毕业设计（论文）-基于小波变换的图像融合算法研究与实现.docVIP

基于小波变换的图像融合算法研究与实现 摘 要 近年来图像融合技术在图像处理领域中得到了广泛的重视和应用。最早提出的像素算术平均的图像数据融合方法忽略了像素间的相互关系，使得融合后的图像对比度很差，为了提高目标检测的分辨率，抑制每个传感器的检测噪声，现提出一种基于小波变换的图像数据融合新方法。在图像分解的高频域内，选择多源图像邻域平均绝对值较大的系数作为重要小波系数；在低频域内，新的逼近系数通过对多源图像的逼近系数进行加权平均得到，然后利用重要小波系数和加权逼近系数进行小波反变换，即可得到融合之后的图像。实验结果表明，基于小波变换的图像数据融合方法具有良好的效果，并可用于广泛的研究邻域。 关键词：小波变换；图像融合；多分辨率分析 Research of Image Data Fusion Algorithm based on Wavelet Transform Abstract: Image data fusion technique has played an important role in image processing recently. Existing algorithm for image data fusion are not quite satisfactory for object detection. In order to improve the resolution of target and suppress the detection noise of each sensor , a new algorithm for image data fusion based on wavelet transform is presented. By decomposing the image with wavelet transform, wavelet coefficients and approximation coefficients at different scales are obtained. We took those coefficients with larger absolute value in-between the multi-resolution images as the important wavelet coefficients and computed the weighted mean value of the approximation coefficients. And the fused image can be obtained by using the inverse wavelet transform for the important wavelet coefficients and the weighted approximation coefficients. Experimental results show that the image data fusion method on wavelet transform is very effective and can be applied to wide research fields. Key words: wavelet transform; image data fusion; multi-resolution analysis 目 录 第1章 引言 1 第2章 小波变换的基础理论 2 2.1 小波变换概要 2 2.1.1 傅立叶变换 2 2.1.2 小波变换 3 2.2 多分辨率分析 3 2.3 小波和小波变换的基本概念 3 2.3.1 小波和小波变换 3 2.3.2 连续小波变换 4 2.3.3 离散小波变换 6 2.4 本章小结 7 第3章 图像的小波变换 8 3.1 二维离散小波变换 8 3.1.1 算法基础 8 3.1.2 适应于应用环境的快速算法 9 3.1.3 小波系数的显示 11 3.2 图像小波变换的频率特性 11 3.2.1 小波系数的频域分布 11 3.2.2 基于小波变换的图像滤波处理 12 3.3 本章小结 12 第4章 基于小波变换的图像融合方法 14 4.1 图像融合的基本概念 14 4.2 利用小波变换实现图像的融合 14 4.2.1 小波变换实现图像融合的基本思想 14 4.2.2 融合的基本算法 15 4.2.3小波变换图像融合的步骤 15 4.2.4小波系数的融合判决 16 4.2.4 Visual C++编程实现 17 4.2.5 实验结果 22 4.3 本章小结 24 第5章 结论与展望 25 致 谢 26 [参考文献]