本文介绍了小波变换在图像融合中的应用，强调其克服单一图像局限性的优势。详细阐述了二维小波变换的基本原理，包括分解和重构算法，并列举了三种基于小波变换的图像融合方法。实例展示了融合效果，指出使用专业设备可提升融合质量。
前言
图像融合是综合两幅或者多幅图像的信息，以获取同一场景下更加准确、更加全面、更可靠的图像描述。图像融合可以克服单一图像在几何、光谱、和空间分辨率等方面存在的局限性。
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而小波变换具有的正交性、非冗余性以及完善的重构能力，有效弥补金字塔方法分解时的信息冗余性以及重构过程中的不稳定性。小波变换的基本原理是继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求。所以，小波分析在计算机科学、信号处理、图像
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