小波相似度提升的图像融合技术：区域划分与结构优化

本篇论文研究的是"基于改进结构相似度的区域划分图像融合技术"，它针对异质传感器图像融合问题展开深入探讨。传统基于相似度的区域划分方法在图像融合领域表现出良好的性能，然而，这些传统相似度参数往往无法准确捕捉到图像在结构层面的真实相似性。为此，研究者提出了一种创新策略，即采用小波相似度来代替传统的相关系数相似度，这是因为小波分析能够揭示图像的细节结构信息。 小波分解技术在此被用来分析图像的多分辨率特征，每个小波系数反映了不同尺度下的局部纹理信息。为了更接近人类视觉系统的特性，研究者引入了对比度敏感函数，对不同尺度的小波系数进行加权。这样做的目的是赋予更重要的权重给那些在视觉上更为显著的结构差异，从而提高融合效果的主观一致性。 区域划分是融合过程的关键步骤，通过加权相似度，研究人员将待融合图像划分为冗余和互补的部分，这样既能保持图像的细节又能增强整体的融合质量。实验结果显示，这种方法能够有效提升图像间的结构相似度评估，最终在实际的图像融合任务中取得了优于传统方法的性能。 该研究得到了国家自然科学基金、河南省重点科技攻关计划、河南省创新型科技团队等多个项目的资金支持，由郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系的李玲玲教授、王蕙硕士研究生和中国石油大学华东机电学院的闫成新副教授共同完成。研究团队成员分别在图像处理和模式识别领域具有深厚的学术背景，他们的合作为图像融合技术的进步做出了贡献。 这篇论文的核心内容是探索如何通过改进的结构相似度计算和小波分析，实现更精确的图像区域划分，从而提高异质传感器图像融合的质量，为实际应用提供了新的理论依据和技术手段。