基于小波变换的图像融合

本文介绍了使用小波变换进行图像融合的实践过程,该技术常用于图像处理领域,能够结合不同图像的特点,提高图像的信息综合度。在完成的作业中,实现了小波变换的图像融合,得到了令人满意的效果。

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原理大家翻书去,最近做个小作业,做到了关于小波变换的图像融合。

clc;
clear all;
close all;                        % 清理工作空间
clear
[imA,map1] = imread('A.tif');
M1 = double(imA) / 256;
[imB,map2] = imread('B.tif');
M2 = double(imB) / 256;


zt= 4; 
wtype = 'haar';
%    M1 - input image A
%    M2 - input image B
%    wtype使用的小波类型
%    Y  - fused image   
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%
%%  小波变换图像融合
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%   小波变换的绝对值大的小波系数,对应着显著的亮度变化,也就是图像中的显著特征。所以,选择绝对值大
%%   的小波系数作为我们需要的小波系数。【注意,前面取的是绝对值大小,而不是实际数值大小】
%%
%%   低频部分系数采用二者求平均的方法
%%
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
### 基于小波变换图像融合技术发展路径 #### 技术背景与发展历程 基于小波变换图像融合技术自20世纪80年代末期开始受到广泛关注。最初的小波分析理论由法国数学家Yves Meyer等人提出,随后被应用于信号处理领域。随着多分辨率分析概念的引入,小波变换逐渐成为图像处理中的重要工具。 到了90年代中期,研究人员发现小波变换能够有效地捕捉图像的不同频率成分,从而为图像融合提供了理想的框架。通过分解源图像到不同尺度的空间细节层次上,可以更精确地提取有用的信息并将其组合成高质量的目标图像[^1]。 #### 技术路线图 - **预处理阶段** - 对输入的两幅或多幅原始图像进行必要的校正操作,如几何配准、光照补偿等。 - **小波域转换** - 应用离散小波变换(DWT),将每张待融合图片映射至低频子带(LL)以及三个高频方向(HL, LH, HH)上的多个级别表示形式。 - **系数选择策略** - 设计合理的规则来决定如何选取来自各个输入图像对应位置处的最佳小波系数作为最终输出的一部分。常见的方法有最大绝对值法、平均加权求和法以及其他更为复杂的统计决策机制。 - **逆向重构** - 利用选定后的综合小波系数执行IDWT (Inverse Discrete Wavelet Transform),恢复得到一张完整的融合后的新图像。 ```python import pywt import numpy as np def dwt_fusion(img1, img2): # Perform DWT on both images at level=1 using 'haar' wavelets coeffs_img1 = pywt.dwt2(img1, 'haar') LL1, (LH1, HL1, HH1) = coeffs_img1 coeffs_img2 = pywt.dwt2(img2, 'haar') LL2, (LH2, HL2, HH2) = coeffs_img2 # Fusion rules applied here; simple max absolute value fusion is used. fused_LL = np.maximum(np.abs(LL1), np.abs(LL2)) # Reconstruct the image from its coefficients after applying IDWT reconstructed_image = pywt.idwt2((fused_LL, (LH1, HL1, HH1)), 'haar') return reconstructed_image ``` #### 实现步骤概述 为了实现上述流程,在实际编程环境中通常会遵循以下具体步骤: - 加载需要融合的一组或多组图像文件; - 执行前处理工作以确保所有参与运算的数据集之间具有良好的一致性; - 使用适当类型的小波基函数实施二维DWT变换; - 根据设定好的准则挑选合适的像素级特征来进行合成; - 完成反向重建过程获得最终结果图像; - 可视化展示或保存生成的产品供后续应用。
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