小波变换驱动的图像融合算法及其在目标检测中的应用

本文主要探讨的是基于小波变换的图像融合算法，这是一种在计算机视觉和信号处理领域广泛应用的技术。小波变换是一种多分辨率分析工具，它将信号分解成不同频率成分，有助于提取图像的局部特征和细节信息。在这篇毕业论文中，作者针对图像融合这一关键问题，深入研究了如何利用小波变换的特性来优化多幅图像的整合过程。 首先，论文重点讨论了选择高频和低频小波系数的原则。高频系数，通常包含丰富的边缘和纹理信息，对于保留原始图像的细节至关重要。作者提出了一种基于最大绝对值的原则来选取高频系数，确保融合后的图像能够准确地反映原图像的细节特征。这样做的目的是为了在保持图像锐度的同时，避免细节丢失。 另一方面，低频系数对应于图像的结构和整体信息，对融合图像的视觉效果起着决定性的作用。选择合适的低频系数可以保证融合图像的整体一致性，从而提高图像的清晰度和可读性。通过控制这些系数，作者试图实现一种平衡，使得融合图像既具有多幅图像的综合特性，又能增强人的视觉感知和机器的理解能力。 图像融合的过程实际上是将多个视角或时间序列的图像数据合并成一个单一、一致的表示，这在无人机导航、医学成像、遥感等领域有着广泛的应用。MATLAB的小波分析工具箱作为研究平台，为作者提供了强大的实验支持，通过该工具进行的图像融合仿真，能够精确地操作不同频率的系数，以达到增强轮廓、减弱细节的效果，从而提升融合图像的质量。 关键词“小波变换”、“融合规则”和“图像融合”突出了论文的核心关注点，表明了作者对小波变换在图像处理中的独特应用以及如何通过制定有效的融合规则来优化图像融合性能的研究深度。这篇论文不仅介绍了理论方法，还提供了实际的MATLAB实现示例，展示了小波变换在图像融合领域的实用性和有效性。