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1、基于框架小波变换的图像融合的算法研究摘要图像融合是多传感器数据融合的一个重要分支。其目的是通过对多幅源图像信息的提取与综合，获得对同一场景或目标的更为准确，更为全面、更为可靠的图像描述。目前图像融合技术已经广泛应用于遥感、医学、计算机视觉、军事等方面。图像融合从抽象层次上分为：像素级、特征级和决策级图像融合。本论文主要研究像素级图像融合，研究重点是基于框架小波变换的图像融合。首先介绍了图像融合的提出、国内外发展现状以及其广泛的应用；而后介绍了小波变换的理论，多分辨率分析，基于小波系分析的图像融合，继而实现了框架小波变换的图像融合并
2、在此基础上通过实验结果讨论了最佳分解小波基与最佳融合规则；提出了框架小波的局限性并通过基于区域的图像融合方法加以改进。最终探讨了二者相结合的图形融合的新方法，得到了良好的效果。关键字:图像融合；小波变换；框架小波；区域变换27AbstractOneoftheveryimportantbranchwhichbelongtoMulti-sensordatafusionisImageFusion.Theaccurate,safeandreliabledemonstrationofanimageisrequired,whichcanbeo
3、btainedthroughtheextractionandcombinationofsomSourceimageinformation.Inthisperiod,ImageFusionisalreadybeusedbroadlyinRocker,medicine,computervision,military,etc.ImageFusioncanbeclassifyfromtheabstractionleveltoPixellevel,featurelevelanddecision-makinglevel.Mostly,this
4、thesisisstudyingthePixelLevelImageFusion,andthevitalpointisbasedonFrameworkofthewavelettransform.Initially,theproposeofImageFusion,thepresentsituationathomeandexternallyareanalyzed,andalsothewidelyusageofit.Afterthat,thisthesisshowsthetheoryofWaveletTransform,multi-re
5、solutionanalyzingandImageFusionwhichbasedonWaveletsanalysis.Then,Frameworkofwavelettransformfusionisobtained.Consequently,thebestwaytoresolveWaveletandthebestruletomixthemarediscussed.Furthermore,thisthesissuggeststhedisadvantageofFramewaveletandthemethodwhichcanbring
6、simprovementbasedonRegionfusion.Finally,somefavorableeffectsareachievedbythecombinationofBothwhichisanewmethodofImageFusion.Keywords：Imagefusion;wavelettransform;Framewavelet;regionaltransformation27目录1绪论11.1图像融合11.2图像融合的研究意义21.3图像融合的研究现状31.4本文的主要内容32小波变换理论52.1小波变换的发展
7、52.2连续小波52.3小波函数62.4离散小波变换82.5多分辨率分析92.6基于小波分解的图像融合103基于框架小波分析的图像融合133.1离散框架小波变换133.2实验结果143.3最佳小波基的选取153.2.1小波基的选取依据153.2.2实验结果163.4最佳融合规则分析163.4.1融合规则163.4.2实验结果174基于区域图像融合的改进194.1基于区域图像融合194.1.1特征提取194.1.2实验结果204.2方法的改进214.3一致性验证234.4实验结果235结束语245.1本论文所做的主要工作245.2进
8、一步的研究方向24参考文献25致谢26271绪论1.1图像融合图像融合是把来自多传感数据的信息互补合成一幅新的图像，提供比原图像更丰富的视觉信息。小波变换的多分辨率分析是当前信号与图像处理领域的研究热点。它可以将原始图像分解成一系列具有不同空问分辨
