基于非下采样轮廓波变换和压缩感知的图像融合方法.docx

基于非下采样轮廓波变换和压缩感知的图像融合方法
摘要
随着现代图像处理和计算机视觉技术的迅猛发展，图像融合技术已经成为一种非常重要的图像处理技术，被广泛应用于计算机视觉、无人机图像处理和医学图像处理等领域。本论文针对当前主流的图像融合技术中存在的问题，提出了一种基于非下采样轮廓波变换和压缩感知的图像融合方法。该方法能够克服常规融合方法中会出现的色偏和复杂场景融合不自然的问题，同时能够保持图片细节，使得融合后的图像质量更高。实验结果表明，本文方法在图像融合方面具有较好的应用价值和良好的效果。
关键词：图像融合，非下采样轮廓波变换，压缩感知，图像处理
Abstract
Withtherapiddevelopmentofmodernimageprocessingandcomputervisiontechnology,imagefusiontechnologyhasbecomeaveryimportantimageprocessingtechnology,whichiswidelyusedincomputervision,droneimageprocessingandmedicalimageprocessingandotherfields.Thispaperaimsattheproblemsexistinginthecurrentmainstreamimagefusiontechnology,andproposesanimagefusionmethodbasedonnon-decimatedcontourlettransformandcompressedsensing.Themethodcanovercometheproblemsofcolordeviationandunnaturalfusionintheconventionalfusionmethods,andcanmaintainthedetailsoftheimage,sothatthequalityofthefusedimageishigher.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodhasgoodapplicationvalueandgoodeffectinimagefusion.
Keywords:imagefusion,non-decimatedcontourlettransform,compressedsensing,imageprocessing
1.引言
图像融合是指将若干幅包含相似或互补内容的图像融合成一幅具有更多信息和更高质量的图像的技术。在现代图像处理和计算机视觉中，图像融合技术已经成为一种非常重要的图像处理技术，被广泛应用于计算机视觉、无人机图像处理和医学图像处理等领域。对于一些需要处理的图像，融合技术能够在复杂背景下提高图像的清晰度和对比度，使得图像的信息更加明确。
目前，图像融合技术已经有很多种，比如基于小波变换的图像融合、基于多分辨率分析的图像融合、基于模糊逻辑的图像融合等等。然而，在实际应用中，这些方法仍然存在一些问题，比如色偏、图像细节不清晰等，这些问题严重影响了图像融合质量。为了进一步提高图像融合的效果，本论文提出了一种基于非下采样轮廓波变换和压缩感知的图像融合方法。
2.非下采样轮廓波变换介绍
非下采样轮廓波变换（Non-decimatedContourletTransform）是一种多尺度分解和方向滤波过程，可以将图像分解为不同的分辨率和方向，并且不会造成数据的降采样，从而避免了其他方法中会造成的信息损失。由于非下采样轮廓波变换可以保留图像的多尺度和多方向信息，因此在图像处理中被广泛应用。
3.压缩感知介绍
压缩感知（CompressedSensing）是一种基于采样定理的新型信号处理方法，它可以通过在数据采集之前的压缩，从而减少采样时的信息量，然后在重构时通过高效的算法来恢复原信号。具有较好的稳健性和可靠性，广泛应用于图像处理，音频处理和视频处理等领域。
4.非下采样轮廓波变换和压缩感知的图像融合方法
本节将介绍基于非下采样轮廓波变换和压缩感知的图像融合方法。该方法的流程图如下：
1.对融合的两幅图像进行非下采样轮廓波变换，分别得到两个图像的分解系数。
2.通过使用压缩感知算法，对分解系数进行压缩。
3.将每个分解系数中的数据点通过相应的压缩参数进行重新采样。
4.对经过数据压缩和重新采样的图像分解系数进行逆非下采样轮廓波变换，得到融合后的图像。
5.对融合后的图像进行后处理，如亮度调整和色彩平衡等。
该方法的主要优点在于它能够保持高分辨率，并且能够捕捉图像中的重要特征和细节，同时它还能够消除常规融合方法中存在的色偏和复杂场景融合不自然的问题。
5.实验结果
在本实验中，我们选择了两幅