基于小波变换的自适应多聚焦图像融合算法.pdf

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1、第23卷第9期传感技术学报Vo1．23No．92010年9月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSSept．2010AdaptiveAlgorithmofMulti-FocusedImageFusionBasedonWaveletTransformZHOU死，HUBinfie(SchoolofElectronicsandInformationEngineering，SouthChinaUniversityofTechnology，Gnangzhou510641，China)Abstract：InBurt’SM

2、ethod，thefixedthresholdisnotgoodenoughtoberelativetotheuncertaintyofimage．Inordertoovercomethisdisadvantage，anewadaptivefusionalgorithmbasedonwavelettransformisputforward．Afterwavelettransformingofmulti—focusedimages，thematchdegreeofimagesisconsideredasanadaptivethresholdt

3、odecidewhethermaximumselectionorweightedaveragetobeused．Atlastfusionimageisobtainedbywaveletinversetransforming．Experimentsshowthatthefusionimageofproposedalgorithmhasmoreinforma-tioncontentandhigherclarity．Keywords：imagefusion；wavelettransform；multi-focusedimage；matchdegr

4、ee；adaptivethresholdEEACC：6140C；6135doi：10．3969／j．issn．1004—1699．2010．09．013基于小波变换的自适应多聚焦图像融合算法术周挺，胡斌杰(华南理工大学电子与信息学院，广州510641)摘要：针对BURT法中阈值固定、与图像的不确定性较少关联的弊端，设计了一种基于小波变换的自适应融合算法。该算法运用小波变换对多聚焦图像进行分解，利用源图像的匹配度作为自适应阈值进行判别，再做相应的最大选取以及加权平均，最终通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，该方法能够获得具有更丰富的信息

5、量以及更高的清晰度的融合图像。关键词：图像融合；小波变换；多聚焦图像；匹配度；自适应阈值中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1004—1699(2010)09—1272—05多聚焦图像融合一直是多传感器图像融合的焦该方法中阈值仍然是人为设定，缺乏和源图像的有机点之一。由于摄像机与拍摄场景中不同目标的距离联系，仍旧有可能产生以上提及的弊端。现在图像融有差异，无法同时聚焦到这些目标上，导致难以用一合研究的焦点多数在于融合规则及分解类型。融合幅图像就获得某一场景内所有的清晰数据。因此，规则涉及到对比度、能量、方差、梯度、模糊集、粗糙采用

6、不同焦距，对同一场景进行多次拍摄，再进行图集J，而分解类型主要有小波及其扩展、curvelet、像融合，获得完整清晰的图像，可以大大的提高对可contourlet_9—111等。以上研究大大提高了图像融合的视目标的识别率以及优化人眼的感知，进而实行目精度，但仍旧使用到了传统的融合算法，无法摆脱上标识别等高层次的处理。述弊端。因此，本文提出了一种新的融合算法，判别目前小波域中传统的融合算法为可分为：最大选融合方式的阈值由源图像匹配度来决定，具有对源图取法、加权平均法以及两者的结合法(BURT法)⋯，像的自适应性，可获得更好的融合效果。它们都在

7、不同程度上忽略了图像的不确定性。当只1小波变换及相关融合算法使用最大选取和加权平均中的一种算法应用在特定的场景时，会丢失部分信息及降低图像清晰度和对比1．1小波变换的基本概念度。虽然BURT法较好地结合了两者的优点，但由于小波变换是图像融合中常用的一种方法。它是项目来源：国家科技重大专项(2009ZX03006—003)资助课题：“中高速传感网络系统设备、接入设备研制与规模化制造技术”；广东省科技重大专项(2009A080207002)资助课题：“中高速传感网络关键技术”收稿日期：2010—02—27修改日期：2010—05—07第9期周挺

8、，胡斌杰：基于小波变换的自适应多聚焦图像融合算法1273作用在频率域中的一种信号分解和重构的算法。利法。匹配度表示两幅图像的相似程度的大小，其计用MALLAT算法，任何一副图像经