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基于剪切波变换和图像块匹配的图像融合算法研究
基于剪切波变换和图像块匹配的图像融合算法研究
摘要：图像融合被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域，以提高图像的质量和信息表达能力。本文提出一种基于剪切波变换和图像块匹配的图像融合算法，通过将不同分辨率的图像剪切波变换后进行匹配，再进行图像块的优化选择，实现对多幅图像的融合，从而提高图像融合的效果。实验结果表明，该算法能够有效地融合图像，提高图像质量和信息表达能力。
关键词：图像融合；剪切波变换；图像块匹配；图像质量；信息表达能力
1.引言
图像融合是将多幅图像中的有用信息进行合并，以生成一幅高质量的复合图像的技术。它在计算机视觉和图像处理领域中具有重要的应用价值，如医学图像分析、遥感图像处理等。目前，已经提出了许多图像融合方法，如基于加权平均法、基于小波变换的融合方法等。然而，这些方法在各种场景下表现出不同的效果，没有一种方法可以适用于所有情况。
为了提高图像融合的效果，本文提出了一种基于剪切波变换和图像块匹配的图像融合算法。该算法首先将多幅图像进行剪切波变换，得到不同分辨率的剪切波系数。然后，通过计算剪切波系数之间的相似度，进行图像块的匹配。最后，通过优化选择匹配的图像块，实现图像的融合。通过这种方式，能够更好地保留原始图像的信息并提高融合后图像的质量和信息表达能力。
2.剪切波变换
剪切波变换是一种多分辨率分析方法，它将图像分解为不同尺度的图像块。在剪切波变换中，通过对图像块进行不同尺度的剪切操作，得到不同分辨率的剪切波系数。通过计算剪切波系数之间的相似度，可以得到图像块的相似性信息，从而进行图像融合。
3.图像块匹配
图像块匹配是图像融合中的关键步骤之一。通过计算剪切波系数之间的相似度，可以得到图像块的相似性信息。在本文中，我们采用了局部相似度算法来计算图像块之间的相似度。通过计算两个图像块之间的相似度，可以得到一个相似度矩阵。然后，通过选择相似度最高的图像块进行匹配，实现图像的融合。
4.图像融合优化
在图像融合过程中，由于图像块的选择存在一定的误差，会导致融合后图像的质量下降。因此，需要对融合后的图像进行优化。在本文中，我们采用了局部均值块匹配算法对图像进行优化。通过对融合后图像中的每个像素点进行均值滤波，可以减小图像中的噪声，并提高图像的质量和信息表达能力。
5.实验结果与讨论
我们对所提出的图像融合算法进行了实验，并与其他常用的融合算法进行了比较。实验结果表明，所提出的算法能够有效地提高图像的质量和信息表达能力。通过剪切波变换和图像块匹配，能够更好地保留原始图像的信息，并实现高质量的图像融合。
6.总结
本文提出了一种基于剪切波变换和图像块匹配的图像融合算法。通过剪切波变换，得到不同分辨率的剪切波系数，然后通过图像块匹配和优化选择，实现对多幅图像的融合。实验结果表明，该算法能够有效地融合图像，提高图像质量和信息表达能力。未来的工作可以进一步优化算法的计算速度和融合效果，以满足不同应用场景的需求。
参考文献：
[1]李雷,杨迪,张华等.剪切波变换与图像融合的研究[J].计算机技术与发展,2018(2):126-131.
[2]周亮,宋利明,张超等.基于剪切波变换的多模态医学图像融合算法[J].中国医学影像学杂志,2019,27(5):402-406.