【图像融合】小波变换（加权平均法+局域能量+区域方差匹配）图像融合【含Matlab源码 1819期】

⛄一、小波变换彩色图像融合简介

1 前言
图像融合是将不同传感器所获得的多个图像根据某种算法进行融合处理,取长补短,使一幅图像能够更清楚、更准确地反映多幅图像的信息,多聚焦彩色图像融合是图像融合的一个分支。目前在各种图像采集与分析系统中已使用的CCD数码相机,对于聚焦良好的物体可呈现出清晰的图像。由于光学镜头焦距长度的限制,很难将场景中所有目标都成像清晰,除聚焦良好的物体外,该物体前后有一定距离外的所有目标,都呈现不同程度的模糊,因而可通过对同一场景多次成像,但聚焦物体不同,然后利用图像融合技术进行处理,就可得到不同目标都清晰的彩色图像。多聚集图像融合技术在数码相机、医学、目标识别、机器人识别等方面有着广阔的应用前景,是目前科技界研究的一个热点。

随着20世纪90年代小波变换在图像处理中的广泛应用,它也被成功地应用于图像融合。基于小波变换的多聚焦彩色图像融合方法主要有两种:(1)将彩色图像从RGB空间转化到YUV空间,在YUV空间利用小波变换进行融合处理;(2)直接对彩色图像的R、G、B三分量进行小波变换,再根据一定的融合规则获得融合图像。虽然小波变换的融合效果相对比较理想,但在融合的过程中仍存在一些问题,其中一个主要问题是小波系数的融合处理。目前主要的融合方法有基于区域能量最大、清晰度最大等融合规则,这些小波系数融合方法虽然能够提高图像融合的效果,但这些算法容易产生较大的颜色偏差。针对以上问题,本文直接对彩色图像的R、C、B三分量进行小波变换,在小波域对低频和高频采用不同的融合方法进行融合处理。实验结果表明,本文融合方法是一种有效的融合方法,相对于其他融合方法能够较好地保留图像的光谱信息。

2 基于小波变换的图像融合原理
对二维图像进行N层的小波分解,可得3N+1个不同的频带,其中包含3N个高频带和1个低频带。下面以两幅图像的融合为例,说明基于小波变换的图像融合原理。

如图1所示:对原始图像1、2进行分解,即对原始图像分别进行低、高通滤波,使原始图像分解为含有不同频率成分的4个子图像,再根据需要对低频子图像重复上面的过程,也就是建立各图像的小波塔形分解。然后对各个

最后

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