基于小波变换的图像融合算法研究毕业论文.doc

基于小波变换的图像融合算法研究

摘要

本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法，并针对小波分解的不

同频率域，分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则。 高频系数反映

了图像的细节，其选择规则决定了融合图像对原图像细节的保留程度。本

文在选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，低频系数反映了图像的轮

廓，低频系数的选择决定了融合图像的视觉效果,对融合图像质量的好坏起

到非常重要的作用。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

关键词 小波变换；融合规则；图像融合

Image Fusion Algorithm Based on Wavelet

Transform

Abstract

In this paper ， the image fusion method based on wavelet transform ，

and for the wavelet decomposition of the frequency domain， respectively，

discussed the principles of select high—frequency coefficients and low

frequency coefficients. The high—frequency coefficients reflect the details of

the image， the selection rules to determine the extent of any reservations of

the fused image on the original image detail。 The choice of high—frequency

using MATLAB image fusion simulation， highlight the contours of parts and

the weakening of the details section ， fusion, image fusion has the

characteristics of two or multiple images ， more people or the visual

characteristics of the machine, the image for further analysis and

understanding， detection and identification or tracking of the target image。

Keywords　 Wavelet transform； Fusion rule; Image Fusion

目录

摘要.......................................................................................................................I

Abstract................................................................................................................II

第 1 章 绪论 ........................................................................................................1

1.1 课题研究的意义及背景 ...........................................................................1

2。1。2 连续小波基函数 ..........................................................................7

2。1。3 连续小波变换 ..............................................................................8

2。1。4 离散小波变换 ..............................................................................9

2.1。5 二进小波变换 .................................................................................9

2.2 多分辨率分析与离散小波快速算法 .....................................................10

2。2。1 多分辨率分析 ............................................................................10

2。2。2 尺度函数和尺度空间 .................................................................11

2.2。3 离散小波变换的快速算法 ...........................................................11

2.3 几种常用的小波 .....................................................................................12

2。4 Mallat 的快速算法................................................................................14

3.3。2 高频系数融合规则 .......................................................................18

3。3。3 低频系数融合规则 .....................................................................19

3.4 本章小结 .................................................................................................21

第 4 章 实验结果及分析 ..................................................................................22

4.1 实验的仿真 .............................................................................................22

4.2 实验的结果分析 .....................................................................................23

4。3 本章小结 ..............................................................................................24

结论 ....................................................................................................................25

致谢 ....................................................................................................................26

参考文献 ............................................................................................................27

第1章 绪论

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

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,