小波变换：图像融合的多尺度分析关键

小波变换-组态王使用手册（完全版）详细介绍了基于多尺度分析的图像融合方法，这一章节关注的是如何利用信号分析中的关键工具，如小波变换、Curvelet 变换和 NSCT 变换，来处理和融合图像数据。图像的多尺度分析模仿了人眼观察事物的特性，通过在不同尺度空间分解信号，提取出全局近似分量和局部细节，使得图像在不同层次上得到细致的描述。 小波变换作为信号分析领域的重要突破，起源于Morlet对地质数据分析的创新方法，随后Daubechies的工作进一步发展了连续小波变换，定义了其基函数的条件。Mallat的快速小波分解与重构算法结合了小波分析理论和多尺度分解思想，它超越了传统傅里叶变换的局限，能够捕捉信号的时频局部特性，这对于处理非平稳信号尤其有价值。傅里叶变换虽然能提供全局的频率分析，但对于实时性和分辨率的需求，小波变换提供了更为精确的解决方案。 连续小波变换的基础是定义在L2(R)空间中的函数满足一定的条件，通过伸缩和平移操作，形成小波变换的基函数。这种变换方式允许我们对信号进行精细的局部分析，从而在图像融合中实现更符合人类视觉感知的效果。 论文《红外与可见光图像融合技术的研究》由戴向东撰写，他探讨了多源图像融合技术在红外和可见光图像领域的应用。随着多源传感器技术的进步，这项技术变得尤为重要，因为它能整合来自不同波段的信息，提高图像质量和解析度，尤其是在军事、遥感和医学成像等领域。论文作者强调了小波变换在融合过程中的核心作用，表明了其在实际应用中的关键性作用和潜力。 总结起来，小波变换-组态王使用手册中的这一章节深入剖析了小波变换原理及其在图像融合中的运用，展示了其在解决时频分析问题上的优势，并与实际应用场景相结合，特别是在多源红外和可见光图像融合中的应用价值。