基于加权改进小波变换的图像融合算法

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1、第35卷第ll期计算机工程2009年6月I1o1．35No．1lComputerEngineeringJune2009·图形图像处理·文章编号：1000--3428(2009)11--022,8--03文献{丽——_基于加权改进小波变换的图像融合算法王智文，刘美珍。，蔡启先，谢国庆(1．广西工学院计算机工程系，柳州545006；2．广西工学院图书馆，柳州545006；3．福建师范大学软件学院，福州350007)摘要：针对低对比度图像融合时会造成图像细节模糊等缺陷，提出一种基于加权双正交自适应小波变换的图像融合算法。取小波系数局部模极大并进行自适应加权修正以融合高频系数。采用对2幅原

2、图像的低频系数加权自适应的方法对低频系数进行融合。对多聚焦图像和多光谱彩色图像分另U采用计算图像信息熵和均方根误差、计算图像平均梯度的方法对融合的性能进行评价。实验结果表明，采用该融合规则得到的融合图像具有良好的融合效果。关健词：小波变换；图像融合；图像信息熵；均方根误差ImageFusionAlgorithmBased0nWeightedandImprovedWaveletTransformWANGZhi-wen，LIUMei．zhen，CAIQi．xian，XIEGuo．qing3(1．Dept．ofComputerandEngineering，GuangxiUniversit

3、yofTechnology,Liuzhou545006；2．Library,GuangxiUniversityofTechnology，Liuzhou545006；3．FacultyofSoftware，F~ianNormalUniversity，Fuzhou350007)[Abstract]Animagefusionalgorithmwithweightedbiorthogonalselfadaptivewavelettransformisproposed，whichcanmakeupfordefectsthattherearefaintnessofimagedetailsini

4、magefusionoflowercontrastimage．Theadaptivemethodofwaveletcoeficientlocalmodelmaximumwhichisweightedisusedtofusethehighfrequencycomponent，andthesyncreticadaptivemethodisalsochoseninthecourseoffusinglowfrequencycoeficient．Thecapabilityofmulti—focusimagefusionisevaluatedbycalculatingimageinformat

5、ionentropyandRootMeanSquareError(RMSE)．Thecapabilityofmulti—spectrumimagefusionisevaluatedbycalculatingmeangradsofimage．Experimentalresultsshowthatthefusionruleofthemethodismoreeffective．[Keywords]wavelettransform；imagefusion；imageinformationentropy；RootMeanSquareError(RMSE)l概述图像融合是以图像为主要研究内容的

6、数据融合技术，是将相同或不同传感器得到的同一目标的多幅图像在统一的坐标中利用图像融合算法合成一幅图像的过程。由于待融合的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经过图像融合技术得到的合成图像可以更全面、更精确地描述所研究的对象，为进一步的图像处理和分析提供高质量的图像数据，因此图像融合技术在军事、医学、遥感、计算机视觉等领域得到了图1基本小渡分解示意圈广泛应用。其中，由于小波变换是非冗余的，因此使图像经过小波分解后l=∑ho(七一2i)h0(卅一2f)的数据总量保持不变，并且能克服相邻尺度上图像信息的相l关性差等缺陷，充分反映原始图像的局部变化特征，具有比1口f=∑h。(七一2i)h

7、。(m一2t)4-2塔形分解融合更好的融合效果】。同时，小波变换分析具有{(1)l=∑h。(一2i)h~(一21)s／,~方向性，利用这一特点就有可能获得视觉效果更佳的融合图l像。但由于正交小波变换的正交滤波器不具备线性相位特性，I』=∑h1(七一2i)ha(m一21)s／,~Lt，其产生的相位失真将会引起图像中边缘信息的失真。由于低由图1可知，原始图像在1个尺度下的边缘轮廓可以分对比度图像的3个高频分量偏小，对水平、垂直和对角分量进行融合时，会造成图像细节模糊。针对