小波变换与直方图均衡化结合的图像融合新方法

"该文提出了一种改进的基于小波变换的图像融合方法，通过直方图均衡化预处理图像，然后应用改进的小波变换融合技术，以提高融合图像的质量和效果。这种方法适用于多源遥感图像融合，旨在增强新图像的信息全面性和解译能力。" 图像融合技术是将来自不同传感器或平台的图像合并成一幅新图像的过程，目的是整合各源图像的优势，提升图像的光谱和空间分辨率。在2013年的这篇自然科学论文中，作者针对这一领域进行了深入研究。 传统的基于小波变换的图像融合方法利用小波分析来分解图像，将其转化为不同尺度和方向的子图像，便于对图像的局部特征进行处理。然而，为了进一步优化融合效果，作者提出了一个改进策略：在小波变换之前，先对输入的两幅图像进行直方图均衡化处理。直方图均衡化可以增强图像的对比度，揭示更多图像细节，这对于后续的融合过程至关重要。 在改进的小波变换融合方法中，经过直方图均衡化的图像在小波域进行融合。这种方法的优势在于，它能够更好地保留和合并原始图像的细节信息，同时减少噪声的影响。论文通过比较分析融合后新图像的质量，证实了改进方法的优越性，如更高的峰值信噪比（PSNR），这通常用来衡量图像的质量和清晰度。 论文的关键词包括图像融合、小波变换、直方图均衡化和峰值信噪比，表明了研究的核心内容和技术指标。根据中图分类号和文献标识码，这篇文章属于计算机科学与信息技术领域的研究，具体为图像处理和分析的子领域。 该文贡献了一种创新的图像融合技术，通过直方图均衡化和改进的小波变换，提高了融合图像的质量和信息完整性。这种方法对于遥感图像处理、地球观测等领域具有重要的实用价值，能够帮助研究人员和分析师获取更丰富、更精确的图像信息。