合规则
０引言
小波理论是２０世纪８Ｏ年代后期发展起来的新的时，频域分析空／
ＭＮ
ｎ。分别图像像元矩阵的行和列．ｌｉｑ．融合规则来计算，得了理想的试验效果。无论如何．用小波变换取但利．标准差表示图像像素值的分布情况。２方法进行融合，般都遵循针对影像分解后的低频信息和高频信息分３一别处理的原则。
与前人的研究方法相似，对小波分解后获得的低频和高频信息针分别处理，过分析比较进而得出较优的融合结果。本文研究方法是经
ｓ＝：
＿
二
（５）
Ａ（ｎ表示图像像元灰度的均值。ｍ，）．３代在低频信息选用替代融合法，而在高频信息处分别选用替代融合、极３图像的熵值代表融合结果反映的信息量的大小。熵值越大，表值融合以及加权平均的融合规则进行处理，此基础上作出分析和比图像的信息越丰富。定义为：在较，而确定在上述方法中低频选用替代融合法，频选用极值融合从高

基于小波变换的图像融合算法的实现

（海海事大学，卜２０３）上海０１５
摘要：出了一种基于小波变换的融合算法，提算法针对小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点，
选用了不同的准则进行融合，通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，这种算法充分考虑了小波变换的特点和人眼视觉特性，具有增强图像的空间细节能力，融合效果良好。关键词：图像融合；小波分解；视觉特性；梯度算法；阈值
所示。
变换、ＰＡ法和小波变换等方法。从实施过程的灵活Ｃ
中图分类号：Ｔ３１Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０８１０７０ —４５００１８９（０）８０５ —４２
ＡｍａｅＩｇｓＦｕｓｏｌｏｉｈｍｓｄｏａｅｅａｆｒｉｎＡｇｒｔＢａｅｎＷｖｌｔＴｒｎｓｏｍ
其分解重构实际是一个高通和低通滤波的过程，仍在
一
定程度丢失了原始图像中的一些边缘信息，从而使
发了世界范围内对多传感器信息融合研究的普遍关注【。中作为当代三大成像系统（Ｊ其Ｊ雷达成像系统、工业电视成像系统、红外成像系统）一的红外成像系之统中的相关技术研究也很广泛和深入ｌ。２Ｊ
ＸＵａ— Ｋｉｙｕ，ＬＩＳｈａｇ— ｉｕｎｙ
（ｈｎｈｉＳａｇａｒｔｉｅｓｔ，ｈｎｈｉ０１５Ｃｉａ）ＭａｉｍｅＵｎｖｒｉＳａｇａ０３，ｈｎｉｙ２

利用小波变换对图像进行像素级融合

ＡｂｔａｔＡｖｌｔｂｓｄｐｉｅ—ｅｅｍａｅｆｓｏｔｏｓｐｏｓｄｉｈｉａｅ．Ｆｉｓ，ｓｕｃｍａｓｒｃ：ｗａｅｅａｅｘｌｌｖｌｉｇｕｉｎｍｅｈｄｉｒｐｏｅｎｔｓｐｐｒｒｔｏｒｅｉ — ｇｅｒｅｏｏｅｙＭａｌｔａｇｏｉｈ．Ｔｈｎｗａｅｅｏｆｉｉｎｔｒｅｅｔｄａｃｒｉｇｔｈｅｉｎｌｅｅ — ｓａｅｄｃｍｐｓｄｂｌｌｒｔｍａｅｖｌｔｃｅｆｅｓａｅｓｌｃｅｃｏｄｎｏｔｅｒｇｏａｎｒｃｇｘｍｕｒｌｓＥｘｐｒｍｅｔｒｅｆｒｅｎｍｕｔ— ａｅＹｍａｉｍｕｅ．ｅｉｎｓａｅｐｒｏｍｄｏｌｉｂｎｄｒｍｏｔｅｓｎｍａｓｏｏｔｗｅｔＢａｇｏｅｓｎｉｇｉｇｅｆｎｒｈｓｎｋｋｒｇｏ．Ｔｈｅｕｌｓｏｔｔｓｉａｖｌａｉｎｄｍｏｓｒｔｈｆｅｔｖｎｓｆｔｒｐｓｄｍｅｈｄｅｉｎｅｒｓｔｆｓａｉｔｃｌｅａｕｔｏｅｎｔａ＇ｔｅｅｆｃｉｅｅｓｏｈｅｐｏｏｅｔｏ．ｅＫｅｒｓ：ｖｌｔｔａｓｏｍ；Ｍａｌｔａｇｒｔｍ；ｒｇｏａｎｒｙｍａｉｕｒｌ；ｓａｉｔｃｌｅａｕｔｙｗｏｄｗａｅｅｒｎｆｒｌａｌｏｉｈｅｉｎｌｅｅｇｘｍｍｕｅｔｔｓｉａｖｌａｉｏｎ
能量的大小进行加权，并能减小噪声的影响。

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

基于像素级的图像融合方法研究

基于像素级的图像融合方法研究近年来，图像融合技术在图像处理、计算机视觉和机器学习领域得到了广泛的应用，随着计算机科学的发展，各种图像融合方法也日益增多。

图像融合技术是指将多个图像合成为一张图片，以提高被融合图像的可理解性和视觉效果。

近年来，基于像素级的图像融合方法屡获殊荣，且在一些图像融合应用中得到了广泛的使用。

本文旨在通过回顾基于像素级的图像融合方法来深入理解这一领域的研究，探究现有的技术和方法，以及他们的优缺点。

首先，本文将从图像融合技术的定义出发，对概念进行详细分析。

图像融合的定义是指将一组输入图像融合成一张输出图像的过程，其目的是提高图像的视觉效果和信息量，以及将不同图像之间的有用信息保留下来。

然后，本文将介绍基于像素级的图像融合技术，该技术是将每个像素的值从输入图像中融合到输出图像中的一种技术，它基于计算机科学的基本原理，如迭代收敛、函数重组和空间传播等。

接下来，本文将介绍基于像素级的图像融合方法的优缺点，以及其在实际应用中的优势。

像素级图像融合技术有一个显著的优点，即它不需要人为干预，只需设定一些参数，就可以实现自动化处理，从而简化了图像处理流程。

另一方面，像素级融合技术还可以有效降低图像损失，通常在进行像素级融合后，可以从输出图像中细粒度的提取出源图片的信息，而不会受到源图质量的影响，从而可以保护输入图像的精细细节。

最后，本文将对基于像素级的图像融合方法进行总结，结合现有研究，分析出该方法的优势和局限性，并探讨其未来发展方向。

从本文的研究来看，像素级图像融合技术具有自动性、质量和细节的优势，但与其他方法相比，它的缺点主要在于低效性、数值稳定性和可靠性方面。

在未来的研究中，应尝试对方法进行改进，以提高它的效率和可靠性，从而为图像处理带来更多便利。

综上所述，基于像素级的图像融合技术是一种有效且成熟的技术，但与其他图像处理方法相比，它仍然有待改进。

因此，未来的研究应该着重于提高像素级图像融合技术的效率和可靠性，以提供更优质的图像处理服务。

《基于小波变换人脸识别的算法研究》范文

《基于小波变换人脸识别的算法研究》篇一一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，人脸识别技术已成为当前研究的热点。

人脸识别技术在安全监控、身份认证、人机交互等领域具有广泛的应用前景。

然而，由于人脸图像的复杂性和多样性，如何有效地提取人脸特征并进行准确识别仍然是一个具有挑战性的问题。

本文将探讨基于小波变换的人脸识别算法，以提高人脸识别的准确性和效率。

二、小波变换的基本原理小波变换是一种信号处理技术，其基本思想是将信号分解为一系列小波函数的叠加。

小波变换具有多尺度、多分辨率的特点，能够在不同尺度上对信号进行细致的分析和表示。

在人脸识别中，小波变换可以用于对人脸图像进行特征提取，从而获得更有效的信息。

三、基于小波变换的人脸识别算法基于小波变换的人脸识别算法主要包括预处理、小波分解、特征提取和分类识别等步骤。

1. 预处理：对原始人脸图像进行预处理，包括灰度化、归一化、去噪等操作，以便于后续的特征提取。

2. 小波分解：将预处理后的人脸图像进行多级小波分解，得到不同尺度上的小波系数。

3. 特征提取：根据小波系数构造特征向量，提取出人脸图像的关键特征。

常用的特征提取方法包括基于能量、基于统计等。

4. 分类识别：将提取出的特征向量输入分类器进行训练和识别，常用的分类器包括支持向量机、神经网络等。

四、算法优化与改进为了提高基于小波变换的人脸识别算法的准确性和效率，可以进行以下优化和改进：1. 优化小波基函数的选择：选择合适的小波基函数可以提高小波变换的效果和特征提取的准确性。

2. 多尺度特征融合：将不同尺度上的小波系数进行融合，得到更全面的特征表示，提高识别准确率。

3. 结合其他特征提取方法：将基于小波变换的特征提取方法与其他特征提取方法相结合，如主成分分析、局部二值模式等，进一步提高识别性能。

4. 优化分类器：采用更先进的分类器或对分类器进行参数优化，提高分类识别的准确性和鲁棒性。

五、实验结果与分析为了验证基于小波变换的人脸识别算法的有效性，我们进行了多组实验。

一种基于小波变换的图像融合改进算法

Ａｂｔａｔ：ｎｔｉａｅ．ａｎｗｍａｅｆｉｎａｇｒｈｂｓｄｏｖｌｔｔｎｆｒｉｐｅｅｔｄｓｒｃＩｈｓｐｐｒｅｉｇｕｓｏｌｏｔｍａｅｎｗａｅｅａｓｍｓｒｓｎｅ．Ｔｈｎｍａｅｒｅｏｏｅｙｕｉｇｉｒｏｅｓｓｅｉｇｓａｅｄｃｍｐｓｄｂｓｎｅ
黔南民族师范学院学报２于小波变换的图像融合改进算法
王丹，周锦程
（黔南民族师范学院数学系，贵州都匀５８０）５００
摘要：出了一种基于小波变换的图像融合改进算法，算法对多源图像进行小波分解，提该并针对分解后的低频分
ｗｖｅｔｎｏｓｃｖｌＡｍｎｔｅｃｎｌｆｑｅｃｄｉｆｑｅｃ，ｈｇｒｈｏｓｄｅｎｒｅｏｓｔｉ— ａｅｔｒｓｒｒｐｔｅ．ｉｉｇｔｅｏｆｉｔｏｏｒｕｎｙｎｇｒｕｎｙｔｓｌｉｍｃｏｓｉｍｔｕｔｆｅｈｍｌａｆｍｅｅｉｙａｈｃｉｅｓｆｗｅａｈｈｅｉａｏｔｈｅａｆｌｕｅ
ｐｓｕｉｎｓｈｍｅｉｕｅｏｈｔｅｇｒｔｍｓｍｅｔｎｎｔｉｐｐｒｏｅｆｓｏｃｅｓｓｐｒｒｔｔｅｕｈｒａｏｈｎｉｅｉｈｓａｅ．ｄｉｏｌｉｏｄＫｅｒｓ：ｍａｅｆｓｏｙｗｏｄｉｇｕｉｎ；ｗａｅｅｒｎｆｒ；ｆｓｏｕｅｖｌｔｔａｓｏｍｕｉｎｒｌ

基于小波变换图像融合算法的研究

基于小波变换图像融合算法的研究作者：曹培培周凯杰来源：《电子世界》2013年第13期【摘要】图像融合技术是将获得的两个或两个以上图像进行融合，生成一个新的图像的过程。

本文通过对小波变换理论的分析研究，运用高频融合规则和低频融合规则，对图像进行加权融合，然后将新生成的图像与原图像进行对比。

本文运用MALTAB软件对小波变换的融合算法进行仿真，使得实验结果能够很清晰明了的体现出来，充分展示出图像融合技术的优势所在。

【关键词】图像融合；小波变换；MATLAB1.前言图像融合技术涉及了很多领域，它并不是普通的图像增强。

像素级融合、特征级融合和决策级融合是图像融合的三个阶段。

相对于像素级融合中多分辨率图像融合算法这一非常重要的算法，小波变换法则是多分辨率分析中一种常用的算法。

要想得到更好的图像融合效果，就需要尽可能的减少层间相关性，而基于小波变换的图像融合算法可以很好的做到这一点。

所以小波变换在图像融合算法中起到很关键的作用。

2.基于小波变换图像融合方法的原理与以往基于小波图像的融合方法融合算法和规则不同，在本文中提出基于系数的绝对值取最大和区域的均值方差最大化的新融合算法和融合准则。

例如，两幅图像1和2融合后图像为F。

对这两幅二维图像做N层小波分解，那么将有（3N+1）个不同的频带，（3N+1）个不同的频带中有3N个高频带，还有一个低频带。

以下五点是具体的融合算法和融合规则：（1）对源图像1和源图像2分别做N层小波分解运算；（2）两幅图像1和2融合后图像为F的低频部分，来自源图像1和源图像2N层小波分解后的加权平均值，即：公式中，CN，A、CN，B分别代表融合的源图像1和源图像2用小波分解尺度N上的低频分量，CN，F代表融合后的图像F在分解尺度N上的低频分量。

（3）在最高的小波分解层上，比较源图像1和源图像2的三个方向的高频分量小波系数，并且取绝对值最大的小波系数用作融合后图像F的小波系数.（4）在中间的小波分解层上，提取像素为中心的局部区域（这里取5×5）的均值方差最大的图像1或图像2的小波系数用作融合后图像F所对应的小波系数，它的方差定义为：其中，M、N分别为局部区域的行数和列数（这里为3）；xi，j为当前局部区域内的一个像素的灰度值，x为当前局部区域像素灰度值的平均值；（5）确定融合图像F的各小波系数后，进行逆小波变换，即得到融合图像F3.设计思路如图3-1所示，本设计方案的思路十分简单，通俗易懂。

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]。

基于小波变换的图像融合算法

中图分类号：Ｎ９．３Ｔ７Ｔ１７；Ｐ５ｌ１文献标识码：Ａ文章编号：１０一ｌ０２００ — ８５０００７０（０７）６０４－４
ＡｎｍａｅＦｕｉｎＩｇｓｏＡｌｏｉｈｍＢａｅｏｔａｅｅａｓｏｍｇｒｔｓｄｎｈｅＷｖｌｔＴｒｎｆｒ
２ｏｅｅｏｎｏａｉｎＳｉｎｅａｄＥｇｎｅｎ，ＳｅｙｎｉｏｇＵｉｅｓｙｈｎａｇ１０６，Ｃｉａ．ＣｌｇｆＩｆｒｔｃｃｎｎｉｅｒｇｈｎａｇＬｇｎｎｖｒｔ，Ｓｅｙｎ１８ｈｎ）ｌｍｏｅｉｉ１
Ａｂｔａｔｈｉａｍｆｔｅｉｇｕｉｎｔｃｎｌｇｉｔｎｅｒｔｉｇｎｏｍａｉｎｗｈｃｂａｎｄｂｉｅｅｔｔｐｓｓｎｓｒｃ：Ｔｅｍａｎｉｏｈｍａｅｆｓｏｅｈｏｏｙｓｏｉｔｇａｅｍａｅｉｆｒｔｉｈｏｔｉｅｙｄｆｒｎｙｅｅ — ｏｆｓｌ，ｎｍｐｏｅｔｅｒｌｂｌｙａｄｔｅｏｓｒａｉｔｆｔｅｍａｅｂｒｃｓｉｇｔｅｒｄｎａｔｄｔｍｏｇｔｅｉｇｓｏｓａｄｉｒｖｈｅｉｉｔｎｈｂｅｖｂｌｙｏｈｉｇｙｐｏｅｓｎｈｅｕｄｎａａａｎｈｍａｅ．Ｗｅａｅａｉｉｃｎｔｅｆｃｉｅｅｓｆｉｇｃｕｄｅｍｐｏｅｂｐｃｓｉｇｔｅｏｌｍｅｔｒｉｆｒａｉｎｈｅｆｔｒｓｏｍａｅｏｌｂｉｒｖｄｙｒｅｓｎｈｃｍｐｅｎａｙｎｏｅｖｏｍｔ．Ａｆｓｏａｇｒｈｏｕｉｎｌｏｔｍｂｓｄｎｈｉａｅｏｔｅｗｖｌｔｔａｓｏｓｐｏｏｅ．Ｔｉａｇｒｔｍａａｅｎｔｅｐｏｅｔｈｔｔｅｎｒｙｆｉｇｙｎｎｔｅｌｗｅｒｑｅｃａｅｅｒｎｆｒｗａｒｐｓｄｈｓｌｏｈｗｓｂｓｄｏｈｒｐｒｔａｈｅｅｇｏｍａｅｌｉｇｉｈｏｒｆｅｕｎｙｍｉｙｓｂｂｎｎｈｅａｌｌｉｇｉｈｉｈｒｆｑｅｃｕ－ａｄｈｏｅｒｑｅｃａｄｗｒｕｅｙＷｅｇｔｇｆｓｎａ— ｕ — ａｄａｄｔｅｄｔｉｙｎｎｔｅｈｇｅｒｕｎｙｓｂｂｎ，ｔｅｌｗｒｆｕｎｙｂｎｅｅｆｓｄｂｓｅｅｉｈｉｕｉｌｎｏｇｒｈｂｓｄｏｎｒｙ，ｅｈｉｈｆｑｅｃａｄｗｅｅｆｓｄｂｅｇｔｇｆｓｏｌｏｔｍａｅｏｄｅｏｉｍａｅｎｅｅｇｔｎｔｅｈｇｒｕｎｙｂｎｒｕｅｙＷｉｈｉｕｉｎａｇｒｈｂｓｄｎｅｇ．Ｒｅｕｔｓｏｅｔｈｅｎｉｓｌｈｗｄｓｔａｉｃｕｄａｏｄｈｍｅｇｎｅｆｖｇｅｅｓｐｅｏｎｎｅａｓｆｉｇｖｒｇ，ｙｅｄｈｔｔｏｌｖｉｔｅｅｒｅｃｏａｕｎｓｈｎｍｅｏｂｃｕｅｏｍａｅａｅａｅｉｌｍｕｈｍｏｅｃｅｒｉｇｎｍｕｈｃｒｌａｍａｅａｄｃｅｓｅｏｄｓｅｎｈｅｉｇｕｉｎｂｓｄｏｖｌｔｔｎｆｒｏｌｅａｈｅｅｂｔｒｒｓｌａｄｆｓｅｒｃｓｉｇｓｅｄａｉｒｔｉｒ．Ｔｍａｅｆｓｏａｅｎｗａｅｅｒｓｍｃｕｄｂｃｉｖｄｅｔｅｕｔｎａｔｒｐｅｓｎｐｅ．ｃａｏｅｓｏ

基于小波变换的一种改进融合规则的图像融合

摘要：针对多聚焦图像，过小波变换和基于窗口的系数绝对值和选大融合规则，在着对噪声敏感和融合信息不完整等缺通存
点。为了克服这些缺点，融合后的图像包含尽可能多的源图信息，出了一种在融合时两幅图像的系数都选取的融合规则。使提通过对多聚焦图像融合的实验结果比较表明，出的融合规则的融合效果更优，提可避免信息损失。关键词：小波变换；融合规则；图像融合ＤＯ：０３７￣ｉｎ１０．３１０１１．５文章编号：０２８３（０１１－１５０文献标识码：中图分类号：Ｐ９Ｉ１．７８．ｓ．２８３．１．１２ｓ０２０１０－３１２１）１０８－２ＡＴ３１
ＣｍｕｅｎｉｅｒｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔＥｇｎｅｉｎｐｌａｉｓｒｎｃｏ
基于小波变换的一种改进融合规则的图像融合
朱健，跃祥石
ＺＨＵｉｎ，潭大学信息工程学院，湖南湘潭４１０１１５
ＣｏｌｇｆＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇ，ａｇａｉｅｓｔＸｉｎｔｎ，ｎｎ４１１５ＣｈｎｌｅｅｏｎｏｍａｉｎｉｅｒｎＸｉｎｔｎＵｎｖｒｉｏｙ，ａｇａＨｕａ１０，ｉａ
ＺＨＵＪａｉｎ，ＳＩＨＹｕｘａｇＩａｅｕｉｎａｅｏｉｐｏｅｆｓｏｒｌｓｆｗａｅｅｔａｓｏｍ．ｍｐｔｒｅｉｎ．ｍｇｆｓｏｂｓｄｎｍｒｖｄｕｉｎｕｅｏｖｌｔｒｎｆｒＣｏｕｅＥｎｉｅｒｎｇｎｅｉｇ

计算机系答辩发言稿范文

大家好！我是计算机系的一名学生，今天很荣幸能够站在这里，进行我的毕业论文答辩。

在此，我要感谢我的导师对我的悉心指导，感谢各位评委老师的耐心聆听，感谢同学们的支持与鼓励。

首先，请允许我简要介绍一下我的毕业论文题目《基于深度学习的图像识别算法研究与应用》。

随着计算机技术的不断发展，图像识别技术已经成为计算机领域的一个重要研究方向。

本文旨在研究深度学习在图像识别领域的应用，并针对实际应用场景进行算法优化。

在论文的研究过程中，我主要做了以下几个方面的工作：一、文献综述我对国内外关于图像识别领域的相关文献进行了深入研究，了解了深度学习在图像识别领域的最新研究进展，为后续的研究奠定了理论基础。

二、算法设计针对图像识别任务，我设计了一种基于深度学习的图像识别算法。

该算法采用卷积神经网络（CNN）作为基础模型，通过不断优化网络结构，提高图像识别的准确率。

三、实验与分析为了验证算法的有效性，我在公开数据集上进行了实验。

实验结果表明，与传统的图像识别算法相比，基于深度学习的图像识别算法在准确率、召回率、F1值等方面均有所提升。

四、实际应用针对实际应用场景，我提出了一种基于深度学习的图像识别系统。

该系统通过收集、处理和分析图像数据，实现了对特定场景的智能识别。

在论文的撰写过程中，我遵循以下原则：1. 实事求是，严谨治学。

在研究过程中，我严格遵守学术道德，对实验数据进行真实、客观的记录和分析。

2. 理论与实践相结合。

在研究过程中，我将理论知识和实际应用相结合，力求为图像识别领域的研究提供有益的参考。

3. 创新与传承。

在研究过程中，我注重创新，同时借鉴前人的研究成果，传承和发展图像识别技术。

最后，我要感谢我的导师对我的悉心指导，感谢各位评委老师的耐心聆听，感谢同学们的支持与鼓励。

在今后的工作中，我将继续努力，为我国计算机事业的发展贡献自己的力量。

以下是我的答辩要点：1. 深度学习在图像识别领域的应用现状及发展趋势。

2. 基于深度学习的图像识别算法设计。

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。

像素级多分辨率图像融合方法研究

重庆大学硕士学位论文像素级多分辨率图像融合方法研究硕士研究生：××××××××（三号黑体，居中）指导教师：（××××××××三号黑体，居中）学科、专业：××××××××（三号黑体，居中）所在院(系、所) （三号黑体，居中）论文提交(完成)时间（四号黑体，居中）摘要摘要随着国民经济和科学技术水平的提高，特别是计算机技术、通信技术、网络技术、控制关键词： 1重庆大学工学硕士学位论文ABSTRACTindoor location system: CC2431zdk.We get good location accuracy after doing some experimental verification.Keywords：431目录目录摘要 (I)ABSTRACT (II)目录 (III)第1章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 图像融合层次简介 (2)1.2.2 像素级图像融合方法概述 (4)1.2.3 图像融合研究现状 (8)1.2.4 图像融合存在的关键问题 (9)1.3 本文研究工作及结果简介 (10)1.3.1 本文研究工作 (10)1.3.2 研究结果及章节安排 (10)第2章多分辨率图像融合概要 (13)2.1 引言 (13)2.2 像素级多分辨率图像融合框架 (13)2.2.1原理框架 (13)2.2.2步骤分析 (14)2.3 基于区域的多分辨率图像融合一般框架 (18)2.3.1 原理框架 (18)2.3.2 步骤分析 (19)2.4 实验与结果分析 (20)2.5 本章小结 (24)第3章基于冗余小波变换的多聚焦图像融合 (25)3.1 引言 (25)3.2 冗余小波变换概要 (25)3.2.1 小波变换理论概述 (25)3.2.2 图像的小波变换快速算法及冗余算法 (26)3.3 多聚焦图像融合方法 (29)3.3.1 多聚焦图像融合概述 (29)3.3.2 方法原理 (30)3.3.3 基于像素邻域的融合规则 (31)3.4 实验及结果分析 (34)3.5 本章小结 (36)第4章基于冗余小波变换的区域图像融合 (37)4.1引言 (37)4.2基于改进K-means算法的图像聚类分析 (37)4.2.1 K-means算法及其改进 (38)重庆大学工学硕士学位论文4.2.2 多分辨率聚类分析 (40)4.3区域图像融合方法 (44)4.3.1 方法原理 (44)4.3.2 融合规则 (45)4.4 实验及结果分析 (47)4.5 本章小结 (49)第5章图像融合性能评价的进一步探讨 (51)5.1 引言 (51)5.2主观评价方法 (51)5.3客观评价指标 (53)5.3.1 基于融合图像的评价指标 (53)5.3.2 基于融合图像与参考图像的评价指标 (54)5.3.3 基于融合图像与源图像的评价指标 (56)5.4 多分辨率图像融合方法评价 (58)5.4.1 实验设置及性能评价指标的选取 (58)5.4.2 实验结果及分析 (59)5.4 小结 (65)第6章总结与展望 (67)6.1 本文工作总结 (67)6.2 进一步的研究及展望 (68)参考文献 (69)第1章绪论第1章绪论1.1 研究背景及意义随着电子技术、信息技术的飞速发展，超大规模集成电路（VLSI）和超高速集成电路（VHSIC）的出现促使传感器的性能不断提高，面向各种复杂应用的军用和民用传感器信息系统大量涌现。

基于小波变换的图像融合系统

，
（２）
（ｔ）
３１ｌｔ字塔算法．Ｍａａ金ｌ根据Ｍａａ金字塔算法，始图像被分解成更高分辨率上的四个ｌｔｌ初
这里，（）吣是（的傅丽叶变换。在实际应用中通常使用离散小图像（个图像的尺寸是初始图像的一半）分别对应于水平方向上的ｔ）每，波变换；ａ２用＝和ｂｎ定义离散的小波变换，里ｍ，整数。高频和垂直方向上的低频（）水平方向上的低频和垂直方向上的＝２来这ｎ是因ＨＬ，
维普资讯
科技信息
０计算机与信息技术Ｏ
ＳＩＮＥ＆ＴＣＮＯＹＩＦＲＴＯＣＥＣＥＨＯＬＧＮＯＭＡＩＮ
２００７年
第２９期
基于小波变换的图像融合系统
赵有星 ’ 李琳
（．国海洋大学网络中，山东青岛２６７；．岛大学信息工程学院山东青岛２６７）１中Ｕ６０１２青６０１
（１（）ｔ）＝Ｊａ
（１）
由于变换后的低频系数和高频系数分别表示不同的图像特征，因此，般采用不同的融合方法。频系数表示图像的近似信息，般求一低一
』
此小波分 Biblioteka 表示成：）Ｃｔ：ｍ
频系数。（）融合后的系数进行逆小波变换，得融合后的图像。４对获

基于提升小波变换的图像融合算法研究

一
还会产生数据冗余；一代小波没有数据冗余，用第适
范围也增加了，是对某些不满或是不允许伸缩和平移的非欧几里得（ｏ—ｕｎｎＥ —
ｃｄａ）间，ｈｅｎ空第一代小波就显得无能为力。而且第
中图分类号：Ｎ１．３Ｔ９７１文献标识码：ＡＤＯＩ１．９９ｊｉｎ１０ — ７．０２０．２：０３６／．ｓ．０１０８２１．９０５ｓ５
ＲｅｅｒｈｏｍａｅｆｓｏｌｏｉｈａｅｎＬＷＴｓａｃｆｉｇｕｉｎａｇｒｔｍｂｓｄｏ
基于提升小波变换的图像融合算法研究
范璐璐，安成斌
（北光电技术研究所，京１０１）华北００５
摘要：绍了将来自不同传感器的图像进行融合的改进方法。涵盖了配准，介图像分解，融合，图像重建四个主要步骤，并进行了仿真，最后用评价函数对不同方法得到的图像进行评价。在
融合准则上提出了一些新的处理方式。试验结果表明，融合后的图像确实能够汲取两幅原图
像的各自不同特点，到了较好的效果。本文还针对工程应用对算法进行了优化。达关键词：图像处理；图像融合；提升小波；配准
ＦＡＮｕ－ｕ，ＬｌＡＮｅｇｂｎＣｈｎ — ｉ
（ｏｈＣｉｅｅｒｈＩｓｔｔｏｌｔ —ｐｉ，ｅｉｇ１０１，ｈｎ）ＮｒｈｎＲｓａｃｔｕｅｆｅｒｏｔｓＢｉｎ００５ＣｉａｔａｎｉＥｃｏｃｊ

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
，
ｘ，２表示（）尺度伸缩和二维位移，：；（）ｌ），２的有６，＝
，
（
，二）
（）１
二连小为Ｗ（，：（：；（ｚ吉（，）（维续波：Ｔ；２（，）（２ｆ６＿，），ａ）厂）ｘ：，。）
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。
部分割ｌ
广局１部ｌ＿竺
—Ｔ —＿＿１
融合的图像局部
’ ｌ图像
问题可以忽略，这样～来就意味着获取的所有图像是几

基于小波变换的图像像素级融合算法研究

１引言．图像融合是将两幅或多幅图像融合在一起。助理解图像并快速帮地获取感兴趣的信息。用小波进行图像融合的原理是将融合方法应应
Ｉｏｔｔｔｌ）Ｊ＝ｌ￣）＝（（ｄＯ
ｐｅｅｔｄｒｓｎｅ．ｗｈｃｓｍｏｅｅｆｃｉｅｙｏｕｉｎｏｍａｅｏｔｉｉｇｌｃｌｎｉｅｏｏｈｌｃｌｎｓｎｄｂｕ．Ｉｉｌｓｒｔｄｔａｌｗｌｏｔｍｓｉｈｉｒｆｔｖｌｎｆｓｏｆｉｇｓｃｎａｎｎｏａｏｓｒｂｔｏａｏｅａｌｒｔｓｉｕｔｅｈｔｔｅｎｅａｇｒｅｌａｌｈｉｉ
ｒｂｓｎｖｉａｌｙｒｓｌｆｅｐｒｍｅｔｏｕｔａｄａａｌｂｅｂｅｕｔｏｘｅｓｉｎ
【ｅｒｓＷａｅｔｒｎｆｒ；ｍａｅｆｓｎｍｅｉｌｒｇｆｓｏｒｅｅＴｏｕｏｎｉｅｎｕ
ＡｔｙｏｇｅｆｓｏｅｈｄＢａｅｎＷａｅｅａｓｏｍｓｕｄｆｉｍａｕｉｎｍｔｏｓｄｏｖｌｔＴｒｎｆｒ
ＺｎｈｎｊｎｏｇＣａｇｉ
（ｅｎＵｉｅｓｙｏｈｎｅａｔｎｍｐｔｒＳｉｎｅｎｄｏ２６７ＣＯｃａｎｖｒｉｆＣｉａＤｐｒｍｅｔｔＣｏｕｅｃｃ，ｇａ６０１，ＨＮ）ｅＱｉ
【ｓａｔＡｇｓｎａｇｒｈａｅｎｗｖｌｒｎｆｒｉｐｏｏｅｈｓｐｐｒｏｏｅｃｍｅｉｉｄａｔｇ，ｎｉｒｖｄｍｅｏｓＡｂｔｃ］ｎｉｅｆｉｌｏｔｍｂｓｄｏａｅｅｔｓｍｒｐｓｄｉｔｉａｅｖｒｏｔｄｓｖｎａｅａｏｅｔｄｉｒｍａｕｏｉｔａｏｓｎＴｓａｍｐｈ

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4.2 实验结果： 1、多聚焦图像的融合：
原始图像
Petrovi方法
本章方法
4.2 实验结果： 2、可见光图像和红外图像的融合：
（a）可见光图像
（b）红外图像
(c)Petrovi方法
（d）本章方法
两种方法均有效地利用了精确度较高的像素级图像
融合规则，但Petrović方法融合结果图的结构出现了一
2
3
4
活性测度：
匹配测度：
aj ,s (m, n)
m'L ,n 'K
p ( m ' , n ' ) | D ( m m ' , n n ' ) | j ,s
2 M j , AB (m, n)
m 'L , n 'K
2 2 p ( m ' , n ' ) (| D ( m m ' , n n ' ) | | D ( m m ' , n n ' ) | ) j, A j ,B
不同图像数据的各自优势和互补性综合起来非常实用图像融合在计算机视觉、目标识别等领域成为研究热点
研究背景
图像
融合
研究意义
1.2 图像融合流程
在图像融合之前，由于图像间的位移、畸变以及噪
声污染等问题，图像融合之前必须经过一系列预处理。
源图像1
增强图像匹配特征提取特征描述
基于小波变换的像素级图像融合算法研究
导师: 答辩人: 专业:小波分析理论基础多分辨率图像融合
基于边缘的加权多分辨率图像融合
总结
1 图像融合的意义
单幅图像数据难以满足实际需求图像融合能够扩大时空传感范围，提高观测的准确性和清晰性完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像
m 'L , n 'K
p ( m ' , n ' ) D ( m m ' , n n ' ) D j,A j , B ( m m' , n n' )
决策模块：
1 当 M ( m , n ) T 且 a ( m , n ) a j , AB j , A j , B ( m, n) d ( m , n ) 0 当 M ( m , n ) T 且 a ( m , n ) a j j , AB j, A j , B ( m, n) 1 其它 2
定的失真，特别是对于反差较大的红外和可见光图像，其融合结果图中出现了较多的纹波（如“OCTEC”字的周围），相比之下本章方法的融合结果图则较为清晰，边缘特征更为明显(如右侧楼宇的窗户），因此从融合结
果和性能指标来看，本章方法的结构失真更小，更符合
人眼的视觉特性。
5 总结
本文重点研究了的是基于小波变换的像素级图像融合，内容涉及了图像融合的概念、融合的目的和意义、融合图像的基本特点和应用领域、图像融合的层次和算法、图像预处理、图像融合的性能评价、基于边缘的多分辨率图像融合图像融合等。
2.2 Mallat算法概述
根据多分辨率理论，Mallat提出了小波分解与重构的快速算法，即Mallat算法。
Mallat算法可避免尺度值越大，对信号的采
用就越紧密的缺点。这一算法在小波中的地
位，想到于快速傅里叶变换在经典傅里叶分
析中的地位。
3.1 多分辨率图像融合框架
yA
3. 2 各模块概述
源图像N
增强
像素级融合
特征级融合
决策级融合
融合质量评估
融合结果应用
2 小波变换
2.1 小波变换概述
小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率” 窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是对信号的局部特征表征能力强，因此，小波变换在许多领域都得到了成功的应用。
1
活性测度：能够提取输入图像多分辨率分析系数某种特征信息，从而用于决定哪幅输入图像的特征信息更为明显。匹配测度：用以表示输入图像的多分辨率分析系数间的匹配或相似程度。决策模块：算法的核心，输出量决策因子控制着输入图像多分辨率分析系数的合成，用于计算融合图像的分解系数。合成模块：指对输入图像的多分辨率分析系数的合并，从而得到融合后图像F的多分辨率系数
D ( m , n ) w ( m , n ) D ( m , n ) w ( m , n ) D j ,F j, A j, A j ,B j , B (m, n)
合成模块：
4 基于边缘的加权多分辨率图像融合
4.1 概述
基于多分辨小波变化的图像融合算法中，用 Canny算子提取出图像分解出来的每一幅子图的边缘，然后根据这些子图的某些边缘特征，再结合图像细节的合理取舍进行图像的融合。