基于四元数小波变换的图像融合方法研究

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1、分类号密级硕士学位论文题目：基于四元数小波变换的图像融合方法研究英文并列题目：ResearchonQuaternionWaveletTransformbasedImageFusion研究生：王治文专业：计算机科学与技术研究方向：计算机应用与技术导师：罗晓清指导小组成员：学位授予日期：2016年6月答辩委员会主席：张曦煌江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二○一六年六月摘要摘要图像融合是通过某种算法，充分利用两个或多个待融合图像中的信息并将其合成为一幅融合图像，使得融合图像中信息更丰富更可靠的过程。作为信息融合中一个新兴科研领域，图像融合在三十年来已经取得了一些成

2、果，在医学、民用、军事等领域也已经有了很多应用。但是由于国内研究起步晚，对图像融合的研究还不够深入和系统。在完整的图像融合理论体系还未形成的情况下，对其进行深入研究依然很有意义。目前，针对金字塔变换、小波变换和各种多尺度变换等多种基于频域的图像融合算法的研究十分活跃。其中，多尺度变换工具中四元数小波变换作为一个新兴的图像解析工具，不但克服了小波变换和轮廓波变换等不具有平移不变性的缺点，而且对图像的轮廓、边缘以及方向性纹理等特征的描述能力更强。最重要的是，分解图像后得到四元数小波变换系数特有的幅值与相位信息有着1:4的冗余，研究人员可以从中提取源图像更多的细节与特征

3、。因此，对四元数小波变换的研究是很有必要且很有价值的。本文在学习了传统多尺度分析工具及对应的融合方法之后，对四元数小波变换进行了研究。以此为基础，对四元数小波变换在图像清晰度评价和图像融合中的应用进行了进一步的探索。本文主要研究内容如下所示：(1)通过对当前流行的多尺度分析工具的理论与应用的研究，本文从分解系数以及分解系数所代表的意义的层面上分析了离散小波变换DWT(DiscreteWaveletTransform)系数与四元数小波变换QWT(QuaternionWaveletTransform)系数的相似之处与不同之处，并对QWT的幅值与相位信息代表的物理意义进

4、行了说明，进一步证实了QWT的优点。(2)在QWT的基础上提出了一种基于四元数小波变换系数幅值与相位信息的图像清晰度评价指标。从清晰图像普遍具有清晰的纹理特征出发，本文构造了一个新的图像清晰度评价算法。先利用QWT将图像分解为低频子带与高频子带，然后分别从低频子带和高频子带中提取对应的幅值与相位信息，由低频子带的幅值计算得到其在三个方向（垂直、水平、对角）的梯度，利用求得的梯度与低频子带或最低一层高频子带相同方向的相位按照对应位置像素相乘的方式处理，然后取绝对值累加，这样得到两个指标值。多次实验的结果显示，该清晰度评价算法与现有的清晰度指标相比，其效果不受图像内容

5、影响，对有着相似模糊程度的图像的评价很准确，并且对模糊噪声图像依然能够得到正确的评价效果，适用范围更广。(3)在QWT的基础上提出了一种基于四元数小波变换的图像融合新方法。首先，对待融合图像进行四元数小波变换得到变换系数，低频按照对应位置取绝对值大的规则、高频按照上下文模型的规则处理得到融合系数，最后根据融合系数进行四元数小波逆变换获得融合图像。实验结果证明，与现有的融合算法相比，本文算法能保留待融合图像中更多的细节与边缘信息，在视觉评价与客观评价上均有更好的表现。关键词：图像融合；四元数小波变换；多尺度分析；图像清晰度评价；上下文IAbstractAbstrac

6、tBysomekindofalgorithm,imagefusionmakesfulluseoftheinformationintwoormoreimagesandsynthesizesthemintoafusionimage,whichmakestheinformationmoreabundantandreliable.Asanewresearchfieldininformationfusion,imagefusionhasachievedsomeachievementsinthirtyyears,andhasbeenappliedinmanyfields,su

7、chasmedicine,civil,militaryandotherfields.Unfortunately,duetothelatestartofdomesticresearch,researchonimagefusionisnotdeepenoughandsystematization.Inthecaseofacompleteimagefusiontheorysystemhasnotyetformed,itsin-depthresearchstillhasaveryimportantsignificance.Atpresent,theresearchonim

8、agefu