IHS与小波变换结合的彩色图像融合新算法

"该论文提出了一种基于IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换和小波变换的彩色图像融合算法，旨在优化昼夜彩色图像的融合效果，增强图像的细节表现力。通过IHS变换，图像被分解为亮度(I)、色度(H)和饱和度(S)三个分量。接下来，利用小波变换对亮度分量进行融合处理，并将融合后的亮度分量应用于夜晚图像。经过IHS反变换，得到改进的夜间图像，随后与原始白天图像在空域进行加权融合。实验结果表明，这种方法在保留图像信息的同时，提升了空间细节的表现能力，且优于传统的空域加权融合和单纯使用IHS或小波变换的融合方法。" 这篇论文详细介绍了如何结合IHS变换和小波变换来实现彩色图像的高效融合，尤其针对昼夜图像。IHS变换是一种颜色空间转换方法，它可以将RGB彩色图像转化为亮度、色度和饱和度三个独立的分量，便于分别处理。在这个研究中，作者首先对昼夜彩色图像执行IHS变换，提取各自的颜色特性。 小波变换是信号处理中的一个重要工具，它能对图像数据进行多尺度分析，有助于发现图像的局部特征。在融合过程中，小波变换用于处理亮度分量，这有助于提取图像的细节信息并进行有效的融合。通过选择合适的融合规则，可以确保夜间图像的暗部细节与白天图像的亮部信息得以保留和增强。 接下来，将融合后的亮度分量代回原来的夜间图像，通过IHS反变换恢复为彩色图像，得到一个具有改善的夜间图像。最后，这个改进的夜间图像与原始的白天图像在空域进行加权融合，以综合两者的优点，形成最终的融合图像。加权融合的过程可以根据图像内容和需求调整权重，以达到最佳视觉效果。 实验结果表明，这种基于IHS和小波变换的融合算法在保留昼夜图像信息的同时，显著提高了图像的空间细节表现力。与其他融合方法相比，如简单的空域加权融合和单一的IHS或小波变换融合，该方法在性能上具有优势。此外，论文还通过客观评价标准对算法进行了量化分析，进一步证实了其优越性。 关键词：彩色图像融合、小波变换、IHS变换 这篇论文对于理解和应用图像融合技术，特别是在处理昼夜图像融合问题时，提供了重要的理论和技术支持。同时，这种方法可能对其他领域，如遥感图像处理、医学影像分析等，也具有借鉴意义。