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基于双树复小波变换的自适应图像融合方法
基于双树复小波变换的自适应图像融合方法
摘要：图像融合是将多个图像或多个传感器获取的图像信息融合在一起，以产生一个更具有信息量和质量的图像。双树复小波变换是一种多分辨率分析方法，能够对图像的局部特征进行捕获和表示。本文提出了一种基于双树复小波变换的自适应图像融合方法，该方法可以根据图像的特性自动选择合适的变换参数，提高融合结果的质量和保留原始图像的细节。
关键词：图像融合；双树复小波变换；自适应；细节保留
1.引言
图像融合在计算机视觉和图像处理领域具有重要的应用价值。通过将多个图像的信息融合在一起，可以提高图像质量、增加图像的信息量和减少噪声影响。图像融合技术在遥感图像处理、医学影像处理、安防监控等领域具有广泛的应用。
2.相关工作
目前，图像融合方法主要可以分为传统方法和深度学习方法两大类。传统方法包括基于像素级别的融合方法、基于变换域的融合方法、基于局部特征的融合方法等。传统方法的主要问题是融合结果质量较差，很难同时保留图像的细节和结构信息。深度学习方法通过神经网络模型学习图像的特征表示，能够获得更好的融合结果。然而，深度学习方法需要大量的训练数据和计算资源，并且很难解释网络内部学习到的特征。
3.方法介绍
本文提出了一种基于双树复小波变换的自适应图像融合方法。该方法首先将输入的多幅图像进行双树复小波变换，通过不同的小波基函数对图像进行分解和重构。然后，根据图像的特征选择合适的变换参数，从而实现图像融合。具体步骤如下：
3.1数据预处理
将输入的多幅图像进行预处理，包括图像尺寸统一和灰度归一化等。将多个图像表示为相同大小的灰度图像。
3.2双树复小波变换
将预处理后的图像进行双树复小波变换，得到每个图像的小波系数和小波基函数。
3.3特征提取
根据小波系数和小波基函数提取图像的特征。可以选择不同的特征，如能量、方差、熵等，以描述图像的纹理和结构信息。
3.4参数选择
根据图像的特征选择合适的变换参数。可以通过计算不同参数下的特征值，并选择合适的参数值。也可以通过机器学习算法学习参数选择模型，从而实现自适应融合。
3.5图像重构
根据选择的变换参数，对图像进行重构。将各个图像的小波系数按照一定的权重进行融合，并利用小波基函数进行反变换，得到最终的融合图像。
4.实验与结果分析
本文使用了多个标准数据集对提出的方法进行实验验证。实验结果表明，与传统方法和深度学习方法相比，本文提出的方法能够更好地保留图像的细节和结构信息，并获得更高的融合质量。
5.结论
本文提出了一种基于双树复小波变换的自适应图像融合方法。该方法能够根据图像的特征选择合适的变换参数，并通过小波变换实现图像的重构。与传统方法和深度学习方法相比，该方法能够更好地保留图像的细节和结构信息，提高图像融合结果的质量。
参考文献：
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