基于小波变换技术的图像融合方法的研究与应用

本论文所做的工作及创新主要包括以下几个方面: 1)查阅了国内外一定数量的期刊、文献，综述了图像融合的基本概念，总结了该领域 研究的最新进展，对存在的问题进行了讨论，并展望了未来的发展趋势。 2)对图像融合的算法进行了细致的归类，具体解释了空域、变换域图像融合算法，像 素级、特征级以及决策级图像融合算法各自的适用范围和特点。 3)综述了该领域的热点图像融合问题，对多传感器图像融合、多分辨率图像融合以及 多聚焦图像融合，分别做出了具体说明。 4)回顾了傅立叶变换和小波变换的发展，由多分辨率分析引出了金字塔型和基十小波 变换的两类图像分解与重构方法;特别针对影响图像融合效果的各种因素:融合图像的类 型、小波变换的基函数、滤波器、分解层数以及融合规则，进行了归纳总结。 5)讨论了图像融合质量的评价方法，单独列出了主观和客观相结合的方法。在仿真实 验中，使用MATLAB中的图形用户界面GUI和小波工具箱(Wavelet Toolbox，实现了图 像融合质量评价的可视化。该研究成果可参照已发表论文《小波图像融合评价方法的综合 比较研究》。 6)综述了吉布斯现象，并讨论了抑制伪吉布斯现象的平移不变小波变换。将在基十“平 移平均”思想的Cycle Spinning算法用十图像融合，提出了一种基十小波变换的Cycle Spinning图像融合的方法(称为CSDWT，简称为CS方法)，并在仿真实验中实现了该过 程，取得了较好的主观和客观融合效果。该研究成果可参照已发表论文《小波变换结合Cycle Spinning图像融合的研究》。 7)进一步研究了Cycle Spinning算法，就平移方向和平移量两个问题提出了不同的平 移策略，从}fu改进了CS方法;仿真实验证明，这种改进没有减弱图像的融合效果，ifu b_ 减少了计算量。该研究成果可参照已发表论文《基十小波变换的Cycle Spinning图像融合的 扩展研究》。