不同分解层次的小波变换影像融合效果分析

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。

3)基金项目:科技部科技型中小型企业技术创新基金无偿资助项目(立项代码:O2C26214TP0224);广东省科技计划项目资助(项目编号:2002A1020104)。

冼广铭　博士生,研究方向为计算机网络信息安全技术和软件工程等;王知衍　教授,博士生导师,IEEE 会员,主要研究领域为图形图像处理;冼广淋　硕士生,研究方向为计算机软件工程。

计算机科学2006Vol 133№18　小波融合图像效果的因子分析评价方法3)冼广铭　王知衍　冼广淋(华南理工大学计算机科学与工程学院　广州5106TP )摘　要　因子分析是一种有效的评价融合图像质量的方法。

文中采用了小波sym5进行了多尺度图像融合的研究,并且通过主成分分析方法提取了细节信息因子和光谱信息流失因子等参数,作为图像的客观质量评价标准。

实验证明,对于小波变换多尺度融合后的图像,该方法能够客观有效地评价其反映细节信息的参数(如信息熵和清晰度)以及反映光谱信息的参数(如扭曲程度和偏差指数)的变化趋势。

理论分析结果,因子综合得分和观众评价得分结果具有良好的一致性。

关键词　因子分析,小波变换,主成分分析,多尺度融合,图像质量评价　Q uality Evaluation of W avelet Fused Image by Using F actor Analysis MethodXIAN Guang 2Ming WNA G Zhi 2Yan XIAN Guang 2Lin(School of Computer Science and Engineering ,Sout h China University of Technology ,Guangzhou 5106TP )Abstract Factor analysis is a powerful way in the field of evaluation of f used image quality.In this paper ,wavelet sym5is used to decompose and construct image at different level.Factors of detail information and spectrum informa 2tion lacking extracted by PCA (principal component analysis )are selected to objectively evaluate the f used image.Ex 2perimental results show that this approach can effectively analyze the variation trend of detail information (such as en 2tropy and definition )and spectrum information (such as Distortion coefficient and Deviation coefficient )of the f used im 2ages.Variation of factor integrated score and audience evaluation effect is the same.Therefore theoretic analysis results and visual effect of fused image are in accordance with effect analyzed by using factor analysis approach.K eyw ords Factor analysis ,Wavelet analysis ,Multi 2resolution f usion ,Principal component analysis ,Image quality e 2valuation 图像融合是指获取、处理和相互组合多个传感器的测量结果或是同一传感器的不同测量结果[1]。

小波变换对图像融合效果的主客观评估方法随着数字图像处理技术的不断发展，图像融合已经成为了一项重要的研究领域。

而小波变换作为一种常用的图像融合方法，其在融合效果方面一直备受关注。

然而，如何对小波变换的图像融合效果进行主客观评估，仍然是一个具有挑战性的问题。

主观评估方法是通过人工观察和判断来评估图像融合效果的方法。

这种方法的优点是直观、直接，可以全面考虑人类视觉系统的特性。

一种常用的主观评估方法是主观评分法。

在这种方法中，评估者需要根据自己的主观感受给图像融合效果打分。

然而，由于评估者的主观因素的影响，主观评估方法存在一定的主观性和不可重复性的问题。

为了克服主观评估方法的局限性，研究者们提出了一系列的客观评估方法。

其中，结构相似性指数（SSIM）是一种常用的客观评估方法。

SSIM通过比较原始图像和融合图像的亮度、对比度和结构等特征来评估图像融合效果。

另外，峰值信噪比（PSNR）也是一种常用的客观评估方法。

PSNR通过计算原始图像和融合图像之间的均方误差来评估图像融合的质量。

然而，这些客观评估方法往往只考虑了图像的局部特征，对于全局特征的评估能力有限。

为了更全面地评估小波变换的图像融合效果，研究者们提出了一系列的改进方法。

例如，基于信息论的评估方法可以通过计算图像的互信息来评估图像融合的效果。

此外，基于感知的评估方法可以通过模拟人类视觉系统的特性来评估图像融合的质量。

这些改进方法在一定程度上提高了对小波变换的图像融合效果的评估能力。

除了主客观评估方法外，还可以利用深度学习方法来评估小波变换的图像融合效果。

深度学习方法可以通过训练神经网络来学习图像融合的特征，并根据学习到的特征来评估图像融合的质量。

这种方法不仅可以提高评估的准确性，还可以提高评估的效率。

综上所述，小波变换作为一种常用的图像融合方法，其对图像融合效果的评估具有重要意义。

主观评估方法可以直观地评估图像融合效果，但存在主观性和不可重复性的问题。

目录摘要 (1)1、设计目的与意义 (2)2、题目分析 (3)3、设计原理 (6)4、总体设计 (6)5、算法设计与功能描述 (7)6、测试结果与分析 (10)7、设计总结.........................................11 8、设计体会 (11)参考文献 (12)摘要小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的时间一频率窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。

它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，因此，小波变换在许多领域都得到了成功的应用，特别是小波变换的离散数字算法已被广泛用于许多问题的变换研究中。

从此，小波变换越来越引进人们的重视，其应用领域来越来越广泛。

数据融合是80 年代形成和发展起来的一种自动化信息综合处理技术, 它将来自多传感器或多源的信息和数据进行综合处理, 从而得出更为准确可信的结论, 它充分利用多源数据的互补性和计算机的高速运算与智能来提高结果信息的质量。

图像融合是数据融合技术在数字图像处理方面的一个应用。

高效的图像融合方法可以根据需要综合处理多源通道的信息，从而有效地提高了图像信息的利用率、系统对目标探测识别地可靠性及系统的自动化程度。

本文着重讨论了基于小波变换的图像融合。

关键词：图像融合，小波变换1设计目的与意义通常地, 图像融合是指将来自不同探测器的图像进行合并, 以得到一个更为完整的图片或场景。

图像融合的主要目的是通过对多幅图间的冗余数据的处理来提高图像的可靠性, 通过对多幅图像间的互补信息的处理来提高图像的清晰度。

高效的图像融合方法可以根据需要综合处理多源通道的信息，从而有效地提高了图像信息的利用率、系统对目标探测识别地可靠性及系统的自动化程度。

其目的是将单一传感器的多波段信息或不同类传感器所提供的信息加以综合，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，以增强影像中信息透明度，改善解译的精度、可靠性以及使用率，以形成对目标的清晰、完整、准确的信息描述。

小波变换在图像融合中的应用与性能比较近年来，随着数字图像处理技术的不断发展，图像融合成为了一个热门的研究领域。

图像融合是指将多幅具有不同信息的图像融合为一幅新的图像，以提取出更多的有用信息。

而小波变换作为一种强大的信号处理工具，被广泛应用于图像融合中。

小波变换是一种将信号分解为不同频率分量的方法，它具有时域和频域分析的优势。

在图像融合中，小波变换可以将图像分解为不同频率的子带，然后通过融合算法将这些子带进行合成，得到一幅新的图像。

这种方法可以有效地提取出原始图像中的细节信息，并将不同图像的特点进行融合。

与其他图像融合方法相比，小波变换具有以下几个优点。

首先，小波变换能够提供多分辨率的分析，可以同时处理图像的低频和高频信息。

这使得小波变换在处理图像中的细节信息时具有较好的效果。

其次，小波变换的基函数具有局部化的特性，可以更好地适应图像的局部特征。

这使得小波变换在处理具有不同纹理和结构的图像时更加准确。

此外，小波变换还具有较好的时域和频域分析能力，可以提取出图像中的运动信息和频率信息。

在实际应用中，小波变换在图像融合中的性能表现也得到了广泛的验证。

通过与其他图像融合方法的比较，小波变换在保持图像细节的同时，能够更好地融合图像的纹理和结构信息。

这使得小波变换在医学影像、遥感图像等领域的图像融合中具有较好的应用前景。

然而，小波变换在图像融合中也存在一些问题。

首先，小波变换对图像的边缘信息处理较差，容易产生边缘模糊的问题。

其次，小波变换对图像的亮度和对比度变化较为敏感，容易导致融合后的图像亮度不均匀或对比度失真。

此外，小波变换在处理大尺寸图像时，计算复杂度较高，需要消耗较多的计算资源。

为了克服小波变换在图像融合中的缺点，研究者们提出了许多改进的方法。

例如，基于小波变换的多尺度图像融合方法可以提高图像的融合效果。

同时，结合小波变换和其他图像融合方法，如像素级融合和区域级融合等，可以进一步提高图像融合的质量和效率。

小波变换在图像融合中的多尺度分解与融合策略比较实验小波变换是一种数学工具，可以将信号或图像分解为不同尺度的频率成分。

在图像处理领域，小波变换被广泛应用于图像融合中的多尺度分解与融合策略。

本文将对不同的小波变换方法进行比较实验，探讨其在图像融合中的应用效果。

1. 引言图像融合是将多幅具有不同信息的图像融合成一幅具有更丰富信息的图像。

在图像融合中，多尺度分解与融合策略是一种常用的方法。

小波变换由于其多尺度分析的特性，被广泛应用于图像融合中。

2. 小波变换小波变换是一种基于函数的变换方法，可以将信号或图像分解为不同尺度的频率成分。

小波变换具有局部性和多尺度分析的特点，能够更好地捕捉图像的细节信息。

3. 图像融合的多尺度分解在图像融合中，多尺度分解是将原始图像分解为不同尺度的频率子带。

通过小波变换，可以将图像分解为低频子带和高频子带。

低频子带包含图像的大体结构信息，而高频子带包含图像的细节信息。

4. 图像融合的融合策略图像融合的融合策略是将多个图像的不同频率子带进行融合，得到融合后的图像。

常用的融合策略包括加权平均法、基于像素选择的方法和基于小波系数选择的方法。

不同的融合策略对于图像融合效果有着不同的影响。

5. 小波变换方法的比较实验为了比较不同的小波变换方法在图像融合中的效果，我们选取了几种常用的小波变换方法进行实验。

实验使用了一组具有不同特征的图像进行融合，比较了不同方法在融合效果上的差异。

6. 实验结果与分析通过实验，我们发现不同的小波变换方法在图像融合中的效果存在差异。

某些小波变换方法能够更好地保留图像的细节信息，而某些方法则更适合于提取图像的大体结构。

因此，在选择小波变换方法时，需要根据具体应用的需求进行选择。

7. 结论小波变换在图像融合中的多尺度分解与融合策略具有重要的应用价值。

通过比较实验，我们可以选择最适合特定应用的小波变换方法，以达到更好的图像融合效果。

8. 展望尽管小波变换在图像融合中取得了一定的成果，但仍然存在一些挑战和问题。

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]。

不同分解层次的小波变换影像融合效果分析在充分总结和分析基于小波变换影像融合的优缺点基础上，针对当前小波变换中分解层次对影像融合效果的影响，以小波融合IKONOS全色与多波段影像为例，采用信息熵、相关系数为评价指标，通过线性回归构建小波分解层数融合评价模型，探讨不同分解层次小波变换的影像融合效果，并确定最佳分解层数。

实验显示：小波分解层数为3时融合的整体效果最佳，既高效的增强空间纹理信息，又很好的保留了原始影像的光谱特征。

标签：小波变换；影像融合；分解层次；效果评价1 引言现代遥感技术具有获取大量光谱、时间、空间分辨率数据的特点，但由于不同传感器间的兼容性存在瓶颈，导致这些数据间具有一定的冗余性和互补性，人们迫切需要一种能高效结合这些数据的优点，从而实现优势互补的技术，在此基础上影像融合技术应运而生[1]。

遥感影像融合是指将相同或不同传感器获得的同一区域不同空间分辨率影像的信息融合到一起，并利用它们在时间和空间上的相关性及信息的互补性来获得对地表景物更准确、清晰的描述，以便于遥感图像的判读与分析[2-3]。

影像融合的方法很多，Li和Menijunath在1995年按照信息抽象的程度不同将遥感影像融合方法分为像素级、特征级以及决策级三个层次[4]。

其中，小波变换因其多尺度分析特征，成为当前影像融合领域研究的热点。

B.S.Manjunath[5]、Shutao Li[6]、牟凤云[7]、於时才[8]等分别采用小波变换及其改进算法实现了遥感影像融合，结果均表明：基于小波变换的影像融合是一种有效的融合方法，在增强原始多光谱影像空间纹理信息的同时较好的保留了其光谱特征。

但小波变换的分解层数对影像融合的效果有一定的影响。

因此，结合小波变换的特点，探讨不同小波分解层数对影像融合的效果，进而确定最佳小波分解层数，对于提高影像融合的效果具有重要意义。

文章以Mallat小波融合IKONOS多光谱与全色影像为例，用7个小波分解层次分别对影像进行融合实验，采用反映空间信息增强效果的信息熵和光谱扭曲程度的相关系数作为评价指标，探讨不同小波分解层数的影像融合效果，并通过线性回归建立融合效果最佳的小波分解层数模型。

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。