小波-Contourlet融合提升多传感器图像性能：一种全色与多光谱融合新算法

本文主要探讨了"基于小波-Contourlet变换的多传感器图像融合"这一高级的图像处理技术。随着科技的进步，多传感器信息系统广泛应用，尤其是在高精度设备如VLSI和VHSIC的发展下，对图像融合的需求日益增长，以提升系统的性能和信息处理能力。传统的单一传感器处理方法已不能满足多源信息的高效处理，因此，多传感器数据融合技术应运而生。 小波-Contourlet变换是一种创新的融合策略，它结合了小波变换和Contourlet变换的优势。小波变换以其局部化和多分辨率分析的特点，能够捕捉图像的细节特征，而Contourlet变换则提供了更好的多方向性和尺度不变性，特别适合处理多源图像中的复杂结构和纹理信息。在融合过程中，该算法首先将多传感器获取的全色和多光谱影像进行小波-Contourlet变换，分解成低频和高频分量。对于低频分量，采用平均法选择那些反映图像全局特征且相对稳定的部分；而对于高频分量，选择具有较高能量区域的系数，这些区域通常包含更多的细节信息。 作者强调，这种融合策略考虑到了传感器数据的冗余性、互补性和实时性，通过剔除无用和错误信息，保留有用信息，实现了信息的优化。实验结果显示，相较于其他常用融合方法，基于小波-Contourlet变换的融合方案能提供更高质量的图像，这归功于其特有的多尺度和多方向特性在处理多传感器数据时的优势。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种创新的图像融合方法，通过小波-Contourlet变换有效地整合了来自多个传感器的全色和多光谱影像，提高了图像处理的效率和融合效果。这对于现代多源信息处理和机器视觉等领域具有重要意义。