提升小波变换的图像融合新策略：边缘导向与系数综合融合

本篇论文研究的焦点是"一种基于最少出现文档频的文本特征提取方法"，但实际上，标题中提到的是"基于提升小波变换的图像融合方法"，这是在计算机视觉和图像处理领域的具体应用。论文详细探讨了如何改进传统的图像融合策略，特别是针对像素级融合，这是图像处理中最基础但也至关重要的环节。 文章首先介绍了图像融合的基本概念，强调其在机器人视觉、医学图像处理和多聚焦图像处理中的广泛应用。它将图像融合分为特征级、像素级和决策级，其中像素级融合因其高精度但信息处理复杂性的特点而备受关注。基于第二代小波变换的像素级融合方法是当前的研究热点，因为小波变换能够捕捉图像的局部特征，而融合规则的设计是这类方法的核心，直接决定了融合效果的质量。 作者注意到，传统的融合规则存在局限性。对于低频系数，平均值法虽然简便，但可能牺牲图像的对比度；而在处理高频系数时，仅用绝对值可能导致噪声引入。为解决这些问题，论文提出了一种创新方法。在处理低频系数时，采用基于边缘的方法，通过保留图像中可能存在的边缘信息，以增强细节的呈现。对于高频系数，作者结合小波系数的方差和绝对值进行考虑，以综合评估每个系数的重要性，从而制定更精确的融合策略。 快速提升法小波变换是论文中关键的技术基础，它提供了一种构建新型小波分析框架的方法，使得经典小波分析得以扩展和优化。提升小波变换的三个步骤在图像融合中扮演着关键角色，通过这种方法，作者设计出了一种新的图像融合算法，旨在提高图像融合的性能，减少噪声影响，同时保持图像的对比度和边缘信息。 这篇论文主要贡献在于提出了一种创新的图像融合策略，利用提升小波变换的优势，并针对低频和高频系数采用了更为精细的融合规则。通过实验证明，这种新的融合方法在保持图像质量的同时，能有效提升融合效果，尤其是在处理边缘和高频细节方面，显示出明显的优势。这对于图像处理和相关领域的研究具有实际意义。