基于小波变换低频域增强的多聚焦图像融合

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1、摘要图像融合是指按照一定的规则，把同一目标或同一场景的多个传感器的成像或单一传感器的多次成像进行一定的处理，生成一幅新的图像。通过单一传感器所获得的图像的信息往往不足以用来对目标或场景进行更好的检测、分析与理解，对多个传感器信息的融合能获得同一场景或目标更全面、更准确、更可靠的信息，融合结果图像更符合人或机器的视觉特性，有利于对图像的进一步分析、理解、目标的检测、识别或跟踪。图像融合在自动目标识别、机器视觉、遥感、机器人、复杂智能制造系统、医学图像等非军事领域和军事领域得到了广泛的应用。近年来图像融合己成为热门的课题。一般认为图像信息融合分为三个层次，即像素级融合

2、、特征级融合和决策级融合。本文将重点讨论图像融合方法在数码相机中的一个重要应用一一多聚焦图像融合。首先对于图像融合的一些基础知识进行了一些介绍。接着，在此基础上讨论了关于多聚焦图像融合的一些方法(重点讨论基于空间域的和基于频率域的图像融合方法)，以及基于小波变换的对低频域改进的多聚焦图像融合方法等等。通过对以上方法的分析，为了改善细节分辨率和对比度，本文提出了新的基于小波变换低频域增强的图像融合方法。该方法增强了低频域的边缘，并采用均方根误差对该方法进行了客观评价。实验结果表明该方法有很好的融合效果，与已有的低频域平均法和尺度系数卷积融合方法相比，能更好的突出低频

3、域边缘细节信息和区域特征。最后，我们对论文进行了总结，并提出了进一步研究的方向。关键词：多聚焦图像；图像配准；图像融合；小波变换；能量；方差Abstracthnagefusionintegratestheinformationgeneratedbydifferentimagingsystemsaboutthesamesceneandobjects，orbythesamesalsorindifferenttimeaccordingtOsomerulesandoroatesanewimage．Becausedifferentkindsofimaging9a啪体areo

4、ptimizedforsomewhatdifferentoperatingrangeandenviromnentalconditions．individual$alsormaynotreceivealltheinformationnecessaryfordetecting锄objectbyhtananorcomputervision．Withtheuscofmulti-钾nsor(ormultipleimages)，thefusedimagecontainsamorecomplete，accurateandreliabledescriptionofthescone

5、thananyoftheindividualsoorCeimage．Asaresultofthisprocessing,thefusedimageismoreusefulforhumanandmachineperceptionorfllrthcl"imageprocessingsucha8objectrecognition,imageanalyzing,featureextractionandobject曲ce．Withtheavailabilityofmulti·SenSOrdatainmanyfieldssuchasremotesensing,medicali

6、maging,machinevisionandmilitaryapplications，imagefusionhasemergedasanewandpromisingresearcharea．Generallyspeakingimageinformationfusioncouldbedividedinto3levels：pixel—leveland、feature-levelanddecision-levelfusion．Thispapermainlydiscussesanimportantapplicationofimagefusionindigitalcame

7、Fa：multi—focusimagefusion．First，webrieflypresentthebasisknowledgeofimagefusion，thensomemethodsofmulti—focusimagefusionespeciallythemethodofbasedonspace-areaandfrequency-areahavebeendiscussed．Multi·focusimagefusionmethodbasedonwavelettransformalsohasbeendiscussed．Accordingtotheanalysis

8、ofmet