多尺度分解的图像融合算法研究及应用

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2、，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均己在文中＾义明确方式碌明。本声明的法律责任由本人承担。０化论文作者签名：日期：７Ｖ化＇Ｕ关于学位论文使用枚的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包：①学校有权保管括、并向有关部口送交学位论文的原件与复印件；＾③学校可！乂采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论女；⑤＾学校可允许学位论义被查阅或借閲④学校可！乂学术交流为目的复；，制赠送和交换学位论文；⑤学校可＾乂公布学位论文的全部

3、或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。签名：柳來＇日期：＾导师签名；日期：１（７＼图书分类号O29密级非密注1UDC______________________________________________________________硕士学位论文多尺度分解的图像融合算法研究及应用王少杰（作者姓名）指导教师（姓名、职称）潘晋孝教授申请学位级别理学硕士专业名称应用数学论文提交日期___2016__年___6___月___2___日论文答辩日期___2016__年___5___月___28__日学位授予日期

4、________年______月______日论文评阅人陈寅、王鹏答辩委员会主席赵爱民2016年5月25日多尺度分解的图像融合算法研究及应用摘要图像融合是将多源信道采集到的关于同一目标的图像，通过互补去冗，最大限度提取各自信道中的有利信息，最终融合成高质量图像的过程，现已被广泛应用于各个领域。本文基于变换域研究多尺度分解下的图像融合算法。主要研究内容如下：1)提出了基于小波变换（DWT）的自适应图像融合算法。将基于窗口的策略与加权平均方法相结合，提出对低频成分采用基于局部区域能量比的融合规则，而高频采用基于局部区域能量匹配度的自适应融合策略，

5、并在高频融合规则相同的情况下，与低频采取加权平均、区域能量取大的两种融合算法进行比较，实验结果验证了该算法的有效性。2)研究了基于双树复小波变换（DT-CWT）的图像融合算法。针对低高频系数的不同特点采用了不同的融合规则，低频采用区域平均能量取大的策略，高频采用基于局部标准差的选择及加权平均的策略，该算法充分考虑了图像的细节信息及清晰度，得到的融合效果较好。另外，基于该方法研究了图像融合最佳分解层数的选取，以多聚焦图像和医学图像进行实验，通过对实验结果进行主观和客观的评估，得出了最佳分解层数。关键词：图像融合，多尺度分解，双树复小波变换（DT

6、-CWT），区域能量，局部标准差，分解层数ResearchandApplicationofImageFusionAlgorithmBasedonMulti-scaleDecompositionAbstractImagefusionistoextracttheadvantageousinformationingreatestextentofthesametargetfromdifferentchannelthroughthecomplementaryandredundancy,tomergeintoahighqualityimage,andha

7、sbeenappliedinvariousfields.Thispaperstudiestheimagefusionalgorithmbasedonmulti-scaledecomposition.Themainresearchcontentisasfollows:1)Proposestheadaptiveimagefusionalgorithmbasedonwavelettransform(DWT).Combinedthestrategybasedonthewindowwithweighedaveragemethod.Putsforward

8、thefusionruleofthelowfrequencycoefficientsbasedonthelocalregion-energyratio,andthe