【图像融合】基于小波变换的 TMSST附Matlab代码

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🔥 内容介绍

图像融合是将多源图像中包含的互补信息与冗余信息进行整合，生成一幅更全面、更清晰、更适合后续处理和分析的图像的技术。在众多图像融合方法中，基于小波变换的方法凭借其良好的时频局部化特性，能够有效捕捉图像的细节信息，而 TMSST（Tree-structured Multi-scale Singular Transform，树结构多尺度奇异变换）作为小波变换的一种拓展，在图像融合领域展现出独特的优势。

小波变换与 TMSST 的基本概念

小波变换是一种多分辨率分析工具，它能够将图像分解为不同尺度和方向的子带，包括一个低频子带和多个高频子带。低频子带包含了图像的主要轮廓和亮度信息，而高频子带则对应着图像的边缘、纹理等细节信息。这种多尺度分解特性使得小波变换能够很好地适应图像中不同尺度的特征。

TMSST 是在小波变换基础上发展而来的一种变换方法，它通过构建树状结构来组织多尺度的奇异信息。与传统小波变换相比，TMSST 更注重对图像中奇异点（如边缘、角点等）的捕捉和表示，能够更精准地描述图像的局部特征和结构信息。其树状结构可以有效地关联不同尺度下的特征，为图像融合过程中特征的选择和整合提供了更丰富的依据。

基于小波变换的 TMSST 图像融合原理

基于小波变换的 TMSST 图像融合方法的核心思想是：首先利用小波变换对源图像进行多尺度分解，得到各自的低频子带和高频子带；然后结合 TMSST 的树状结构特性，对分解后的子带进行处理，选择合适的融合规则将源图像的子带信息进行融合；最后通过小波逆变换将融合后的子带重构为融合图像。

在低频子带融合方面，由于低频子带包含了图像的主要能量和轮廓信息，通常采用基于区域能量、区域方差或加权平均等方法进行融合，以保证融合图像的整体亮度和轮廓的准确性。对于高频子带，其包含了丰富的细节信息，融合时需重点考虑如何保留这些细节。基于 TMSST 的树状结构，可以根据不同尺度下奇异点的强度和相关性，采用如取大值、基于梯度等融合规则，选择更有价值的细节信息融入到融合图像中。

基于小波变换的 TMSST 图像融合实现步骤

源图像预处理

对需要融合的源图像进行预处理，包括图像配准和归一化。图像配准是确保不同源图像中的对应像素能够准确对齐，这是进行有效图像融合的前提；归一化则是将源图像的像素值映射到相同的范围，避免因像素值范围差异对融合结果产生影响。

小波变换分解

利用小波变换对预处理后的每幅源图像进行多尺度分解，得到各自的低频子带系数和高频子带系数。分解的尺度可以根据图像的特征和融合需求进行选择，一般来说，分解尺度越高，能够捕捉到的细节信息越丰富，但计算量也会相应增加。

TMSST 树结构构建

基于分解得到的子带系数，构建 TMSST 树结构。通过分析不同尺度、不同方向子带系数之间的关系，将图像中的奇异点以树状结构的形式进行组织，明确各奇异点在多尺度下的传播和关联。

子带系数融合

根据构建的 TMSST 树结构，对低频子带系数和高频子带系数分别采用合适的融合规则进行融合。对于低频子带，可采用区域能量加权的方法，计算每个像素点所在区域的能量，能量越大，对应的权重越大，以此融合低频系数；对于高频子带，基于树结构中奇异点的强度，采用取大值的规则，保留更显著的细节信息。

小波逆变换重构

将融合后的低频子带系数和高频子带系数进行小波逆变换，重构得到融合图像。

融合图像后处理

对重构得到的融合图像进行后处理，如对比度增强、平滑处理等，以进一步提升融合图像的视觉效果和质量。

基于小波变换的 TMSST 图像融合优势

细节保留能力强

TMSST 对图像中的奇异点和细节信息具有良好的捕捉能力，结合小波变换的多尺度特性，能够在融合过程中充分保留源图像中的细节信息，使融合图像更加清晰、丰富。

融合效果更自然

通过合理的融合规则和 TMSST 树结构对特征的关联，能够使融合图像在保留各源图像优势信息的同时，避免出现明显的伪影和不连续区域，融合效果更加自然。

适应性广

该方法适用于多种类型的图像融合，如多光谱图像与全色图像融合、红外图像与可见光图像融合等。在不同的应用场景中，都能较好地发挥作用，融合效果稳定。

应用场景

遥感图像处理

在遥感领域，常常需要将多光谱图像（具有丰富的光谱信息）和全色图像（具有高空间分辨率）进行融合，以得到既包含丰富光谱信息又具有高空间分辨率的图像。基于小波变换的 TMSST 方法能够有效融合这两种图像的优势，提高遥感图像的解译能力，为国土资源调查、环境监测等提供更优质的数据。

医学影像融合

医学诊断中，不同的医学影像（如 CT 图像和 MRI 图像）能够提供人体不同组织的信息，CT 图像对骨骼等高密度组织显示清晰，MRI 图像对软组织显示更优。通过基于小波变换的 TMSST 方法将两者融合，可以为医生提供更全面的病灶信息，有助于提高诊断的准确性。

军事领域

在军事侦察中，红外图像能够在夜间或复杂环境下探测到目标，而可见光图像则能提供目标的细节纹理信息。融合这两种图像可以帮助侦察人员更清晰、准确地识别目标，提高军事侦察的效率和精度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 白浩祯.基于高分辨FMCW雷达的无人机特性识别技术研究[D].哈尔滨工业大学,2023.

[2] 王勇.意识障碍的静息态EEG和TMS-EEG时频空特征提取及评估研究[D].燕山大学,2022.

[3] 方玉霞.高精度参数化挤压/提取算法研究与应用[D].成都理工大学,2022.

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