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目录
基于离散平稳小波变换、离散余弦变换与局部空间频率的红外与可见光图像融合方法研究
💥1 概述
基于SWT_DCT_SF的红外与可见光图像融合方法是一种通过结合离散稳态小波变换（DSWT）、离散余弦变换（DCT）和局部空间频率（LSF）来混合融合红外和可见光图像的方法。
为了提高红外和视觉图像融合的性能，并提供更好的视觉效果，本文提出了一种新的融合方法。该方法首先利用DSWT将源图像的重要特征分解为一系列不同层次和空间频率的子图像。这样做的目的是为了捕捉图像的细节和结构信息。接下来，利用DCT根据不同频率的能量分离子图像的重要细节。DCT能够有效地提取图像的频域特征，从而使得融合后的图像更加清晰和自然。最后，应用LSF增强DCT系数的区域特征，以帮助图像特征的提取和融合。LSF可以提供更多的空间信息，从而提高融合效果。
为了评估所提方法的有效性，我们使用了一些常用的图像融合方法和评价指标进行了实验。实验结果表明，所提方法能够达到较好的融合效果，比其他常规图像融合方法更有效。通过将红外和可见光图像的特征进行合理的融合，我们可以获得更全面和准确的图像信息，从而提高图像的识别和分析能力。这对于许多应用领域，如军事、安防和医学图像处理等具有重要的意义。
基于SWT_DCT_SF的红外与可见光图像融合方法是一种有效的融合方法，能够提高红外和可见光图像的融合效果，并提供更好的视觉效果。这种方法可以应用于各种图像处理领域，为相关应用提供更全面和准确的图像信息。
基于离散平稳小波变换、离散余弦变换与局部空间频率的红外与可见光图像融合方法研究
1. 研究背景与意义
红外与可见光图像融合技术通过整合两种模态的互补信息（红外图像的热辐射目标特征与可见光图像的纹理细节），在安防监控、医学成像、遥感等领域具有重要应用价值。然而，传统方法常面临以下挑战：
- 分辨率差异：红外探测器分辨率较低，导致融合图像细节模糊。
- 噪声与伪影干扰：传感器噪声和边缘特征差异影响融合质量。
- 细节保留与能量平衡：如何同时保留红外目标的高对比度与可见光的丰富纹理。
本文提出的方法结合 离散平稳小波变换（DPSWT） 、 离散余弦变换（DCT） 和 局部空间频率（LSF） ，旨在通过多尺度分解、频域能量优化与局部细节增强，实现高质量的融合效果。
2. 核心技术的原理与优势
2.1 离散平稳小波变换（DPSWT）
- 原理：DPSWT通过“隔点补零”避免传统离散小波变换（DWT）的下采样操作，保持分解后各层系数与原信号长度一致，从而消除Gibbs振荡现象，增强平移不变性。
- 优势：
- 结构保留：在图像边缘和不连续区域（如目标轮廓）中减少伪影，更适合多模态融合。
- 多尺度分析：分解后的低频分量（近似系数）和高频分量（细节系数）分别对应全局结构和局部细节。
2.2 离散余弦变换（DCT）
- 原理：DCT将图像从空间域转换到频域，能量集中在低频区域（左上角系数），高频区域（右下角）包含细节与噪声。
- 应用：
- 低频分量融合：通过选择能量较高的DCT系数（如保留左上32%系数），保留红外与可见光的全局能量信息。
- 去噪能力：抑制高频噪声，避免融合图像中出现冗余干扰。
2.3 局部空间频率（LSF）
- 定义：LSF通过计算局部窗口内像素的梯度强度和方向，量化图像区域的细节丰富程度。
- 作用机制：
- 高频分量融合：选择LSF值较大的区域，优先保留可见光的纹理或红外的目标边缘。
- 自适应权重：结合局部能量（LEG）与LSF，动态调整融合规则，提升对比度。
3. 融合方法的技术实现
3.1 整体流程
- DPSWT分解：对红外与可见光图像进行多尺度分解，获得低频（近似）和高频（细节）子带。
- 低频分量处理：
- 对低频子带进行DCT变换，计算各系数的能量值。
- 采用“能量取大”规则选择系数，反DCT后得到融合低频。
- 高频分量处理：
- 计算各高频子带的LSF值，通过滑动窗口（如3×3）生成LSF矩阵。
- 采用“LSF取大”或“加权平均”规则融合细节信息。
- DPSWT重构：将融合后的低频与高频分量逆变换至空间域，生成最终图像。
3.2 关键技术细节
- 小波基选择：Haar小波（计算效率高）或Daubechies小波（对称性优）常用于平衡分解速度与精度。
- 窗口尺寸优化：LSF计算窗口过大会模糊细节，过小则对噪声敏感，需通过实验确定（如3×3或5×5）。
- 混合规则设计：低频可采用DCT能量与LSF结合的加权策略，高频可引入区域相似性度量（如Hausdorff距离）。
4. 性能评估指标
| 指标类别 | 具体指标 | 作用 | 引用 |
|---|---|---|---|
| 信息量 | 信息熵（EN） | 衡量融合图像的信息丰富程度 | |
| 细节保留 | 空间频率（SF） | 量化纹理与边缘的清晰度 | |
| 对比度 | 平均梯度（AG） | 评估图像局部变化强度 | |
| 结构相似性 | SSIM、MS-SSIM | 比较融合图像与源图像的结构一致性 | |
| 噪声抑制 | 峰值信噪比（PSNR） | 衡量融合图像的信噪比 |
实验表明，该方法在EN、SF、AG等指标上优于传统DWT或NSCT方法，尤其在边缘清晰度（SF提升16.2%）和噪声抑制（PSNR提高12%）方面表现显著。
5. 挑战与解决方案
- 跨模态干扰：红外与可见光的强度分布差异可能导致融合图像对比度失衡。
- 解决方案：在DCT域中引入自适应加权，根据能量分布动态调整融合权重。
- 计算复杂度：DPSWT和DCT的多层分解可能增加计算负担。
- 优化策略：采用快速算法（如Mallat算法）或GPU并行加速。
- 评价标准局限性：现有指标难以全面反映人类视觉感知。
- 改进方向：结合深度学习模型（如VGG网络）提取语义级特征进行评价。
6. 结论与展望
本文方法通过DPSWT的多尺度分解、DCT的全局能量优化与LSF的局部细节增强，有效提升了红外与可见光融合的质量。未来研究方向包括：
- 自适应融合规则：结合深度学习动态优化DCT和LSF的权重。
- 多传感器融合：扩展至多光谱、雷达等多模态数据，提升环境感知能力。
- 实时性优化：开发硬件加速方案，满足无人机、自动驾驶等实时应用需求。
该方法为复杂场景下的图像分析提供了可靠的技术支持，具有广泛的应用前景。
📚2 运行结果
部分代码：
function imf=swt_dct2(M1,M2)
[m,n]=size(M1);
bs=4;
for i=1:bs:m
for j=1:bs:n
cb1 = M1(i:i+bs-1,j:j+bs-1);
cb2 = M2(i:i+bs-1,j:j+bs-1);
CB1=dct2(cb1);
CB2=dct2(cb2);
CBF= fusionrule(CB1,CB2,CB1,CB2);
cbf=idct2(CBF);
imf(i:i+bs-1,j:j+bs-1)=cbf;
im1(i:i+bs-1,j:j+bs-1)=CB1;
im2(i:i+bs-1,j:j+bs-1)=CB2;
im3(i:i+bs-1,j:j+bs-1)=CBF;
end
end
figure,imshow(M1,[]);
figure,imshow(M2,[]);
figure,imshow(imf,[]);
figure,imshow(im1,[]);
figure(1231);
imagesc(M1)
axis off
axis image
figure,imshow(im2,[]);
figure(1232);
imagesc(M2)
axis off
axis image
figure,imshow(im3,[]);
figure(1233);
imagesc(imf)
axis off
axis image
end
function imf=swt_dct2(M1,M2)
[m,n]=size(M1);
bs=4;
for i=1:bs:m
for j=1:bs:n
cb1 = M1(i:i+bs-1,j:j+bs-1);
cb2 = M2(i:i+bs-1,j:j+bs-1);
CB1=dct2(cb1);
CB2=dct2(cb2);
CBF= fusionrule(CB1,CB2,CB1,CB2);
cbf=idct2(CBF);
imf(i:i+bs-1,j:j+bs-1)=cbf;
im1(i:i+bs-1,j:j+bs-1)=CB1;
im2(i:i+bs-1,j:j+bs-1)=CB2;
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end
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
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