灰度共生矩阵驱动的多分辨率图像融合提升策略

本文探讨了结合灰度共生矩阵的多分辨率图像融合策略在提高图像融合质量中的应用。多分辨率图像融合是图像处理领域的一个重要课题，因为它能够整合不同尺度下的图像细节，从而增强图像的视觉效果和信息完整性。传统的融合策略往往忽视了纹理信息对融合质量的影响，而灰度共生矩阵（GLCM）作为一种统计纹理分析工具，能够有效捕捉到图像的纹理粗糙度和方向特性。 灰度共生矩阵通过测量相邻像素灰度级之间的共出现象，提供了一种量化纹理特征的方法。在本文的融合策略中，首先对多分辨率图像进行低频和高频部分的分离，然后针对这两部分分别计算各自的灰度共生矩阵。低频部分通常包含更多的结构和纹理信息，而高频部分则反映了图像的边缘和细节。接着，作者将低频图像GLCM的能量作为衡量其纹理粗糙度的活性度量，高频图像GLCM的对比度则作为衡量细节丰富度的指标。这些度量被用来确定低频和高频系数，以此来进行图像融合。 融合过程中，选择合适的系数对于保持图像的自然过渡和细节保留至关重要。作者提出的融合策略旨在更好地融合这些纹理和细节信息，以提高融合图像的整体质量和视觉一致性。实验结果显示，这种结合灰度共生矩阵的融合策略在主观感受和客观评价上都表现出优于传统融合策略的效果，这主要体现在融合后的图像既保持了丰富的纹理细节，又保持了良好的视觉连续性。 该研究为多分辨率图像融合提供了一个新的视角，即通过灰度共生矩阵这一纹理分析工具来优化融合过程，从而提升了图像融合的质量和效率。这对于诸如遥感、医学影像处理等领域，尤其是在需要高分辨率和纹理细节精确融合的应用中具有重要的实际价值。