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🔥 内容介绍
图像融合是指将来自同一场景的多个图像信息进行整合,以生成包含更多信息的单幅图像。图像融合技术广泛应用于遥感、医学影像、机器视觉等领域,能够有效提升图像的信息量和质量,增强对场景的理解能力。本文将介绍一种基于小波变换的图像融合方法,该方法通过对低频系数加权和高频系数取绝对值最大值,实现图像信息的有效融合。
一、 小波变换简介
小波变换是一种时频分析方法,它能够将信号分解成不同频率成分,并提供信号在不同频率和时间尺度上的信息。在图像融合中,小波变换可用于将图像分解成不同尺度的低频和高频成分。低频成分包含图像的整体结构和轮廓信息,而高频成分则包含图像的细节和边缘信息。
二、 基于小波变换的图像融合方法
本方法采用如下步骤进行图像融合:
-
图像预处理: 对输入图像进行预处理,例如灰度化、归一化等。
-
小波分解: 对两幅输入图像进行多级小波分解,得到相同尺度的低频系数和高频系数。
-
低频系数融合: 对低频系数进行加权融合,权重可根据图像质量、信息量等因素确定。例如,对于质量较好的图像,可以分配更高的权重。
-
高频系数融合: 对高频系数进行最大值融合,即选择每个位置上绝对值最大的高频系数作为融合结果。
-
小波重构: 将融合后的低频系数和高频系数进行小波重构,得到融合后的图像。
三、 算法流程
-
输入图像: 输入两幅待融合图像,分别记为
I1
和I2
。 -
小波分解: 对
I1
和I2
进行N
级小波分解,得到相应的低频系数LL1
、LL2
和高频系数LH1
、HL1
、HH1
、LH2
、HL2
、HH2
。 -
低频系数融合: 定义权重参数
w1
和w2
,计算融合后的低频系数:LL = w1 * LL1 + w2 * LL2
。 -
高频系数融合: 计算高频系数的绝对值:
abs(LH1)
、abs(HL1)
、abs(HH1)
、abs(LH2)
、abs(HL2)
、abs(HH2)
。选择每个位置上绝对值最大的高频系数作为融合结果,例如:LH = max(abs(LH1), abs(LH2))
。 -
小波重构: 将融合后的低频系数和高频系数进行小波重构,得到融合后的图像
I_fuse
。
四、 实验结果分析
为了验证该方法的有效性,我们使用两幅不同光照条件下的图像进行融合实验。实验结果表明,该方法能够有效地将两幅图像的优势信息进行整合,生成包含更多信息和更清晰细节的融合图像。与其他图像融合方法相比,该方法具有以下优点:
-
信息量大: 同时保留了图像的整体结构信息和细节信息。
-
细节清晰: 融合图像的边缘和纹理细节更加清晰,能够有效提升图像的视觉效果。
-
计算效率高: 算法流程简单,计算效率较高。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1]李洋.红外图像与可见光图像融合研究[D].哈尔滨工程大学[2024-05-25].
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类