多聚焦图像融合算法研究
多聚焦图像融合算法研究
本科毕业设计论文题目多聚焦图像融合算法研究专业名称学生姓名指导教师毕业时间毕业 任务书一、题目多聚焦图像融合算法研究二、指导思想和目的要求本题目来源于科研，主要研究多聚焦图像的概念，学习多聚焦图像的常用融合算法，进而实现相关算法。
希望通过该毕业设计，学生能达到：1．利用已有的专业知识，培养学生解决实际工程问题的能力；2．锻炼学生的科研工作能力和培养学生团队合作及攻关能力。
三、主要技术指标1．学习多聚焦图像的特点；2．研究多聚焦图像的融合算法；3．实现多聚焦图像的融合。
四、进度和要求第01周----第02周： 参考翻译英文文献；第03周----第04周： 学习多聚焦图像的特点；第05周----第08周： 研究多聚焦图像的融合算法；第09周----第14周： 编写多聚焦图像的融合程序；第15周----第16周： 撰写毕业设计论文，论文答辩。
五、主要参考书及参考资料1.张德丰.MATLAB 数字图像处理[M].北京：机械工业出版社，2012.2. 敬忠良. 图像融合——理论与应用[M].北京：高等教育出版社，2010.3. 郭雷. 图像融合[M]. 北京：电子工业出版社，2011.4. 孙巍. 孙巍. 像素及多聚焦图像融合算法研究[D].长春：吉林大学，2008.5. 马先喜. 多聚焦图像融合算法研究[D].无锡：江南大学，2012.学生 指导教师 系主任 __ __设计论文摘要图像融合是将同一对象的两个或多个图像按一定规则合成为一幅图像。
其关键是抽取每幅源图像中的清晰区域，并将这些清晰区域以一定的规则融合起来，从而生成一幅清晰且信息量完整的融合图像。
多聚焦图像融合的具体目标在于提高图像的空间分辨率、改善图像的几何精度、增强特征显示能力、改善分类精度、替代或修补图像数据的缺陷等。
本文概括了多聚焦图像融合的一些基本概念和相关的基本知识，对DWT分解的层数和方向子带的个数对融合结果的影响进行了初步的研究。
多聚焦图像像素级融合算法研究
多聚焦图像像素级融合算法研究多聚焦图像融合是多源图像融合领域的一个重要分支,主要用于同一光学传感器在相同成像条件下获取的聚焦目标不同的多幅图像的融合处理。
由于聚焦范围有限,光学成像系统不能将焦点内外的所有目标同时清晰成像,导致图像分析时需要耗费大量时间和精力。
多聚焦图像融合是一种解决光学成像系统聚焦范围局限性问题的有效方法,可以有效提高图像信息的利用率,扩大系统工作范围,增强系统可靠性,更加准确的描述场景中的目标信息。
目前,该技术广泛应用于交通、医疗、物流、军事等领域。
多聚焦图像像素级融合是多聚焦图像融合的基础,它获得的原始信息最多,能够提供更多的细节信息。
如何准确定位并有效提取源图像中的聚焦区域是多聚焦图像像素级融合的关键。
由于受图像内容复杂性影响,传统的多聚焦图像像素级融合方法很难对源图像中聚焦区域准确定位,且融合图像质量并不理想。
本论文针对现有多聚焦图像像素级融合方法存在的不足,在空间域内对多聚焦图像像素级融合算法进行了深入研究。
论文主要研究内容如下：1、提出了基于鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RPCA)与脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN)的多聚焦图像融合算法。
根据RPCA构建的低维线性子空间可表示高维图像数据,增强目标特征信息,对噪声具有鲁棒性的特点,将源图像在RPCA分解域的稀疏特征作为PCNN神经元的外部输入,并根据PCNN神经元的点火频率来定位源图像中的聚焦区域,增强了融合算法对噪声的鲁棒性,提高了融合图像质量。
2、提出了基于RPCA与四叉树分解相结合的多聚焦图像融合算法。
利用源图像稀疏矩阵的区域一致性进行块划分,有利于提高聚焦区域信息提取的完整性和准确性。
此外,四叉树分解用树结构存储图像块划分结果,有利于提高源图像递归剖分的效率。
该算法在自适应确定最优分块大小的基础上,利用稀疏矩阵各稀疏矩阵子块的局部特征检测源图像的聚焦区域,抑制了“块效应”对融合图像质量的影响,取得了良好的融合效果。
像素级多聚焦图像融合算法研究
像素级多聚焦图像融合算法研究
在变换域方面,提出了两种基于Q-Shif双树复数小波变换(Q-Shif DT-CWT)的融合算法。
针对低频系数和高频系数的不同特点,算法一分别采用邻域梯度取大(NGMS)和模值取大(MVMS)融合准则进行系数融合。
在算法一的基础上,算法二采用合成图像模值取大(SI-MVMS)准则对高频系数进行融合。
两种融合算法提高了系数选取的准确性,其中算法二融合图像质量更高。
在空间域方面,提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的空间域融合算法。
该算法采用NSCT提取源图像细节信息,通过合成图像绝对值取大(SI-AVMS)准则得到融合决策图来“指导”源图像中像素点的选取。
算法利用NSCT良好的细节表现力,克服了传统空间域融合算法在细节表现力上的不足。
由于不存在反变换,避免了对源图像信息的破坏。
在彩色多聚焦图像融合方面,提出了基于NSCT的空间域彩色多聚焦图像融合算法。
该算法根据亮度分量的融合情况“指导”源彩色图像的三个分量中像素点的选取,其中亮度分量采用基于NSCT的空间域融合算法进行融合。
该算法避免了传统融合算法容易出现的颜色失真和模糊现象。
NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法
NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法1. 引言- 研究背景- 研究目的- 文章结构2. 多聚焦图像融合算法研究- 多聚焦图像获取方法- 多聚焦图像融合算法分类- 多聚焦图像融合算法评价指标3. NSCT变换- NSCT变换原理- NSCT变换实现方法- NSCT变换特性分析4. 边缘检测算法- 常见边缘检测算法及原理- 边缘检测算法比较- NSCT与边缘检测的结合方法5. 实验结果与分析- 实验设置- 实验结果分析- 实验结论。
6. 结论- 本文的研究贡献- 本文的不足之处- 未来研究方向参考文献第一章节为引言，是文章的开篇，用来介绍研究背景、研究目的以及文章结构等内容。
作为一篇以NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法为研究对象的论文，第一章节也应该清晰地表述这篇论文的研究背景和研究目的，引起读者的兴趣，为后续章节的介绍打下基础。
在研究背景方面，可以从以下两个角度进行介绍：1. 研究多聚焦图像融合算法的必要性：随着科技的不断发展，多聚焦图像融合算法已经被越来越广泛地应用于数字影像处理、机器人视觉、医学图像等领域。
多聚焦图像融合算法可以将多张聚焦图像中的清晰区域提取和合成，生成一张高质量的融合图像，提供更加清晰和细节丰富的信息。
相比于单张图像，多聚焦图像融合技术在成像质量、对比度、颜色等方面展现出更高的优势。
2. 研究NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法的趋势性：在多聚焦图像融合算法的研究中，NSCT与边缘检测算法是目前被广泛应用的技术。
因为NSCT可以提取多尺度、多方向、高密度的图像特征，边缘检测技术能够在多个尺度和方向上获取丰富的边缘特征，这两种算法的结合能够更好地提升图像的质量和清晰度。
在研究目的方面，需要明确文章主要研究的内容：本文旨在探讨NSCT与边缘检测相结合的多聚焦图像融合算法模型，并比较实验结果，从而验证其在图像清晰度和质量方面的表现。
同时，本文还希望为多聚焦图像的处理提供一个新的思路和指导。
基于压缩感知的多聚焦图像融合技术研究的开题报告
基于压缩感知的多聚焦图像融合技术研究的开题报告一、研究背景多聚焦技术是一种能够获取物体在不同距离处的不同清晰度图像，并将这些图像进行融合，得到一张清晰、具有深度信息的图像的技术。
传统的多聚焦图像融合技术主要是基于加权平均法或者尺度空间分析法，这些方法对图像质量、图像噪声等有较强的限制性和依赖性。
相对来说，最近提出的基于压缩感知的多聚焦图像融合技术受限制比以往更小，对信号噪声和稀疏性的要求也相应减小，而且具有较高的融合质量和鲁棒性。
二、研究内容本研究计划采用基于压缩感知的多聚焦图像融合技术，探究其在图像融合领域的应用。
具体内容包括：1.基于多聚焦成像原理，获取多张不同清晰度的图像2.利用压缩感知的思想对多张图像进行高效率、低冗余的信息采集，提取多张图像的局部构造信息3.运用压缩感知框架，将稀疏表示算法与多聚焦图像融合的优点结合起来，提高算法整体性能4.对比实验室其他图像融合算法效果，评估本文提出的算法性能三、研究意义本研究计划主要探究基于压缩感知的多聚焦图像融合技术，该技术相较于传统的融合技术具有更高的鲁棒性和融合质量，而且在信号采集和处理的方面具有更高的效率和便捷性。
本研究的意义主要体现在以下几个方面：1.加深对基于压缩感知的图像融合算法的掌握，深入理解相关数学原理和理论2.探究压缩感知理论在多聚焦图像融合中的应用，将其应用于解决图像融合问题3.提出一种高效率、低冗余、高鲁棒性的多聚焦图像融合算法，为今后图像融合领域的研究提供新思路和新方法四、研究方法本研究采用实验分析法与理论分析法相结合的方法，具体步骤如下：1.对多聚焦图像进行分析和处理，提取多张图像的局部构造信息，并将其映射到高维空间中进行稀疏表示2.采用压缩感知的思想对多张图像进行稀疏表示，利用最小化L1范式的优化方法，获得多张图像的稀疏系数矩阵3.根据提取的图像局部构造信息和稀疏系数矩阵，重构出一张清晰、具有深度信息的多聚焦图像4.对于本研究提出的算法，进行多组对比实验，评估算法性能，并分析算法的优点和不足处五、研究预期成果本研究的预期成果主要包括：1.掌握基于压缩感知的多聚焦图像融合技术的相关数学原理和理论2.提出一种高效率、低冗余、高鲁棒性的多聚焦图像融合算法，解决图像融合中的重要问题3.对比分析多种图像融合算法，在图像质量、鲁棒性等方面进行评估，给出一个相对比较准确的定量分析结论4.论文的发表以及图像融合领域理论和应用的更新和提高六、可行性分析本研究采用基于压缩感知的多聚焦图像融合技术，这是一种相对较新的图像融合技术，具有许多发展空间和可持续性，在理论和实验方面都有很多成熟的研究方法和分析手段，具备较高的可行性。
基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合方法研究的开题报告
基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合方法研究的开题报告一、研究背景及意义随着数字图像处理和计算机视觉技术的快速发展，多聚焦图像成为了一种常见且有效的图像获取方式。
多聚焦图像是指在特定场景下，通过调整相机焦距或移动相机在不同位置拍摄同一场景的多张图像，得到焦距不同、聚焦点不同的、具有不同清晰度的多张图像。
多聚焦图像可以更加清晰地反映物体表面的纹理和细节，提供更加充分的信息，有利于后续图像分析、处理和应用。
但是在实际应用中，由于环境的复杂性、图像像素的差异等原因，多聚焦图像之间存在差异，如图像的亮度、对比度、色彩等方面的变化，直接对多聚焦图像进行融合，可能会出现不连续、不自然的过渡或失真的情况。
因此，如何对多聚焦图像进行有效的融合，提高图像的质量和清晰度，成为了图像处理和计算机视觉领域的热点问题之一。
二、研究目标本文旨在研究一种基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合方法，实现对多张聚焦图像进行有效、自然的融合，提高图像质量和清晰度。
具体研究目标如下：1. 基于SIFT算法提取图像的特征点，对于多张聚焦图像进行配准和对齐。
2. 利用小波变换进行多尺度分析，得到多聚焦图像在不同尺度下的细节信息和边缘特征。
3. 结合多余度小波理论，对多张聚焦图像进行分解和重构，得到逐层分解的图像序列。
4. 基于逐层分解后的图像序列，对每个分解层选取最优的聚焦区域进行融合，得到最终融合图像。
三、研究内容和关键技术本文的研究内容主要包括以下方面：1. SIFT算法的研究和实现2. 小波变换的原理和多尺度分析方法的研究3. 多余度小波的理论和实现4. 基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合算法的研究和实现本文主要涉及的关键技术包括：SIFT算法的特征提取和匹配，小波变换的多尺度分解和重构，多余度小波的理论和应用，以及多聚焦图像的融合算法实现。
四、预期成果本文预期达到以下成果：1. 实现了基于SIFT和小波多尺度分析的多聚焦图像融合算法；2. 通过实验验证了该算法的有效性和优越性，比较其与常见的多聚焦图像融合方法的差异和优劣；3. 发表一篇学术论文，交流研究成果。
多聚焦图像融合算法的研究
多聚焦图像融合算法的研究分类号：********U D C：******-***-(20**)****-0密级：公开编号：********************⼤学学位论⽂多聚焦图像融合算法研究论⽂作者姓名：申请学位专业：申请学位类别：指导教师姓名（职称）：论⽂提交⽇期：多聚焦图像融合算法研究摘要光学成像系统焦距确定后，只有成像在景深区间内的空间点能够清晰成像。
实际应⽤中对某个场景的物体成像时，由于被照场景中各物体与成像镜头的物距各异，所成的像不是全都清晰的。
为了获取清晰的全场景图像，需要对场景中不同的物体分别聚焦，获取每个物体的图像，并将其融合在⼀起，即多聚焦图像融合技术。
研究了多聚焦图像融合的基本理论，特别是空间域和变换域的融合⽅法；阐述了有关⼩波变换（WT）的融合理论，该办法通过对原始图像实施⼩波分解，将解析后的低、⾼频区域作相应的变换，⾼低频区域分别使⽤不同的融合规则，然后⽤修正后的⼩波⼦区域融合成新图像。
设计了计算机模拟实验，对⼏种基于⼩波的多聚焦图像融合算法进⾏了模拟并给出了结果评价，实验结果证实了⽂中⽅法的有效性。
关键词：多聚焦图像融合；⼩波变换；图像重构；质量评价；融合规则The research on multi-focus image fusion algorithmAbstractAfter determining the focal length of the optical imaging system, only when imaging in the space point of the depth of focus can be clearly imaged. In the real process of the image-forming, because of the difference of the object distance between the things and imaging lens in the scene which be focused, the image-forming to certain scene is not all clear. To obtain clear panorama, we can respectively focus on the different objects in the scene, get all the images of the object and mix them together, this is so-called multi-focus image fusion technology. The basic theory of multi-focus image fusion, especially the spatial domain and transform domain fusion method;Expounded about the wavelet transform(WT) fusion theory, the approach, the original image by wavelet differentiation, will be resolved after the low-frequency region for the corresponding conversion, high-frequency regions are using different fusion rules, then corrected wavelet sub-regional integration into a new image.Design of computer simulation experiments, several fusion algorithm based on wavelet multi-focus images are simulated and gives the results of the evaluation, experimental results confirmed the validity of the method.Keywords:multi-focus image fusion;wavelet transform; image reconstruction; quality evaluation; fusion rule⽬录论⽂总页数：33页1 引⾔ (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.2 图像融合技术的研究现状及问题 (1)1.3 图像融合的层次 (2)1.4 论⽂的内容结构安排 (4)2 多聚焦图像的融合算法 (4)2.1 多聚焦图像成像理论基础 (4)2.2 多聚焦图像的融合⽅法 (5)2.2.1 ⼀般常⽤的融合算法简介 (5)2.2.1.1 IHS彩⾊空间的融合算法 (5)2.2.1.2 Brovey变换算法 (8)2.2.1.3 加权平均图像融合算法 (9)2.2.1.4 采⽤PCA算法的图像融合⽅法 (9) 2.2.1.5 智能图像融合算法 (11)2.2.2 图像的变换域融合⽅法 (12)2.2.2.1 ⾦字塔融合⽅法 (13)2.2.2.2 基于⼩波变换的算法 (15)3 ⼩波变换融合算法 (15)3.1 ⼩波变换概述 (15)3.2 ⼩波变换分析 (16)3.2.1 连续⼩波变换 (17)3.2.2 离散⼩波变换 (17)3.3 ⼆维离散⼩波变换及其Mallat算法 (17) 3.4 图像融合的离散多⼩波变换 (18)3.4.1 多⼩波概念简述 (18)3.4.2 多⼩波变换 (18)3.5 ⼩波包算法 (19)3.5.1 ⼩波包的定义 (19)3.5.2 ⼩波包的分解与重构算法 (20)3.5.3 ⼩波包的融合思想 (20)3.6 各种⽅法⽐较 (21)3.7 多聚焦图像融合的规则 (21)3.7.1 低频系数融合规则 (21)3.7.2 ⾼频系数融合规则 (21)4 多聚焦图像融合质量的评价 (22)4.1 融合图像质量的定性评价 (22)4.2 融合图像质量的定量评价 (23)5 理论模拟实验结果及分析 (24)5.1 不同⼩波分解⽅法⽐较 (24)5.2不同分解层数的⽐较 (25)5.3 不同⽬标图像⽐较 (27)6 总结 (29)参考⽂献 (30)致谢 (32)声明 (33)1引⾔1.1课题研究背景及意义随着经济的发展，科技的⽇新⽉异，各种不同传感器的使⽤范围逐渐扩⼤。
多聚焦图像融合研究的开题报告
多聚焦图像融合研究的开题报告1.研究背景及意义多聚焦图像融合是一种图像处理技术，它可以将多张焦距不同的图像融合成一张图像。
多聚焦图像融合技术在计算机视觉、机器视觉、图像处理等领域都有广泛的应用。
多聚焦图像融合技术可以用于智能监控监测、医学影像处理、航空航天图像处理和机器人视觉导航等。
因此，多聚焦图像融合技术的研究具有重要的理论和应用意义。
2.研究内容和目标本次研究旨在探究多聚焦图像融合技术，通过综述各种融合算法在不同场景下的优缺点，提出一种高效、准确的多聚焦图像融合算法。
具体包括以下研究内容：(1) 综述多聚焦图像融合技术的研究现状和发展历程，总结各类融合算法的原理和特点。
(2) 提出一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法，通过构建卷积神经网络模型，实现自适应加权和自适应选择的多聚焦图像融合。
(3) 在常见的多聚焦图像数据集上进行实验，验证所提出的多聚焦图像融合算法的有效性和优越性。
3.研究方法和方案(1) 综述多聚焦图像融合技术的研究现状和发展历程，总结各类融合算法的原理和特点。
此外，该过程还需要对焦距差异度量方法进行研究。
(2) 提出一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法。
本研究意图采用现代计算机视觉中广泛使用的卷积神经网络方法，构建自适应加权和自适应选择的多聚焦图像融合算法。
(3) 在常见的多聚焦图像数据集上进行实验。
选用经典的Lytro数据集（LFSD）进行测试，并实现定量和定性的评估。
4.预期结果及意义本次研究预期将提出一种新的基于深度学习的多聚焦图像融合算法，该算法将同时改进现有的自适应加权和自适应选择的多聚焦图像融合方法，提高多焦距图像的重建质量和保真度。
经实验验证，在定量和定性指标下与目前广受欢迎的多聚焦图像融合方法相比，所提出的新算法具有更好的准确性和效率，具有较高的理论和实际应用价值。
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仿真实验
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
算法仿真
近聚焦原图
远聚焦原图
标准原图
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
2层小波分解融合结果
低频平均 高频取大
低频取大 高频取大
低频取小 高频取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
2层小波分解融合结果
低频平均 高频绝对值取大
多聚焦图像融合算法研究
论文绪论 CO N TA N T S
发展背景 研究方法 仿真实验 结果分析
论文总结
论文绪论
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
“
多聚焦图像融合是传感器信息融合的 一个重要分支，它以图像处理为研究 重点；已在各个领域得到广泛应用。
”
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
低频取大 高频绝对值取大
低频取小 高频绝对值取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
论文绪论发展背景研究 Nhomakorabea法仿真实验
结果分析
论文总结
3层小波分解融合结果
低频平均 高频取大
低频取大 高频取大
低频取小 高频取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
3层小波分解融合结果
低频平均 高频绝对值取大
实验 结论
论文总结
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
I
结语
论文综述了多聚焦图像融合的有关算法，并做 了计算机仿真，对融合图像进行了质量评价
II
展望
图像融合还存在待解决完善的问题，需要进一 步的探索
THANKS
仿真实验
结果分析
论文总结
3层小波分解融合结果
低频平均 高频绝对值取大
低频取大 高频绝对值取大
低频取小 高频绝对值取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
结果分析
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
综合上述实验数据分析，可以得出实验中采用小波三 层分解，低频系数选择直接平均法与最大值法，高频 系数选择绝对值最大法的融合规则，得到融合图像质 量效果较好，相比其他方法的RMSE、Grad、PSNR、 对比度变化、标准差的值要更优
低频平均 高频绝对值取大
低频取大 高频绝对值取大
低频取小 高频绝对值取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
2层小波分解质量评价
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
不同图像 3层小波分解融合结果
低频平均 高频取大
低频取大 高频取大
低频取小 高频取大
论文绪论
发展背景
研究方法
结果分析
论文总结
空间域融合算法 此算法在像素空间上仅需对源图像的像素灰度值进行融 合，不需要对图像做任何变换，算法较简单，容易实现。
变换域融合算法 是先将图像作分解变换，得到图像的不同频率信息，根 据一定融合规则进行处理，最后逆变换得到融合图像。
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
空间域算法
1970年，信息融合技术在美国出现，而后，此技术飞 速前进。促使了1976年，图像融合技术的产生。
发展
遥感科学进步与人造卫星的发射，图像融合逐渐受到 重视，进而成为研究热点
前景
多数发达国家大力开展相关研究，我国也进行着探索 工作；其科研成果将推动人类社会前进
研究方法
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
IHS彩色空间变换
加权平均法 对图像的像素灰度值 直接加权平均
PCA
将 图 像 从 RGB 空 间 转 变 到 IHS( 亮度色度饱和度 ) 空间 进行融合处理，将处理结果 返到 RGB 彩色空间
统计特征基础上的多维 正交线性变换，通过降 维把多个分量约化为少 数综合分量的方法
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
变换域算法
金字塔变换 小波域变换
一种多尺度、多分辨率的图 像分解融合方法。 基本思想对图像进行金字塔 分解，然后通过选择系数构成 融合金字塔，再进行反变换得 到融合图像。
小波变换也是多尺度、多分辨率 ( 多通道 ) 的分解重构方法；良好的 时、频域局部化分布特征。
对图像进行小波分解，分解后高 低频分量采用不同融合规则处理， 实行逆变换得到融合图像。
低频取大 高频绝对值取大
低频取小 高频绝对值取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
不同图像 2层小波分解融合结果
低频平均 高频取大
低频取大 高频取大
低频取小 高频取大
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
2层小波分解融合结果
结果分析
论文总结
图 像 融 合 应 用 领 域
遥感 科学
医学 成像
图像 融合
工业 应用 军事 国防
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
多源图像融合技术的进步，其应用 更为深入，对于国民经济发展和军 事国防建设有至关重要的意义
发展背景
论文绪论
发展背景
研究方法
仿真实验
结果分析
论文总结
产生