基于小波变换的图像融合算法研究

基于小波变换的图像融合的研究摘要：数据融合是80年代初形成与发展起来的一种信息综合处理技术。

图像融合是数据融合在数字图像处理方面的一个应用。

近年来，图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。

把小波变换技术应用到图像融合技术之中时该研究领域的重大突破。

本文首先论述图像融合技术和小波变换的相关理论，在将小波变换运用于图像融合，并设计了相关实验验证基于小波变换的图像融合，对融合结果进行质量评价。

关键词：小波变换，图像融合1.引言图像融合是信息融合技术的一个重要的分支，它是以图像为主要研究内容的数据融合技术。

从八十年代初到至今，图像融合技术已引发了世界范围的广泛研究兴趣和热潮，它在自动目标识别、计算机视觉、遥感机器人、医学图像处理以及军事应用等众多领域有着广泛的应用前景。

图像融合的方法与具体的处理对象类型、处理等级有关。

如：可分为像素级融合、特征级融合和决策级融合三大类。

主要基于各类图像的解析度不同、表现的目的不同，相应的处理方法也要根据具体情况而定。

随着小波变换技术的出现，在众多融合方法中，基于小波变换的融合方法具有良好的效果，现已成为当今研究的一个热点。

同时产生的一个亟待解决的问题是如何准确地对融合效果进行评价。

评价的方法有很多，评价的标准也是因人、因物而不同，这就需要进行综合研究比较，得出不同融合方法的适应性和优异性。

2．图像融合技术简介图像融合以图像作为研究和处理对象，是一种综合多个源图像信息的先进图像处理技术，它把对同一目标或场景的多重源图像根据需要通过一定的融合规则融合成为一幅新图像，在这一幅新图像中能反映多重源图像中的信息，以达到对目标或场景的综合描述，以及精确的分析判断，有效地提高图像信息的利用率、系统对目标探测识别的可靠性及系统的自动化程度。

其目的是集成多个源图像中的冗余信息和互补信息，以强化图像中的可读信息、增加图像理解的可靠性等。

相对于源图像，通过图像融合得到的融合图像可信度增加、模糊性减少、可读性增强、分类性能改善等，并且融合图像具有良好的鲁棒性，所以通过图像融合技术将会获得更精确的结果，也将会使系统更实用。

使用小波变换进行图像融合与复原的技巧与步骤随着数字图像处理技术的不断发展，图像融合和复原成为了研究的热点之一。

小波变换作为一种有效的图像处理工具，被广泛应用于图像融合和复原领域。

本文将介绍使用小波变换进行图像融合与复原的技巧与步骤。

首先，我们来了解一下小波变换的基本原理。

小波变换是一种基于多尺度分析的信号处理方法，它将信号分解为不同频率的子信号，从而能够更好地描述信号的局部特征。

小波变换具有时频局部化的特点，能够在时域和频域上同时提供详细和粗略的信息。

在图像融合方面，小波变换可以将两幅图像的低频部分和高频部分进行分离，然后通过适当的融合规则将它们合并在一起。

具体步骤如下：第一步，对两幅待融合的图像进行小波分解。

这里我们选择一种常用的小波基函数，如Haar小波、Daubechies小波等。

通过对图像进行多层小波分解，可以得到不同频率的子图像。

第二步，选择融合规则。

常见的融合规则有最大值融合、最小值融合、平均值融合等。

选择合适的融合规则可以根据图像的特点和需求进行调整。

第三步，对分解后的子图像进行融合。

低频部分通常包含了图像的整体信息，可以直接进行融合；而高频部分则包含了图像的细节信息，需要通过融合规则进行处理。

第四步，进行小波逆变换。

将融合后的子图像进行小波逆变换，得到最终的融合图像。

小波逆变换将不同频率的子图像进行合成，恢复为原始图像。

在图像复原方面，小波变换可以对受损的图像进行恢复，提高图像的质量和清晰度。

具体步骤如下：第一步，对受损的图像进行小波分解。

同样选择合适的小波基函数，并进行多层小波分解，得到不同频率的子图像。

第二步，对分解后的子图像进行滤波处理。

通过去除高频噪声和干扰，可以提高图像的质量和清晰度。

第三步，进行小波逆变换。

将经过滤波处理后的子图像进行小波逆变换，得到最终的复原图像。

需要注意的是，小波变换在图像融合和复原过程中的参数选择十分重要。

不同的小波基函数和分解层数会对结果产生影响，需要根据具体情况进行调整和优化。

基于小波分解的多聚焦图像融合研究作者：罗少鹏卢洵来源：《现代电子技术》2008年第06期摘要：研究基于小波分解的多聚焦图像融合算法，对源图像进行小波分解，采用不同融合规则构造融合图像的小波系数，最后逆小波变换重构融合图像，比较各种融合规则的特点，最后通过均方根误差，峰值信噪比、熵、互信息熵这些评价函数进行定量分析，结果表明，对于低频部分采用加权方法较好，对于高频部分采用方差对比法或能量对比法对高频部分的细节信息融洽效果较好。

关键词：小波变换；多聚焦；图像融合；图像处理中图分类号：O235，TP391 文献标识码：A文章编号：1004-373X(2008)06-072-03Different Focus Points Images Fusion Algorithm Based on Wavelet DecompositionLUO Shaopeng，LU Xun(College of Science，PLA University of Information Engineering，Zhengzhou，450001，China)Abstract：Different focus points images fusion algorithm based on wavelet decomposition is presented.The basic process is to perform a wavelet multi-scale decomposition of each source image，then the wavelet coefficients of the fused image are constructed according to different fusion rules，the fused image is obtained by taking inverse wavelet transform.With the use of parameters，the performance of the fusion scheme is evaluated and analyzed，the effective results are obtained.Keywords：wavelet transformation；different focus points；image fusion；image processing图像融合是对同一目标的多个图像进行配准、合成，以克服单一图像的局限性，使有关目标图像更趋完备，从而提高图像的可靠性和清晰度[1]。

基于小波变换的图像融合性能的研究鄢树（成都大学学前教育学院，四川成都，610021)摘要：基于小波变换的图像融合方法已成为现今研究的热点，针对图像融合过程中由于各种因素不同将会对最后融合的性能产生较大的影响，利用了不同的小波基和分解层次对比分析了融合结果，深入研究了影响性能的关键因素。

关键字：性能；图像融合；小波变换中图分类号：TP391 文献标志码：AThe Research On the Performance of Image FusionBased On Wavelet TransformYan Shu( Preschool Education College of Chengdu University, Chengdu, 610021) Abstract: Recently the method of image fusion based on wavelet transform has become the research hot spot, and it has great impact on the performance of fusion with the different factors. Through taking measure of the different wavelet basis and decomposition level to analyze the fusion results, it deeply researches the key influence factor of performance.Key words: Performance; Image Fusion; Wavelet Transform0 前言在众多的图像融合技术中，基于小波变换的图像融合方法已成为现今研究的一个热点。

图像融合是将不同传感器得到的多个图像根据某个算法进行综合处理，以得到一个新的、满足某种需求的新图像，它可将同一对象的两个或者更多的图像合成在一幅图像中，以便它比原来的任何一幅图像更容易为人们所理解。

小波变换融合是一种常用的图像融合技术，它基于小波变换将不同来源的图像进行分解和重构，从而实现图像的融合。

具体来说，小波变换融合的原理如下：
1. 小波分解
首先，将不同来源的图像进行小波分解，将图像分解成不同尺度和频率的子图像，这些子图像被称为小波系数。

2. 选择系数
根据需要融合的图像的特征，选择不同的小波系数进行保留或删除。

通常情况下，高频系数对应图像的细节信息，低频系数对应图像的整体信息。

因此，可以保留高频系数，删除低频系数来保留图像的细节信息，或者相反。

3. 重构图像
根据选择的小波系数进行重构，得到最终的融合图像。

需要注意的是，小波变换融合的效果取决于选择的小波系数的数量和权重。

如果选择的小波系数过多或权重不合适，可能会导致图像失真或细节丢失。

因此，需要根据具体情况进行选择和调整。

总的来说，小波变换融合是一种有效的图像融合技术，它能够保留图像的细节信息，同时实现不同来源图像的融合。

基于小波变换的图像融合算法研究刘娜;田大为【摘要】The image fusion is an important way to improve the image quality,but the traditional algorithm is difficult to fuse the image effectively. In order to improve the quality of image fusion,an image fusion algorithm based on wavelet transform is proposed. Wavelet transform is performed for two original images to extract their wavelet coefficients. The different rules are used to fuse the wavelet coefficients at different levels,and then the wavelet transform is used to fuse the fused coefficients. The images with different types are adopted to test and analyze the image fusion results. The results show that the image after wavelet transform fusion is more natural and clearer,the proposed algorithm can improve the signal-to-noise ratio of the image,quicken the speed of image fusion,and can obtain more satisfactory image fusion effect than the comparing algorithms.%图像融合是改善图像质量的一个重要途径,传统算法难以正确地对图像进行有效融合.为了提高图像融合的质量,提出一种基于小波变换的图像融合算法.首先对2幅原始图像进行小波变换,提取它们的小波系数,然后采用不同的规则对不同层次的小波系数进行融合,并采用小波变换对融合的系数进行融合,最后采用不同类型对图像融合结果进行测试和分析.结果表明,小波变换融合后的图像更加自然、清晰,提高了图像的信噪比,并且图像融合速度明显加快,获得了比对比算法更加理想的图像融合效果.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2018(041)007【总页数】5页(P71-74,79)【关键词】图像质量;小波变换;神经网络;加权融合;信噪比;图像融合【作者】刘娜;田大为【作者单位】湖北医药学院卫生管理与卫生事业发展研究中心,湖北十堰442000;湖北医药学院附属东风医院,湖北十堰442000【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34;TP3910 引言当图像采集环境不理想时，采集单一的一幅图像无法准确地描述目标信息，需要通过对目标的多幅图像进行融合，以更加全面、准确地描述目标信息。

基于小波变换的图像融合算法研究与实现图像融合是将多个图像信息融合为一幅新的图像，以提供更全面、准确和可靠的图像信息。

随着数字图像处理技术的快速发展，图像融合算法在图像处理领域得到了广泛应用。

小波变换作为一种多尺度分析方法，对图像融合具有很好的效果，因此，在本文中我将重点研究并实现基于小波变换的图像融合算法。

首先，介绍一下小波变换的基本原理。

小波变换利用一组基函数在不同尺度上分解信号，并通过分析不同尺度的细节和整体特征来描述信号的特征。

小波变换的核心是选择合适的小波基函数，常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

这些小波基函数具有良好的局部化特性，适合用于图像融合任务。

基于小波变换的图像融合算法主要包括以下几个步骤：预处理、分解、融合和重构。

首先，在预处理阶段，对原始图像进行预处理操作，如色彩空间转换、直方图均衡化等。

这些预处理操作旨在消除图像的亮度、对比度等差异，使得图像更加具有可融合性。

接着，在分解阶段，利用小波变换将原始图像分解成多个尺度的低频和高频子图像。

这些子图像包含了图像的不同尺度信息，其中低频子图像表示图像的大致趋势，高频子图像表示图像的细节信息。

然后，在融合阶段，将分解得到的低频和高频子图像进行融合。

对于低频子图像，可以采用像素均值、像素最大值等方法进行融合。

对于高频子图像，可以采用像素加权平均、像素最大值等方法进行融合。

融合操作旨在保留各个子图像的有用信息，同时抑制噪声和冗余信息。

最后，在重构阶段，利用融合得到的低频和高频子图像进行重构，得到最终的融合图像。

重构过程是利用小波逆变换将分解得到的子图像合并成原始图像的过程。

具体而言，可以采用线性加权、阈值加权等方法进行重构。

基于小波变换的图像融合算法有许多优点。

首先，小波变换具有多尺度分析能力，可以提取图像的不同尺度信息。

其次，小波变换对图像的局部特征有很好的表达能力，可以有效揭示图像的细节信息。

2的幂。

图中的上标设为变量＝0，尺度为2ÖµµÄÿһ´ÎÔö´ó¶¼Ê¹³ß¶È¼Ó±¶£¬¶øʹ·Ö±æÂʼõ°ë¡£Í¼Ïñ¿ÉÒÔ¸ù¾Ý¶þάС²¨°´ÈçÏ·½Ê½À©Õ¹£¬Ôڱ任µÄÿһ²ã´ÎÉÏ£¬Í¼Ïñ¶¼±»·Ö½âΪ4个四分之一大小的图像。

其中，表示原图像在2£¬£¬若对图像进行＋1）个不同频带，其中包含3£¬ÎªÈںϺóµÄͼÏñ¡£ÆäÈںϴ¦ÀíµÄ»ù±¾²½ÖèÈçÏ£º1）对每一源图像分别进行小波变换，建立图像的小波塔形分解；2）对各分解层分别进行融合处理；各分解层上的不同频率分量可采用不同融合算子进行融合处理，最终得到融合后的小波金字塔；3）对融合后所得小波金字塔进行小波逆变换（即进行小波重构），以获取更高质量的融合影像[6,7,8]。