基于小波变换的图像融合论文.doc

基于小波变换的图像融合算法研究与实现摘要近年来图像融合技术在图像处理领域中得到了广泛的重视和应用。最早提出的像素算术平均的图像数据融合方法忽略了像素间的相互关系使得融合后的图像对比度很差为了提高目标检测的分辨率抑制每个传感器的检测噪声现提出一种基于小波变换的图像数据融合新方法。在图像分解的高频域内选择多源图像邻域平均绝对值较大的系数作为重要小波系数；在低频域内新的逼近系数通过对多源图像的逼近系数进行加权平均得到然后利用重要小波系数和加权逼近系数进行小波反变换即可得到融合之后的图像。实验结果表明基于小波变换的图像数据融合方法具有良好的效果并可用于广泛的研究邻域。关键词：小波变换；图像融合；多分辨率分析ResearchofImageDataFusionAlgorithmbasedonWaveletTransformAbstract:Imagedatafusiontechniquehasplayedanimportantroleinimageprocessingrecently.Existingalgorithmforimagedatafusionarenotquitesatisfactoryforobjectdetection.Inordertoimprovetheresolutionoftargetandsuppressthedetectionnoiseofeachsensoranewalgorithmforimagedatafusionbasedonwavelettransformispresented.Bydecomposingtheimagewithwavelettransformwaveletcoefficientsandapproximationcoefficientsatdifferentscalesareobtained.Wetookthosecoefficientswithlargerabsolutevaluein-betweenthemulti-resolutionimagesastheimportantwaveletcoefficientsandcomputedtheweightedmeanvalueoftheapproximationcoefficients.Andthefusedimagecanbeobtainedbyusingtheinversewavelettransformfortheimportantwaveletcoefficientsandtheweightedapproximationcoefficients.Experimentalresultsshowthattheimagedatafusionmethodonwavelettransformisveryeffectiveandcanbeappliedtowideresearchfields.Keywords:wavelettransform;imagedatafusion;multi-resolutionanalysis目录第1章引言1第2章小波变换的基础理论22.1小波变换概要22.1.1傅立叶变换22.1.2小波变换32.2多分辨率分析32.3小波和小波变换的基本概念32.3.1小波和小波变换32.3.2连续小波变换42.3.3离散小波变换62.4本章小结7第3章图像的小波变换83.1二维离散小波变换83.1.1算法基础83.1.2适应于应用环境的快速算法93.1.3小波系数的显示113.2图像小波变换的频率特性113.2.1小波系数的频域分布113.2.2基于小波变换的图像滤波处理123.3本章小结12第4章基于小波变换的图像融合方法144.1图像融合的基本概念144.2利用小波变换实现图像的融合144.2.1小波变换实现图像融合的基本思想144.2.2融合的基本算法154.2.3小波变换图像融合的步骤154.2.4小波系数的融合判决164.2.4VisualC++编程实现174.2.5实验结果224.3本章小结24第5章结论与展望25致谢26[参考文献]27附录28第1章引言近年来图像融合技术在图像处理领域中得到了广泛的重视和应用。通过图像融合技术可以实现将多幅来自同一场景的图像利用其冗余信息融合成一幅比原来任何一幅都易于为人们所