第２３卷第４期
２００８年ｌ２月 邢台学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＸＩＮＧＴＡＩ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ Ｖｏ１．２３．Ｎｏ．４
Ｄｅｃ．２００８
基子小波变换的图像融合技术研究
李海颖
（邢台学院信科系，河北邢台０５４００１）
摘要：从小波和图像融合的定义出发。阐述了小波变换在图像融合技术中的应用，同时对小波变换在图像融合技术
的发展进行了展望。 关键词：小波变换；图像融合；融合算子 中圈分类号：ＴＮ９１１．７３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—４６５８｛２００８）０４—０１０４—０３
图像融合技术能够根据各幅图像的优势将多幅图像融
合，得到适合实际分析应用的融合图像。人们已经在目标识 别、医学、成像制导等领域对该技术进行了大量的应用研究。
小波变换以其时域、频域的良好局部化特性在图像融
合领域得到了广泛的应用，并且随着数据处理技术的发展
和数据处理速度的提高，小波变换将发挥更重要的作用。
１小波变换与图像融合 小波 是一个积分为零的函数：
・＋∞ Ｉ （ｔ）ｄｔ＝０ （１）
对函数伸缩及平移后可得：
１ ・ ，。 ㈤＝ （ ） （２） √Ｓ 。 函数，在尺度 、位置ｕ的小波变换的定义为如下内积：
ｗｆ（ ）： ） ．ｆ １ｄｔ ｕ，ｓ）＝Ｉ，（￡）÷ （ ｌ （３） 一 ４ｓ 、ｓ 对图像进行不同尺度的小波变换，可以得到图像结构变
化的轮廓。
１．１图像的小波分解与重构
图像的小波分解与重构是对图像二维小波的变换与重 构。尺度 ¨上的小波系数可以使用二维可分离卷积及子采 样从ａｉ算出。采用Ｍａｌｌａｔ算法的分解公式如下【Ｊ］：
ａｉ＋ ［ｎ］＝ｑ ｈ ｈＥ２ｎ］ （４）
。［，１］＝Ⅱ ￥ｈｇ［２ｎ］ （５）
［ｎ］：ａｉ ｇｈＥ２ｎ］ （６）
，［ｎ］＝ｑ ｇｇ［２ｎ］ （７）
式中，ａｊ为原图像，ｈ［ｎ］和ｇ［ｎ］为和小波关联的共轭镜
像滤波器，ｎ川代表原图像分解后的低频部分， ＋ 代表原图
第２８卷第１Ｏ期 计算机仿真 ２０１１年１０月
文章编号：１００６—９３４８（２０１１）１０—０２３２—０４
基于小波变换和Ｓｏｂｅｌ算子图像融合算法研究
吴华，王海顺
（安阳师范学院，安阳河南４５５０００）
摘要：研究了图像融合问题，要求图像符合人和机器的视觉质量。小波变换和Ｓｏｂｅｌ算子图像融合算法的提出，主要是针对 人们对经过小波分解后的图像边角上看不清楚的问题。改进主要在图像融合之前，采用各向同性的ｓｏｂｅｌ边缘检测算子对
图像边缘进行预处理，然后对图像采用小波变换对图像多层次分解，最后采用一定的融合规则对分解后的字图像进行融合。 对两幅不同焦点的图像进行实验，结果表明采用改进方法使得局部对比度信息得到更好的保留，提高了分辨率，具有一定的 实用性。 关键词：图像融合；小波变换；融合规则 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ｂ
Ｉｍａｇｅ Ｆｕｓｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｏｂｅｌ Ｏｐｅｒａｔｏｒ
ａｎｄ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ
ＷＵ Ｈｕａ．ＷＡＮＧ Ｈａｉ—ｓｈｕｎ
（Ａｎｙａｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ａｎｙａｎｇ Ｈｅｎａｎ ４５５０００，Ｃｈｉｎａ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｏ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｔｈａｔ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｅａｓｙ ｔｏ ｂｅ ｌｏｓｔ ａｆｔｅｒ ｗａｖｅｌｅｔ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ａ
ｂｌｅｎｄｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ａｎｄ Ｓｏｂｅｌ ｏｐｅｒａｔｏｒ ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｆｏｒ ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ．Ｔｈｅ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ ｍａｉｎｌｙ
ｕｓｅｄ ｉｓｏｔｒｏｐｉｃ ｓｏｂｅｌ ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｐｅｒａｔｏｒ ｔｏ ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅｓ ｂｅｆｏｒｅ ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ；ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ａｄｏｐｔ－
基于小波分析和BP神经网络的多传感器遥感图像融合算法的研究
摘要:多传感器遥感图像是应用非常广泛的一种地理信息载体,它在提高遥感精度和容量方面有着明显的优势。本文针对遥感图像的融合算法进行研究,使用小波分析和基于BP神经网络的图像分层技术解决尺度分解和梯度分层等问题。
关键词:多传感器 遥感图像 图像融合
随着传感器技术的快速发展,各种传感器信息系统也出现快速增加的趋势。同时,对于传感器信息的处理技术也随之提高,尤其是应用广泛的遥感图像处理技术,已经成为学科研究的热点。通过对多传感器遥感图像的修正、融合及提取等方法,使得遥感图像的应用范围得到极大地拓展。
1 多传感器遥感图像融合的概述
多传感器遥感图像是一种多种信息源的载体,通过信息融合,可以将通过不同工具采集到的图像信息集成在一张遥感图像上。遥感图像的融合技术使用多层次、多级别的处理方法提高了信息的维度和容量,这些技术包括检测、关联、拼合、估算以及整合等精确的处理方法,使其得到的遥感图像能够达到抗干扰、稳定的科学数据载体。
遥感图像的融合使用的算法主要是将多张图像按照一定的规则进行整合,使得最终形成的图像可以从不同的层次提取相应的数据,一般包括了三个层次,即像素层次、特征层次和决策信息层次。针对每一个层次的处理都有很多算法,本文主要研究使用小波分解图像,并使用BP神经网络进行图像融合。
2 基于小波分解的图像融合
小波变换方法是利用小波分析的特点对图像进行多种尺度的分解,可以扩展图像的分辨率范围,同时由于小波分解能够达到非冗余分解,因此将图像分解后不会产生爆炸性的容量增长,使其变化的范围不是太大。通过小波分解,可以借助小波的方向性特点将方向各异的高频分辨率图像分别提取出来,增强融合图像的视觉效果。
2.1 小波变换及图像的小波分解
由于小波分析可以很好地对有时域和频域特征的问题进行局部化分析,并且可以将高频数据进行精细化处理后提取比较完整的分量数据,因此小波分析被广泛地应用在图像处理和场量处理领域。
Ｃｏ，，｜ｐＭｔｅｒ】 ｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｅｎｌｉ０ 计算机工程与应用
＠图形、图像、模式识别＠
基于提升小波变换的图像融合新算法
石跃祥，朱健，刘海涛
ＳＨＩ Ｙｕｅｘｉａｎｇ，ＺＨＵ Ｊｉａｎ，ＬＩＵ Ｈａｉｔａｏ 湘潭大学信息工程学院，湖南湘潭４１１１０５
Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｘｉａｎｇｔａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｎｇｔａｎ，Ｈｕｎａｎ ４ １ １ １ ０５，Ｃｈｉｎａ
ＳＨＩ Ｙｕｅｘｉａｎｇ，ＺＨＵ Ｊｉａｎ，ＬＩＵ Ｈａｉｔａｏ．Ｎｅｗ ｗａｙ ｆｏｒ ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｌｉｆｔｉｎｇ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ｃｏｍｐｕｔ－ ｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１２，４８（１０）：１６７—１７０．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｅｓｅｎｔｓ ａ ｌｉｆｔｉｎｇ ｗａｖｅｌｅｔ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ—ｂａｓｅｄ ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ．Ａｎｄ ａ ｄｉｆｅｒｅｎｔ ｆｕｓｉｏｎ ｒｕｌｅ ｉｓ
ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｄｉｆｅｒｅｎｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎｓ ｏｆ ｗａｖｅｌｅｔ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ⅷ１ｉｌｅ ｌｏｗ￣ｅｑｕｅｎｃｙ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ａｒｅ ｃｈｏｓｅｎ， ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｅｄｇｅｓ ｏｆ ｉｍａｇｅ．Ｗｈｉｌｅ ｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ａｒｅ ｃｈｏｓｅｎ，ｔｈｅ ｗａｖｅｌｅｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｖａｒｉ－
ａｎｃｅ ａｎｄ ｔｈｅ ａｂｓｏｌｕｔｅ ｖａｌｕｅ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｆｕｓｅ ｔｈｅ ｗａｖｅｌｅｔ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈｉｓ ｆｕｓｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ
