基于小波分析的图像融合新方法研究

"基于小波分析的图像融合新方法" 本文主要介绍了一种基于小波分析的图像融合新方法，该方法针对多源像素级数字图像融合，提出了一种基于小波分析的融合规则。该方法在低频系数选择中采用基于边缘信息的融合规则，保留原图像中最有可能是边缘的点；在高频部分的小波系数选择采用基于窗口与分形相结合的融合规则，尽可能地消除噪声对融合图像的影响。 图像融合是指将多个图像合并成一个图像，以获取更多的信息。小波分析是一种多分辨率分析方法，广泛应用于图像处理领域。传统的融合规则基于小波分析，虽然可以取得较满意的融合效果，但存在一些缺陷，如边缘模糊、清晰度和对比度不高、部分信息的丢失以及噪声的引入等问题。 基于小波分析的图像融合新方法可以解决这些问题，该方法可以根据不同的频率域特点选择不同的融合规则。在低频系数选择中，采用基于边缘信息的融合规则，可以保留原图像中最有可能是边缘的点；在高频部分的小波系数选择，采用基于窗口与分形相结合的融合规则，可以尽可能地消除噪声对融合图像的影响。 该方法的实验结果表明，新方法得到的融合图像无论在视觉效果还是在客观评价方面，均优于传统的融合方法。这为图像融合算法的研究提供了一种新方法。 小波分析是一种多分辨率分析方法，广泛应用于图像处理领域。小波分析可以将图像分解成多个频率域的子图像，每个频率域的子图像都包含着图像的某些特征。小波分析可以根据图像的频率域特点选择不同的融合规则，以获取更多的信息。 Mallat快速算法是小波分析中的一种常用算法，该算法可以快速地将图像分解成多个频率域的子图像。Mallat快速算法的公式如下： ì í î ï ï ï ï ï ï ï Cj=HcHrCj-1 D1 j=GcHrCj-1 D2 j=HcGrCj-1 D3 j=GcGrCj-1 Mallat快速算法可以快速地将图像分解成多个频率域的子图像，每个频率域的子图像都包含着图像的某些特征。该算法广泛应用于图像处理领域，例如图像融合、图像去噪、图像压缩等。 本文提出了一种基于小波分析的图像融合新方法，该方法可以解决传统融合规则的缺陷，提高图像融合的质量和效率。这为图像融合算法的研究提供了一种新方法。