小波图像融合综述（1）

最新推荐文章于 2025-05-27 10:09:11 发布

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#图像处理 #算法 #fft

本文介绍了图像融合的三个层次，并重点探讨像素级融合，尤其是基于小波变换的融合方法。小波变换因其多尺度、多分辨率分解特性，在图像处理中表现出优势，包括重构能力、图像结构和细节提取等。融合步骤包括对原始图像进行小波分解、各层融合处理及重构。小波基选择和分解层数对融合效果有显著影响，可通过融合效果评价进行优化。

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       图像融合是将两幅或多幅图像融合在一起，以获取对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述。融合算法应该充分利用各原图像的互补信息，使融合后的图像更适合人的视觉感受，适合进一步分析的需要；并且应该统一编码，压缩数据量，以便于传输。
图像融合可分为三个层次:
       1.    像素级融合
       2.    特征级融合
       3.    决策级融合
       其中像素级融合是最低层次的融合，也是后两级的基础。它是将各原图像中对应的像素进行融合处理，保留了尽可能多的图像信息，精度比较高，因而倍受人们的重视。像素级的图像融合方法大致可分为三大类:
       1.    简单的图像融合方法
       2.    基于塔形分解（如Laplace塔形分解、比率塔等）的图像融合方法
       3.    基于小波变换的图像融合方法
       小波变换是图像的多尺度、多分辨率分解，它可以聚焦到图像的任意细节，被称为数学上的显微镜。近年来，随着小波理论及其应用的发展，已将小波多分辨率分解用于像素级图像融合。小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：
       1.    完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余