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1、第7卷第1期安徽职业技术学院学报Vol.7No.12008年3月JOURNALOFANHUIVOCATIONALTECHNICALCOLLEGEMar.2008利用小波变换对图像进行像素级融合纪启国(安徽城市管理职业学院,安徽合肥230601)摘要:文章提出一种基于小波变换的像素级图像融合方法,即首先对源图像利用Mallat算法做小波分解,然后由区域能量法实现小波系数的选择。实验选取曼谷西北部的多波段图像进行融合,统计特性评价结果表明了该算法的有效性。关键词:小波变换;Mallat算法;区域能量法;统计特性评价
2、中图分类号:O4文献标识码:A文章编号:167229536(2008)0120020205Abstract:Awaveletbasedpixel2levelimagefusionmethodisproposedinthispaper.First,sourceima2gesaredecomposedbyMallatalgorithm.Thenwaveletcoefficientsareselectedaccordingtotheregionalener2gymaximumrules.Experimentsarep
3、erformedonmulti2bandremotesensingimagesofnorthwestBangkokregion.Theresultsofstatisticalevaluationdemonstratetheeffectivenessoftheproposedmethod.Keywords:wavelettransform;Mallatalgorithm;regionalenergymaximumrule;statisticalevaluation[3]图像融合是一个对多遥感的图像数据和其它征,保
4、留其细节部分。实验中所用的源图像如图信息的处理过程。它着重于把那些在空间或时间2(a)、(b)所示,两幅图像对应着两个不同波段,可上冗余或互补的多源数据,按一定的规则或算法以看出,各波段图像的重点是不同的,(a)图对水面进行运算处理,获得比任何单一数据更准确、更丰的反射较大,对道路的反射较小,(b)图恰好相反。富的信息,生成一幅具有新的空间、波谱、时间特一般融合算法是在空域对像素值进行加权平均,这[1]样容易将只在一幅图中出现的特征模糊掉,出现不征的合成图像。图像融合可以在像素级、特征[4]级、决策级三个层次上
5、进行。小波变换是近年来必要的信息损失。本文的做法是先将两幅图像迅速发展起来的数学分支。由于小波在时域和频作小波分解,对小波系数矩阵进行基于区域能量的域都有表征信号局部特征的能力,具有多尺度分加权平均,这样做能将两幅图像的特征进行有效的析的特点。因此自以Mallat为代表的法国学者结合,细节部分也能根据像素附近一小段窗口内的将小波用于信号处理至今[2],各种小波在信号处能量的大小进行加权,并能减小噪声的影响。对图像进行数据融合的过程如图1示:理上应用的研究迅速展开,而小波在图像处理领域也发挥出很大的作用。利用小波
6、方法融合图像的基本思想是首先利用小波变换得到图像的多尺度表示,然后在不同的尺度上分别进行融合,最后由融合后的各级分量重构出新图像。对于两幅已经配准好的图像,对其进行像素级图1小波变换融合过程融合,根本目的是最大限度地综合源图像的基本特收稿日期:2007202221作者简介:纪启国(1980-),男,安徽明光人,安徽城市管理职业学院助教,安徽大学在读硕士,主要研究方向:电路与系统、数字图像处理。第1期纪启国:利用小波变换对图像进行像素级融合211图像数据融合实现方法融合算法的简单步骤如下:(1)选择具有紧支集的正
7、交小波及其对应的小波滤波器,既要考虑到它的局部性要求,又要考虑到它的光滑性要求。(2)对每一幅原始图像采用Mallat分解算法分别进行适当层次(1-6)的小波变换。(3)对每一幅图像分解后的小波系数矩阵进行融合。由于融合的目标是尽可能地保留图像的细节,可以选取计算分块小波系数的方差,根据方差值进行融合的方法;也可以直接采用保留小波分解系数中绝对值最大的系数的方法,得到一个融合后的小波系数矩阵,再采用Mallat重建算法对融合后的小波系数矩阵进行反变换,重建图像。1.1滤波器选择在本实验中选用m次多项式样条共轭镜
8、像滤波器h[n],计算公式如下:-εiωS2m+2(ω)^h[ω]=exp2m+1(1)22S2m+2(2ω)+∞1Sn(ω)=∑n(2)k=-∞(ω+2kπ)0m为奇数其中,ε=1m为偶数图2利用Mallat算法重建图像结果对于线性样条,m=1,有(a)像素值大小的限制,当像素值大于25521/21+2cos(ω/2)2ω或小于0时要做约束:大于255变成255,小于0^h[ω]=2
