基于小波分析的图像融合新方法

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1、网络出版时间：2011-11-1409:48网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20111114.0948.057.html2011-9-29基于小波分析的图像融合新方法刘海涛石跃祥康蕴湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105摘要：针对多源像素级数字图像融合，本文给出了一种基于小波分析的融合新方法。根据不同的频率域特点选择不同的融合规则，对低频系数给出了基于边缘信息的融合规则，对高频系数给出了基于窗口与分形思想相结合的融合规则。实验结果表明，新方法得到的融

2、合图像无论在视觉效果还是在客观评价方面，均优于传统的融合方法，这为图像融合算法的研究提供了一种新方法。关键词：小波分析；图像融合；融合规则8NMAetheowdonBFauIsmesidoangfeorWaveletTransform88ofCollegeLIUHaitaoSHIYuexiangKANGYun411105China8fusionat【Abstracti】ma:gPeointingpixel-levelpape-rsourcedigitalimage,this8differimenatgegi

3、vesmethofdforruleschoicelow.The.The-frequency8isthecoefficientsofinsfohrmiationimcoaegfeficeidegnets,thegh-frequency8edthegiveonfandcombinationwindowresults,Experimental8ngthatfusdeedtmhaonstratemagebettermethodis8methodbothfusion.newion,a8t

4、ranswfo【orrmKdeyfu】sio:nwaveletrules;image;fusion81引言多源像素级数字图像融合是目前图像融合领域中研究最为深入与广泛的图像融合技术之一，它在目标识别[1]、医学图像处理[2]、多聚焦图像处理[3]以及计算机视觉等多个领域有着广泛的应用。近年来，以小波分析为代表的多分辨率分析方法在像素级数字图像融合领域中取得了越来越广泛的应用[4-5]。而当前图像融合研究的焦点多数又集中在融合规则上，因此融合规则的好坏将直接影响图像融合质量。基于小波分析的传统融合规则，虽然也可以

5、取得较满意的融合效果，但由于该融合规则没有考虑到图像边缘信息以及噪声对融合图像的影响，因此在一定程度上导致了融合图像的边缘模糊、清晰度和对比度不高、部分信息的丢失以及噪声的引入等问题。针对传统融合规则的不足，本文给出了一种基于小波分析的图像融合新方法，在低频系数选择中采用一种基于边缘信息的图像融合规则，保留原图像中最有可能是边缘的点，在高频部分的小波系数选择采用一种基于窗口与分形相结合的融合规则，尽项目基金：湖南省自然科学基金（07JJ6115）；湖南省教育厅创新平台开放基金项目（11K069）；智能制造湖南省高校重点

6、实验室（2009IM06）。作者简介：刘海涛（1984—），男，研究生，主要研究方向为图像融合、模式识别等；石跃祥（1964—），男，教授；康蕴（1985—），女，研究生。E-mail：278763779@qq.com82011-9-29可能的消除噪声对融合图像的影响。2图像的快速小波分解与重构在上个世纪八十年代末，Mallat提出了小波分析的快速分解算法与重构算法[6-7]，即：两个滤波器算子分别记为H（低通）和G（高通），设置每幅源数字图像的行和列分别为前面两个滤波器算子的下标r和c，通过Mallat推导出来的Ma

7、llat快速算法，按照下面的公式在尺度j-1上进行分解：82011-9-29CjHcHrCj1DGHC1jcrj1DHGC2jcrj1DGGC3jcrj1(1)82011-9-29以上公式对应尺度为Cj1的低频图像系数成分、对角线方向上的高频图像系数成分、在垂直方向上的高频图像系数成分、水平线方向上的高频图像系数成分分别为Cj，D3，D1，jj2Dj，根据只有能量守恒才有意义，也就是必须能进行反变换才有意义，图像Mallat重构82011-9-29算法如下式：123Cj1HrHcCj!HrGcDj!GrHcDj!G

8、rGcDj(2)82011-9-29其中，H*与G*分别为H，G的共扼转置矩阵。3基于小波分析的图像融合规则基于小波分析的图像融合方法主要是利用小波变换的多尺度分解特性，先对多幅源图像进行小波迭代分解，然后对不同子频带的小波系数分别进行融合处理，得到其融合系数，最后通过相应的小波逆变换得到融合图像。以2幅图像的融合为例，基于小波