基于小波变换的图像动态融合技术

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小波变换-图像融合matlab代码

%对图像进行放大算子的运算
PIC3 = conv2(conv2(Y, 2*fw, 'valid'),2*fw','valid');
%第i1级图像重构；
PIC1 = PIC3 + L{i};
%选取图像范围
PIC1 = PIC1(1:k1(i),1:k2(i));
% %end;
% %end;
% %%
% %for k=1:256,
% % p1(k)=p1(k)/(d);
% % p2(k)=p2(k)/(d);
% %end;
%
% %for i=1:256
% % for j=1:256
% % p3(i,j) =p3(i,j)/(d);
%图像隔行隔列插值扩展恢复到原尺寸图像
[c d] = size(Y4);
Y6 = zeros(2*c, 2*d);
Y6(1:2:2*c,1:2:2*d) = Y4;
Y7 = zeros(2*c, 2*d);
%PIC2 = X2;
X1 = PIC1;
X2 = PIC2;
%定义滤波窗口；
fw = 1/16.*[1 4 6 4 1];
z =3;
L = cell(1,z);
L1 = cell(1,z);
for i = 1:z % N1
G3 = conv2(conv2(Y3, fw, 'valid'),fw', 'valid');
%将图像进行隔行隔列减半
[a b] = size(G2);
Y4 = G2(1:2:a, 1:2:b);

小波变换在图像处理中的应用毕业论文

3.4.2实现融合的算法流程.............................................13
结论.......................................................................15
参考文献...................................................................16
cl是x的小波分解结构则perf0100小波分解系数里值为0的系数个数全部小波分解系数个数perfl2100cxc向量的范数c向量的范数华侨大学厦门工学院毕业设计论文首先对图像进行2层小波分解并通过ddencmp函数获取全局阈值对阈值进行处理而后用wdencmp函数压缩处理对所有的高频系数进行同样的阈值量化处理最后显示压缩后的图像并与原始图像比较同时在显示相关的压缩参数
3.2.2实现增强的算法流程............................................10
3.3小波包图像去噪......................................................10
3.3.1实现去噪的主要函数............................................11
指导教师签名：
日期：
华侨大学厦门工学院毕业设计（论文）
小波变换在图像处理中的应用
摘要
近年来小波变换技术已广泛地应用于图像处理中。小波分析的基本理论包括小波包分析、连续小波变换、离散小波变换。小波变换是一种新的多分辨分析的方法，具有多分辨率和时频局部化的特性，
可以同时进行时域和频域分析。
因此不但能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定

遥感图像融合实验报告

遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感技术在现代科学研究和应用中发挥着重要的作用。

遥感图像融合是将多个遥感图像的信息融合为一个综合图像的过程，可以提供更全面、更准确的地理信息。

本实验旨在通过遥感图像融合技术，对不同分辨率的遥感图像进行融合，以获得更高质量的图像。

二、实验方法1. 数据收集我们使用了两个不同分辨率的遥感图像，一个是高分辨率的卫星图像，另一个是低分辨率的无人机图像。

这两个图像分别代表了不同的空间分辨率。

为了保证数据的准确性，我们选择了同一地区的图像进行比较。

2. 图像预处理在进行图像融合之前，需要对图像进行预处理，以提高融合效果。

我们首先对两个图像进行边缘增强处理，以增强图像的边缘信息。

然后，对图像进行直方图均衡化，使图像的灰度分布更均匀。

最后，对图像进行尺度匹配，以确保两个图像的尺度一致。

3. 图像融合算法本实验使用了一种基于小波变换的图像融合算法。

该算法通过将两个图像的低频部分和高频部分进行融合，得到一个综合图像。

具体步骤如下：a. 对两个图像进行小波变换，得到它们的低频部分和高频部分。

b. 对两个图像的低频部分进行加权平均，得到融合后的低频部分。

c. 对两个图像的高频部分进行加权平均，得到融合后的高频部分。

d. 将融合后的低频部分和高频部分进行逆小波变换，得到最终的融合图像。

4. 实验结果分析通过对融合后的图像进行视觉和定量分析，我们可以评估融合效果。

视觉分析可以通过观察图像的细节和边缘来判断融合效果的好坏。

定量分析可以通过计算图像的信息熵、互信息和均方误差等指标来评估融合效果。

三、实验结果与讨论经过实验，我们得到了融合后的图像。

通过对比原始图像和融合图像，我们可以看到融合后的图像在细节和边缘方面有明显的提升。

融合后的图像更清晰、更丰富，能够提供更多有用的地理信息。

在定量分析方面，我们计算了融合图像的信息熵、互信息和均方误差。

结果显示，融合图像的信息熵和互信息较高，均方误差较低，说明融合效果较好。

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法
曹杰;龚声蓉;刘纯平
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(043)024
【摘要】提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法(简记为WMFFA).首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像.对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的.
【总页数】5页(P47-50,90)
【作者】曹杰;龚声蓉;刘纯平
【作者单位】苏州大学,计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006;苏州大学,计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006;苏州大学,计算机科学与技术学院,江苏,苏州,215006
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合算法 [J], 侯宝生
2.基于小波变换的多聚焦图像融合算法研究 [J], 赵慧
3.一种新的基于局部小波统计特性的多聚焦图像融合算法 [J], 汪强;刘钢钦
4.基于小波变换的多聚焦图像融合算法 [J], 赵立强;杨大志;周艳红;向洁
5.基于小波变换的多聚焦图像融合算法 [J], 孟强强;杨桄;童涛;张俭峰
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基于小波变换的数字图像融合研究

数的表示，ｘＬ（）（），ｘ满足允许条件：Ｒ且（）
ｃ』
＋。ｏ
Ｖ＝ｐｎＯ —ｊＪ（ｎ（１ｄ＝ｏｓ｛ｘ｝ｔ）ｔＩｘ８ａ（ｎ， — 一）Ｔ
…多分辨率的定义町以看｝＇何的闭ｌＩ所｛『｛ ∈Ｚｖ：
通过实验比较了
小波变换在数字
种像数据难以满足实际需求。为了对观测目标有 ‘ 个更全面、清晰、准确的理解和认识，人们迫切希望寻求 ‘ 种综合
利用各类图像数据的技术方法。与单源图像相比多源图像融
，
式中的ａ足伸缩系数，称尺度冈子。ｂ为移ｒ，又ｘ称为由母函数（）成的连续小波）ｘ生数，
』式中【足（）Ｆｕｉ变换和反变换，ｘ为基本（）１）ｘ的ｏｒｒｅ（）小波函数或者小波母函数。ｔｘ足够正则时，当ｌ），（例如：ｘ ∈Ｌ（）（）２）ＲｎＬ（时就足够正则，Ｒ允许条件意味着小波函数均值为
５ — ６
一
应用技术茸研究
结果分析：３中（）））平硐内壁左壁的幅连续的展开，ａ（（是ｂｃ按理的结合将使信、图像处理进入史高的层次。
参考文献：
［】东健．字图像处理［．１何数Ｍ】西安：西安电子科技大学出版社，０３２０
ｓｎｂｓｄｎｔｗｒｅｏｐｓｉ，ｇｓｎａｅｎｗｖｌｔａｓｒａｉ）ｎｅｄｒｈｌｏｉＥｐｒｎａｒｓｌｏｉａｅｅｃｍｏｉｏｉｅｕｉｓｄｏａｅｎｆｍｔｎｏｆａｇｔｌｆｄｔｘｅｍｅｔｌｅｕｔｓｗｏｏｏｄｔｎｍａｆｏｂｅｔｒｏｏｌｔｎｉｗａａ．ｉｓｈ

基于DM642融合系统的ATrous小波实时图像融合算法

ｔｄｉｈｓｐａｒＢｙｔｋｉｈｅＤＭ６２。ｇｈｐｒｏｍａｅｆｘｅｐｉｅｎｔｉｐｅ．ａｎｇｔ４ａｈｉｅｆｒｎｃｉｄ— ｏｎｔＤＳＰｏｉｏａｄｉａｒｆｒｖｄｅｎｍｇｅｐｏ— ｃｓｉｅｓｎｇ，ａｈｒａｒｃｓｏｎｔｉｕｉｎｓｔｍ，ａｄｌｂｎｄｉａｅｆｓｏｙｓｅｐｌｔｏｒｗｉｈｓｔｅｋｅｎｌｐｏｅｓｒｉｈｓｆｓｏｙｓｅｕａ— ａｍｇｕｉｎｓｔｍａｆｍｔ
基于ＤＭ６２融合系统的ＡＴｏｓ４ｒｕ小波实时图像融合算法
许廷发，秦庆旺，国强倪
（北京理工大学信息科学技术学院光电工程系，北京１０８）００１
摘要：出了一种基于Ｄ６２合系统的ＡＴｏｓ波实时图像融合算法。选用适合视频图像处理的Ｔ最新高性能给Ｍ４融ｒｕ小Ｉ
ＸＵｎ —ａＱＩＱｉｇｗａｇ，ｏｑａｇＴｉｇｆ，Ｎｎ — ｎＮＩＧｕ — ｉｎ
（ｐｒｍｅｔｆｏｏｅｅｔｏｉＥｎｉｅｒｎ ’ ＤｅａｔｎＰｈｔ— ｌｃｒｎｃｇｎｅｉｇ，ＳｃｏｌｆＩｆｒｔｏｇｎｅｉｇ，ｏｈｏｎｏｍａｉｎＥｎｉｅｒｎｏＢｅｊｎｎｔｔｔｆＴｅｈｏｏｉｉｇＩｓｉｕｅｏｃｎｌｇｙ，Ｂｅｊｎ００１Ｃｈｎｉｉｇ１０８，ｉａ）

小波变换与神经网络的结合在图像分析中的应用

小波变换与神经网络的结合在图像分析中的应用随着科技的不断发展，数字化技术在图像处理中的应用越来越广泛。

在图像分析领域中，小波变换和神经网络是两个重要的工具，它们可以互相结合，最终帮助人们更好地进行图像分析。

本文将探讨小波变换和神经网络的结合在图像分析中的应用。

一、小波变换的介绍小波变换是一种基于时间和频率分析的变换方法，它可以将信号分解为不同频率成分和时域特征。

相比于傅里叶变换，小波变换更适合处理非稳态信号，可以提取出更为准确的信息。

在图像分析中，小波变换可以用于图像压缩、去噪、边缘检测等方面。

通过分解和重构，小波变换可以将图像压缩到更小的尺寸，同时保留图像的主要信息。

此外，小波变换可以减少噪声在图像中的影响，提高图像的质量。

在边缘检测方面，小波变换可以定位图像中的边缘，并将其突出显示。

二、神经网络的介绍神经网络是一种基于生物神经系统的模拟技术，它通过多个节点（神经元）之间的连接，来实现信息的处理。

神经网络可以设置多个隐藏层，根据数据集不断进行学习，提高其对目标的识别准确性。

在图像分析中，神经网络可以用于图像识别、物体检测等方面。

通过对大量数据的学习，神经网络可以判断图像中是否存在目标物体，并将其与其他物体区分开来。

此外，神经网络还可以对图像进行分类，例如将不同的动物、车辆等分类出来。

三、小波变换与神经网络的结合小波变换和神经网络在图像分析中都有重要的作用，它们的结合可以更全面地分析图像。

以下是小波变换与神经网络结合的一些应用。

1. 基于小波变换的图像预处理在使用神经网络进行图像分析之前，需要对图像进行预处理。

由于神经网络对噪声、模糊等干扰比较敏感，因此需要使用小波变换来对图像进行去噪、边缘检测等处理，以提高神经网络的准确性。

2. 基于小波变换的神经网络训练方法神经网络的识别准确性与其所学习的数据集的质量有关。

在训练神经网络时，可以采用小波变换来对数据集进行压缩，从而减少神经网络的训练时间和计算量，提高训练效率。

基于小波融合的图像复原技术

除噪声。
图像配准：为使多幅图像在空间域达到几何位置的完全
对应，需要对融合图像进行配准处理。第二步：对ＩｇＡ和ＩｇＢ进行二维小波分解，得到ｍａｅｍａｅ
图像的低频和高频分量。
第三步：根据低频和高频分量的特点，按照各自的融合
的图像，具体步骤如下：
＇ｌ【『＇ａｆ［ —— Ｉｍ
融合后的小渡分解系数
复原的原图像
小渡分解系数
图Ｉ小波融合的图像复原过程
第一步：图像预处理图像滤波：为避免失真变质的图像直融合效果产生的不
良效果，所以进行融合前，必须对原始图像进行预处理以消
ＡＴＩＡＴＬＩＥＣＮＥＴＩＡＩＥＨＩＵＳＲＩＣＬＮＥＬＮＥＤＩＮＩＣＴＮＴＣＮＱＥＦＩＩＧＡＤＦＯ
人工智能及识别技术
基于小波融合的图像复原技术
扶晓，刘劲，于秋水
（军航空大学计算机教研室，长春１０２）空３０２摘要：图像融合是信息融合的一个重要分支，基于小波分解的图像融合可以获得与人的视觉特征更为接近的融合
ＧｒｄＶｉｗＥｌｆ．ｔＢｉｄ０；ｉｅｎｏＤａａｎ
—
｝
３三层架构的实现．２
在上丽的实例中，使用ＬＮＩＱ对数据进行操作发生在表示

一种新的基于HIS和小波变换的图像融合方法

维普资讯
第２５卷第２期
２００８年２月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｅｅｒｈｏｏｕｅｓｐｉｔｓａｃｆＣｍｐｔｒｃｏ
Ｖｏ＿５Ｎｏ２Ｉ２．Ｆｂ２０ｅ．０８
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＡｎｗｍｅｈｄｗｓｐｅｅｔｄｂｓｄＯＳｔａｓｏｍｎａｅｅｒｎｆｒｆｒｈｕｉｎｏｏｒｓｌｔｎｍｕｔｅｔｏａｒｓｎｅａｅｎＨＩｒｎｆｒａｄｗｖｌｔａｓｍｏｅｆｓｆａｌｗ—ｅｏｕｉｌ — ｔｏｔｏｏｉｓｅｔａｉｇｎｉｈｒｓｌｔｎｐｎｈｏｔｍａｅｈｌ —ｐｃｒｌｉｇｈｕｄｂｒｎｆｒｄｉｔｈＳｓａｅｐｃｒｌｍａｅａｄａｈｇ —ｅｏｕｉａｃｒｍａｉｉｇ．ＴｅｍｕｔｓｅｔｍａｅｓｏｌｅｔｓｏｍｅｎｏｔｅＨＩｐｃｏｃｉａａｒｍｆｏＲＧＢｓａｅＴｅｈｇ・ｅｏｕｉｎｐｎｈｏｔｍａｅａｐｏｉｔｎｔｅｏｌｅｆｓｒｅｎｏｔｅｍｕｔｓｅｉａｐｃ．ｈｉｈｒｓｌｔａｃｒｍａｉｉｇｐｒｘｍａｉｈｎｃｕｄｂｒｔｍｅｇｄｉｔｈｌ・ｐｃｌｏｃｏｎｙｔｎｆｒｍｅｈｄｓｏｈｔｈｒｐｓｄｍｅｈｄｉｆｅｔｅｉｃｉｖｎｅｔｒｅｏｍａｃｎｃｍｂ・ｔｏｎＳ・ｌ－ｒｓｍｔｏｈｗｓｔａｅｐｏｏｅｔｏｓｅｆｃｉｎａｈｅｉｇｂｔｒｒｎｅｉｏｉｏ－ａｏｔｖｅｐｆ・ｎｎｎｒｓｒｉｇｓｅｔａ・ｐｔｌｉｆｒｔｎｆｒｔｅｔｓｉｇｓｉｇａｄｐｅｅｖｎｐｃｒｌｓａｉｎｏｍａｉｈｅｔｍａｅ．ａｏｏ

基于PCA与小波变换的彩色图像融合算法

（ｏｅｅｏＡｔａｉ，ａｊｇＵｉｅｓｙｏＡｒａｔｓａｄＡｔｎｕｃ，ａｊｇｉａｓ１０６ｈａＣＨｇｆｕｍｔｎＮｎｉｎｖｒｔｆｅｎｕｃｎｓｏａｔｓＮｉｎｇｕ２０１，Ｃｉ）ｏｏｎｉｏｉｒｉｎｎＪｎＡＳＲＡＴ：ｈｓｐｐｒｅｃｂｄａｃｌｒｍｇｓｎａｏｔａｅｎｐｉｉａｃｍｏｅｔｎｙｉＰＡ）ａｄＢＴＣＴｉａｅｓｄｅｏａｅｆｉｌｒｈｂｓｄｏｒｃｐｌｏｐｎｎａｓ（ＣｄｏｉｕｏｇｉｍｎａｌｓｎｗｖｌａｅｔｓｒＷＦ）ＴｅｃｍｏｅｔｆａｈｍｔｃｓｍｅＷｅｏｐｓｄｂｒＡｃｒｉｇｏｔａｅｔｒｍａｆｍ（ｒ．ｈｏｐｎｎｃｕｉｕａａｄｃｍｏｅｙｅｆｒｏｎｏｅｌｆｏｉｇｓＷＦ．ｃｏｎｅｄｔｈ
含清晰区域和模糊区域的块进行融合时，会在融合后的图像中引入模糊的区域，而且在大多数实际情况中并没有源图像可供参考。
为此，本文提出了一种基于ＰＡ与离散小波框架变换Ｃ
幅图像，用一定的融合准则进行融合，到一幅所有场景都得清晰的新图像。目前对灰度多聚焦图像的融合问题研究比较多，具有代表性的方法是基于多分辨率分析较多，具有代
维普资讯
第２卷第９４期
文章编号：０６— ３８２０）９—００１０９４（０７０２２—０４
计算
机பைடு நூலகம்
仿
真
２７月０年９０

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综Ｊ所述，本文采用ｒ基于小波变换的图
谢鹏（１９７５一），男，山西省运城市人。硕士
２获得背景图像
本文中获得前景的方法和步骤是，住获得带有ｍａｓｋ范围的背景图之前，要先将ｍａｓｋ
图进行求补，获得新的ｍａｓｋ，对原图和ｍａｓｋ图分别进行２级的ｈａａｒ小波分解，对逼
灰度图像．并得到ｔｒｉｍａｐ图，然后得到ｍａｓｋ
一
ｉ
匕ｄ＞＿． ■ — ● ■ ■ ■ ■ ＿
ｇ
图２：前景背景小波分解及重构融合图掩像，这种方法适合于颜色变化较光滑的图像。得到ｍａｓｋ图像，就有了选择的范围，便可分别于前景图像和背景图像进行小波变换、融合
融合后逆小波变换得到的图像边缘比较精细，
后重构成最终的融合图像，实现的步骤如图１相对光滑，锯齿状不明显，效果较好。
所示。
１获得前景图像
本文｝】获得前景的方法和步骤是，对原
和ｍａｓｋ分别进行２级的ｈａａｒ小波分解，对
图像与多媒体技术・Ｉｍａｇｅ＆ＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
基于小波变换的图像动态融合技术
文／谢鹏
｜｜量 ■
本丈探讨了图像抠图和融合两个内容，通过ｔｒｉｍａｐ图将获得图像前景的ｍａＳｋ图，以及通过ｍａｓｋ和原图融合获得前景图像，ｍａｓｋ求补后与背景图融合后的图像，最终前后号图像融合成新的图像的方法，所有融合前都需对图像进行小波变换，对近似图像融合后，逆小波变换得到最终的融合图像。本文实例均在Ｍａｔ１ａｂ
Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ０ｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉＳｉＯｉｌ．２００９．
［２】刘衍琦，詹福宇．Ｍａｔｌａｂ图像与视频
处理使用案例详解［Ｍ］．电子工业出版
社，２００５．
作者单位
的效果。整体来看，本例中使用的小波变换方银川能源学院信息传媒学院宁夏回族自治区
近值选择ｒａｉｎ，对于细节值则选择ｍｉｎ，发现细节值选择ｒａｉｎ比ｍａｘ和其他的值来比较，
法融合图像取得了－较好的效果，在今后的研究银川市
中对融合图像前后景的边缘处理提高光滑度。
７５０１００
８０・电子技术与软件工程
ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆ＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
参考文献
【】。 “ “ 。。。ｉｇ。Ｍ。
３前后背景融合
通过上述的方法和步骤后，分别获得了前景图像和背景图像，将要进行最后的融合，
前、背景图像同样需要进行小波分解，融合分解后的近似逼近的部分，减少细节部分的影响．重构成为新的融合图像，如图２所示。
逼近值选择ｍｉｎ．对于细节值！Ｊ！ｌＪ选择ｒａｉｎ，发
现细节值选择ｒａｉｎ比ｍａｘ和其他的值来比较，
融合后逆小波变换得到的像边缘比较精细，
相埘光滑．锯齿状小明显，效果较好。
４结束
作者简介
像的融合的方法，通过对原图使用ｔｒｉｍａｐ图获取ｍａｓｋ图，作为后续步骤的前提，存获得前景和背景图时，分别都采用了先小波分解，其中不同参数设置影响最终逆小波分解重构图像
研究生学历。现供职于银川能源学院信息传媒
学院。研究方向为数字图像融合。
平台下通过测试和验证。
【关键词】ｔｒｉｍａｐｍａｓｋ小波变换融合
图１：抠图与融合流程图
小波分析具有多分辨等特点，可以有效
地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起，得到比任何一幅源图像效果都好的图像，因此本文中的融合方法均采用小波分解和你小波重构的方法。本文采用了泊松抠图的思想的ｌｅａｍｉｎｇＢａｓｅｄＭａｔｔｉｎｇ，首先将彩色原图转换为
ＹｕａｎｊｉｅＺｈｅｎｇａｎｄＣｈａｎｄｒａＫａｍｂｈａｍｅｔｔｕ
Ｚｈｅ２０ｔｈＩＥＥＥＩｎｔｅｒ兀ａｔｉ０ｎａ１