正交小波变换在图像融合中的应用

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1、第27卷第4期2006年7月微计算机应用MICROCOMPUIERAPPLICATIONS正交小波变换在图像融合中的应用张兢(贯庆工学院电子信息与自动化学院雳庆400050)摘要:阐述了多传感器图像融合技术的原理和融合方法。利用小波分解的多分辨率特性和方向性，建立了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法，提出了新的融合规则和融合算子。实验表明基于小波变换的图像融合方法是有效的.该方法的融合效果优于其他的图像融合方法.融合后的图像质量得到了较大提高。关键词:图像融合小波变换多分辨率分析图像処理ApplicationofBior

2、thogonalWaveletIVansforminImageFusionZHANGJing(SchoolofElectronicsandAutomation，ChongqingInstituteofTechnology,Chongqing,400050.China)Abstract:Principleandmethodsaboutmulti•sensorimagefusiontechnologyhavebeenstudied.Basedonthecharaczteristicsofmulti-resolutionanddirec

3、tionofwaveletanalyzing，anovellayeredimagefusionmethodonthewavelemulti-scaleanalyzinghasestablished，andthenewfusionrulerandfusionoperatoralsohavebeenprovided.Expertmentalresultsshowthatthismethodismoreeffectivethantheothers.Aftertreatedonthismethod,theimagequalityhasbe

4、enapparentlyimproved.Keywords:Imagefusion，Wavelettransform，Multi-resolutionanalysis，Imagetreatment1引言图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域中一项重要而有用的新技术。多传感器图像融合技术最早是被应用于遥感图像的分析和处理中。对遥感图像进行融合处理的目的主要有锐化图像、改善几何矫正、色彩矫正、改善分类特性等等。其采取的融合方法主要有加权平均、差分及比率、主分量分析PCA(PrincipalComponentAnalysis)、高通滤波

5、等。这些方法在进行融合处理时都不对参加融合的图像进行分解变换，融合处理只是在一个层次上进行的，因此均属于简单的图像融合方法。到了2()世纪9()年代后，图像融合技术的研究应用领域也遍及可见光图像处理、红外图像处理、医学图像处理等。尤其是近几年，多传感器图像融合技术已逐步应用于计算机视觉、自动目标识别、复杂设备诊断、制造过程监视、医学疾病诊断等领域。图像融合的方法有多种，但基于小波变换的图像融合方法无疑更具优越性和先进型。2多传感器图像融合技术多传感器数据融合技术是充分利用多传感器资源，通过对这些传感器及观测信息的合理支配和使用.将

6、各种传感器在时间或空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，产生对被测对象的一致性解释或描述。图像是二维信号，医像融合是多传感器数据融合的一个重要分支。所谓图像融会是指综合两个或多个源图像的信息，图像融合的目的就是a过对多幅图像信息的提取与综合，从而获得对同一场景/目枋的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述。该融合图像应更符合人或机器的视觉特性，以利于对该图像的进一步分析、理解以及目标的检测、识别或跟踪。2.1图像传感器及其信息融合对于同一目标或场景，由多个不同特性的传感器获取的图像信息是有所差异的，即使是采用相同的传感器.在

7、不同邓测时间或不同观测角度获得的信息也可能不同。从多个传庖器获得的图像信息中包含了冗余信息和互补信息。图像融合充分利用了多个被融合图像中包含的冗余信息和互补信息。在不利的环境条件下或者当一个图像传感器不足以提供用于目标识别或场景描述的足够信息时，通过图像融合仍可获得较满意的图像效果。以两个传感器A，B为例.其信息融合的示意图如图I所示。目前,常用的图像传感器有:红外热像仪、微光夜视仪、激光成像雷达、多光谱成像仪、紫外光成像仪等。通过对来自多图1多传感器融合示意图图像配准最终结果像索级融合Ad=If(X,y)(X，y>](n,WyG

8、Z2=[f(x，y)(x,y)J(n9m,GZ2=ff(X，y),^i：n.m(X,y)](n,m)GZ2以•/=[f(x•y),,y)J(n,m)ez2个传感器的图像进行融合处理后，获得的融合图像包含了任何单一传感器均无法提供的信息。图像融合有以