像素级多分辨图像融合技术概述
图像融合实验报告
图像融合实验报告图像融合实验报告引言图像融合是一种将多幅图像合并成一幅新图像的技术，广泛应用于计算机视觉、图像处理和模式识别等领域。
本实验旨在探究图像融合的原理和方法，并通过实验验证其效果。
一、图像融合的原理图像融合的原理是将多幅图像的信息融合到一幅图像中，使得新图像能够综合展示各幅图像的特点。
常见的图像融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合。
1. 像素级融合像素级融合是将多幅图像的像素按照一定规则进行融合，常用的方法有平均法、加权平均法和最大值法。
平均法将多幅图像对应像素的灰度值取平均，得到新图像的灰度值；加权平均法则根据不同图像的重要性给予不同权重；最大值法则选取多幅图像中灰度值最大的像素作为新图像的灰度值。
2. 特征级融合特征级融合是将多幅图像的特征进行融合，常用的特征包括纹理、边缘和颜色等。
通过提取多幅图像的特征并进行融合，可以得到具有更多信息的新图像。
3. 决策级融合决策级融合是将多幅图像的决策结果进行融合，常用的方法有逻辑运算、加权决策和模糊逻辑等。
通过对多幅图像的决策结果进行融合，可以得到更准确的决策结果。
二、实验过程本实验选取了两幅具有不同特征的图像进行融合，分别是一幅自然风景图和一幅抽象艺术图。
实验过程如下：1. 图像预处理首先对两幅图像进行预处理，包括图像的缩放、灰度化和边缘检测等。
通过预处理可以使得图像具有相似的特征，方便后续的融合操作。
2. 图像融合方法选择根据实验目的，选择合适的图像融合方法进行实验。
本实验选取了像素级融合和特征级融合两种方法进行对比。
3. 像素级融合实验首先对两幅图像进行像素级融合实验。
通过将两幅图像的对应像素进行平均或加权平均，得到新图像。
然后对新图像进行评估，包括灰度分布、对比度和清晰度等指标。
4. 特征级融合实验接着对两幅图像进行特征级融合实验。
通过提取两幅图像的纹理、边缘和颜色等特征，并进行融合，得到新图像。
然后同样对新图像进行评估。
5. 结果分析根据实验结果对比，分析不同融合方法的优劣。
图像融合简述
图像融合简述1、图像融合：图像融合是指将多幅图像，在经过去噪、配准等预处理后，再依据某些融合规则合成⼀幅图像的过程。
融合图像对⽬标的描述更清晰和准确，更适合图像后续的处理。
（多传感器图像融合（可见光图像和红外图像融合）、单⼀传感器多聚焦图像融合）图像融合需要遵守的3个基本原则：1)融合后图像要含有所有源图像的明显突出信息；2)融合后图像不能加⼊任何的⼈为信息；3) 对源图像中不感兴趣的信息，如噪声要尽可能多地抑制其出现在融合图像中。
融合图像的作⽤①图像增强。
通过综合来⾃多传感器（或者单⼀传感器在不同时间）的图像，获得⽐原始图像清晰度更⾼的新图像。
②特征提取。
通过融合来⾃多传感器的图像更好地提取图像的特征，如线段，边缘等。
③去噪。
④⽬标识别与跟踪。
⑤三维重构。
2、图像融合应⽤领域图像融合技术的研究呈不断上升的趋势，应⽤领域也遍及遥感图像处理，可见光图像处理，红外图像处理，医学图像处理等。
3、⼏种典型的数字图像融合⽅法主成分分析法差分演化计算法（DE）遗传算法 GA粒⼦群算法（PSO）蚁群算法神经⽹络法⼩波变换法模糊图像融合。
如果按研究⽅法分类，彩⾊图像融合⼤体可以分为两类：基于⼈的视觉系统和直接基于物理光学。
基于物理光学的研究是直接在颜⾊空间RGB中对图像进⾏处理、融合。
⽽基于⼈的视觉系统的融合，更多是从感官上在⾊彩的 HI V空间对图像进⾏融合。
4、融合过程：图像融合的⽅法很多，按照信息提取的层次从低到⾼的原则可划分为 3 类：像素级图像融合、特征级图像融合和决策级图像融合。
像素级融合依据⼀定的融合规则直接对源图像基于像素的特征进⾏融合，最后⽣成⼀幅融合图像的过程。
它保留源图像的原始信息最多、融合准确性最⾼，但该类⽅法也存在着信息量最⼤、对硬件设备和配准的要求较⾼、计算时间长和实时处理差等缺点。
特征级图像融合是⾸先对源图像进⾏简单的预处理，再通过⼀定模型对源图像的⾓点、边缘、形状等特征信息进⾏提取，并通过合适的融合规则进⾏选取，再依据⼀定的融合规则对这些特征信息进⾏选取和融合，最后⽣成⼀幅融合图像的过程。
04图像融合技术概论(像素级)
图像像素级融合算法（讲稿1）2、图像融合算法研究主要集中介绍像素级融合算法。
依实现原理划分，像素级图像融合算法大体分为：代数算法，假彩色技术，图像调制技术，多分辨技术，基于视觉神经动力学的图像融合技术，等。
2.1 代数法代数法包括加权融合、单变量图像差值法、图像比值法等。
最常用的方法是加权平均法。
加权平均法主要是运用代数运算和线性运算来处理图像，是早期的图像融合方法。
它的基本原理是不对源图像进行任何的图像变换或分解，而是直接对各源图像中的对应像素进行选择（选取最大值或最小值）、平均或加权平均等简单处理后输出融合图像。
以表示融合图像的第个像素灰度值，表示参加融合的第幅图像第个像素灰度值。
表示参加融合的第幅图像第个像素的权值。
加权平均法的数学表示式为：根据实际应用的需要，代数法可采取局部和全局处理。
下面主要说明全局法的处理过程。
考虑到图像的整体性，所有融合运算采用了统一标准，因此称为全局法。
主要步骤如下：（1）求出图像灰度的最大值、最小值、均值与方差；（2）由这些参数通过一定的运算，计算出一个变换式，可将高分辨力图像的灰度变成0到1的实数；（3）用变换后的实数与低分辨力图像进行一定的运算，其所得到的结果即为融合图像；（4）这个图像往往色调比较暗，必须进行增强才能满足要求。
设高分辨力图像灰度、灰度最小值、最大值、均值与方差分别为，低分辨力图像灰度值为，融合后的灰度值为，为变换系数。
2、假彩色技术假彩色（False Color）图像融合处理的原理基于如下事实：人眼对颜色的分辨力远超过对灰度等级的分辨力。
因此，如果通过某种彩色化处理技术将蕴藏在不同原始信道图像灰度等级中的细节信息以不同的色彩来表征，可以使人眼对融合图像的细节有更丰富的认识。
以假彩色法来实现图像融合的工作由来已久，随着对人眼生理特性认识的逐步深入，这种方法也在不断改进，以期达到既能将各原始信道的图像信息尽量地表现出来，又能使融合图像的可视效果符合人眼生理习惯的目的，这是当前假彩色研究的关键所在。
测绘中的图像配准与图像融合技术
测绘中的图像配准与图像融合技术在测绘领域，图像配准和图像融合技术扮演着重要的角色。
图像配准是指将两幅或多幅图像进行准确地对齐，以便在后续的分析和处理中使用。
而图像融合则是将不同传感器获取的多幅图像融合为一幅图像，以提高图像的质量和信息提取能力。
这两种技术的结合可以为测绘工作提供更加精确和全面的数据支持。
图像配准是测绘工作中常用的技术，它可以对不同时间、不同角度或不同传感器获取的图像进行对比和分析。
基于遥感影像的配准，可以实现矢量数据和栅格数据的相互转换和叠加分析。
在实际应用中，图像配准可以用于地物分类、变化检测、地表变形监测等方面。
图像配准的关键是找到两幅或多幅图像之间的对应关系，即确定它们之间的几何变换参数。
常见的图像配准方法包括基于特征点的方法和基于相位相关的方法。
特征点法通过检测图像中的关键特征点，如角点、边缘等，然后通过匹配这些特征点来确定图像之间的变换关系。
而相位相关法则是利用图像的频域信息来计算图像之间的相似性，从而得到图像之间的几何变换参数。
图像融合是将多个传感器获取的图像进行融合，以达到更全面、更准确的信息提取效果。
常见的图像融合方法包括基于像素的方法和基于特征的方法。
像素级融合将不同图像的像素值进行加权平均，以得到融合后的图像。
而特征级融合则是通过提取不同图像中的特征信息，如边缘、纹理等，然后将这些特征信息进行融合以得到最终的图像。
在测绘中，图像融合技术可以用于提高地物提取的精度和准确性。
例如，在高分辨率遥感图像中，利用多传感器图像融合可以将可见光和红外图像进行融合，以提高地物分类的精度。
同时，图像融合还可以用于消除传感器本身的噪声和模糊，从而提高图像的清晰度和质量。
除了以上的应用，图像配准和图像融合技术还可以在测绘中发挥其他的作用。
例如，在地表变形监测中，通过将多时相的遥感图像进行配准和融合，可以获取地表变形的信息，从而实现地质灾害的预警和监测。
此外，图像配准和图像融合技术还可以在地理信息系统中进行数据整合和更新，以支持地理空间数据的管理和分析。
像素融合点-概述说明以及解释
像素融合点-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：像素融合是一种图像处理技术，通过将多个像素进行融合，达到图像增强、信息融合等目的的方法。
随着计算机视觉和图像处理技术的发展，像素融合在多个领域得到了广泛应用。
在图像处理领域中，像素融合是一种将多幅图像进行融合的技术。
通过将多幅图像的像素值进行加权平均或者其他数学运算，将图像中不同图像源的信息进行融合，并生成一幅综合图像。
通过像素融合可以获得更丰富、更清晰、更具细节的图像，提升图像的视觉效果和信息呈现能力。
像素融合的原理是基于对各像素点的加权处理，并结合其他算法进行图像信息的集成。
通过对不同图像源的处理和融合，可以使得图像具有更广阔的动态范围、更高的对比度，从而呈现出更真实、更具有细节的图像效果。
像素融合在很多领域都有广泛的应用。
在军事领域，像素融合可以对多源信息进行融合，提高目标检测和识别的能力。
在医学领域，像素融合可以将不同模态的医学影像进行融合，提高病变检测和诊断的准确性。
在遥感和地球观测领域，像素融合可以对多个传感器获取的遥感影像进行融合，提高对地观测的精度和解译能力。
在工业和交通领域，像素融合可以对多个传感器获取的数据进行融合，实现智能监控和控制。
综上所述，像素融合是一种重要的图像处理技术，通过对多幅图像进行融合，可以提高图像的视觉效果和信息呈现能力。
在各个领域都有广泛的应用前景，对于提高图像处理和分析的准确性和效率具有重要意义。
随着技术的发展和创新，像素融合将会在更多领域发挥重要作用，并为人们带来更多的便利和价值。
1.2文章结构1.2 文章结构本文主要分为以下几个部分：1. 引言：本节将对像素融合点进行概述，并介绍本文的结构和目的。
2. 正文：本节将详细讨论像素融合点的定义和原理，以及它在各个领域中的应用。
2.1 像素融合的定义和原理：首先，将介绍像素融合的基本概念，即将多个像素点合并为一个新的像素点。
接着，将深入探讨像素融合的原理，包括像素的颜色、亮度、位置等因素如何被融合。
浅谈高光谱图像融合方法
浅谈高光谱图像融合方法高光谱图像融合是将高光谱图像与其他图像（如全色图像、多光谱图像等）进行融合，以提取出更多信息和特征的一种技术。
高光谱图像是一种具有多个连续波段的图像，可以提供大量的光谱信息，而全色图像则具有较高的空间分辨率。
将两者进行融合可以在保留光谱信息的同时提高空间分辨率，从而更好地应用于地质勘探、农业监测、环境监测等领域。
在高光谱图像融合中，有多种方法可以选择，每种方法都有其独特的优点和适用范围。
本文将对目前常见的高光谱图像融合方法进行简要介绍，并探讨它们的优缺点及适用场景。
一、基于像素级的融合方法像素级的融合方法是将高光谱图像和全色图像按像素进行融合，即对每个像素点的光谱信息和空间信息进行整合。
这种方法可以有效地保留光谱信息，但在融合过程中可能会出现信息的丢失和重叠，导致融合后的图像质量下降。
1. 逐像元融合方法2. HIS变换融合方法HIS变换融合方法是将高光谱图像和全色图像转换到HIS色彩空间，然后将彩色信息和亮度信息进行融合。
这种方法能够有效地保留光谱信息，并且在融合后的图像质量上有所提高，但其计算复杂度较高，且容易受到光照条件和噪声的影响。
特征级的融合方法是在高光谱图像和全色图像的基础上提取出一些特定的特征，然后将这些特征进行融合，以获取更多的信息和特征。
这种方法能够有效地提高融合后图像的质量和信息量，但在特征提取和融合过程中需要更多的计算和处理。
2. 基于主成分分析的融合方法基于主成分分析的融合方法是将高光谱图像和全色图像分别进行主成分分析，然后将它们的主成分进行融合。
这种方法能够有效地提取出高光谱图像和全色图像的主要特征，然后进行融合，从而在保留光谱信息的同时提高融合图像的质量。
总结通过对不同的高光谱图像融合方法的介绍和分析，我们可以看到每种方法都有其独特的优点和适用范围。
在实际应用中，应根据具体的需求和条件选择合适的融合方法，以获取更好的融合效果。
未来，随着科学技术的不断发展和进步，高光谱图像融合方法也将不断得到改进和完善，为更多的应用领域提供更多的可能性和选择。
基于像素级的图像融合方法研究
基于像素级的图像融合方法研究近年来，图像融合技术在图像处理、计算机视觉和机器学习领域得到了广泛的应用，随着计算机科学的发展，各种图像融合方法也日益增多。
图像融合技术是指将多个图像合成为一张图片，以提高被融合图像的可理解性和视觉效果。
近年来，基于像素级的图像融合方法屡获殊荣，且在一些图像融合应用中得到了广泛的使用。
本文旨在通过回顾基于像素级的图像融合方法来深入理解这一领域的研究，探究现有的技术和方法，以及他们的优缺点。
首先，本文将从图像融合技术的定义出发，对概念进行详细分析。
图像融合的定义是指将一组输入图像融合成一张输出图像的过程，其目的是提高图像的视觉效果和信息量，以及将不同图像之间的有用信息保留下来。
然后，本文将介绍基于像素级的图像融合技术，该技术是将每个像素的值从输入图像中融合到输出图像中的一种技术，它基于计算机科学的基本原理，如迭代收敛、函数重组和空间传播等。
接下来，本文将介绍基于像素级的图像融合方法的优缺点，以及其在实际应用中的优势。
像素级图像融合技术有一个显著的优点，即它不需要人为干预，只需设定一些参数，就可以实现自动化处理，从而简化了图像处理流程。
另一方面，像素级融合技术还可以有效降低图像损失，通常在进行像素级融合后，可以从输出图像中细粒度的提取出源图片的信息，而不会受到源图质量的影响，从而可以保护输入图像的精细细节。
最后，本文将对基于像素级的图像融合方法进行总结，结合现有研究，分析出该方法的优势和局限性，并探讨其未来发展方向。
从本文的研究来看，像素级图像融合技术具有自动性、质量和细节的优势，但与其他方法相比，它的缺点主要在于低效性、数值稳定性和可靠性方面。
在未来的研究中，应尝试对方法进行改进，以提高它的效率和可靠性，从而为图像处理带来更多便利。
综上所述，基于像素级的图像融合技术是一种有效且成熟的技术，但与其他图像处理方法相比，它仍然有待改进。
因此，未来的研究应该着重于提高像素级图像融合技术的效率和可靠性，以提供更优质的图像处理服务。
Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术
Matlab中的图像融合和多模态图像分析技术图像处理是一项非常重要的技术，在许多领域都有广泛的应用，如医学影像分析、计算机视觉、遥感图像处理等。
在图像处理中，图像融合和多模态图像分析技术是两个非常重要的方面。
本文将介绍在Matlab中实现图像融合和多模态图像分析的方法和技术。
一、图像融合技术图像融合是指将多个不同模态或不同源的图像融合为一个具有更丰富信息的图像。
在图像融合技术中，常用的方法有像素级融合和特征级融合。
1.1 像素级融合像素级融合是指将多幅图像的像素按照一定的规则进行融合。
在Matlab中，可以使用imfuse函数来实现像素级融合。
该函数可以通过设置不同的融合模式来实现不同的效果，如加权平均、最大值、最小值等。
通过调整各个模态的权重，可以获得不同的融合效果。
1.2 特征级融合特征级融合是指将多幅图像的特征进行融合。
在Matlab中，可以使用特征提取和特征匹配的方法来实现特征级融合。
首先，使用不同的特征提取方法，如SIFT、SURF等，提取多幅图像的特征点。
然后，使用特征匹配的方法，如RANSAC算法，将多幅图像的特征点进行匹配和融合。
最后，根据匹配结果，可以生成一幅具有更丰富信息的图像。
二、多模态图像分析技术多模态图像分析是指对多模态图像进行分析和处理，以获得更全面和准确的信息。
在Matlab中，可以使用多种方法和技术来实现多模态图像分析。
2.1 图像配准图像配准是多模态图像分析的基础，它是将多幅图像进行准确的空间或特征对齐。
在Matlab中，可以使用imregister函数来实现图像配准。
该函数可以通过设置不同的配准方法和参数，如相位相关、归一化互相关等，来实现不同的配准效果。
2.2 图像分割图像分割是将图像中的目标或区域进行划分和提取的过程。
在多模态图像分析中，图像分割可以用来提取不同模态之间的特征。
在Matlab中，可以使用多种图像分割算法，如阈值分割、区域生长、边缘检测等，来实现图像分割。
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Pixel2level multiresolution image fusion
CHAO Rui , ZHANG Ke , LI Yan2jun
( College of Astronautics , Northwestern Ploytechnical University , Xi ’ an 710072 , China)
・1 34 年
T oet [15 ,16 ] 提出一种基于局部对比度的金字塔 ,即比率低通金
字塔 。 比率低通金字塔非常类似于拉普拉斯金字塔 ,但它并不 是求高斯金字塔中各级之间的差值 ,而是求高斯金字塔中各 级之间的比率 。对于图像 I , 它的比率低通金字塔位 RI 在 数学上被定义为
式中 : d1 = [ 1 - 1 ] ; d2 =
d4 = - 1
0 1
- 1
0
1 ; d3 = 2
- 1
1
;
1 。 0 1 2 对于两幅图像 A 和 B , 可求出其梯度金字塔 DA 和 DB 。
0
其它
每层中的融合算法则采用平均与选择相结合的方法 。也就 是说 ,对于合成图像中的某一像素点 ,其强度等于某一原图 像中对应点的值 ( 选择 ) 或等于两幅原图像对应点的平均值
L Ik = GIk - 4 w 3 [ GIk +1 ] ↑ 2
比率低通金字塔虽然符合人眼的视觉特征 ,但由于噪声 的局部对比度一般都较大 ,所以基于比率低通金字塔的融合 算法对噪声比较敏感 ,而且算法也不稳定 。为了解决这一问 题 ,1993 年 Burt [4 ] 提出了梯度金字塔和 FSD 拉普拉斯金字 塔 。至于每一层的融合算法 ,Burt 提出了平均和选择相结合 的算法 ,这样既在融合图像中保留了原图像的显著特征 , 又 避免引入人为虚假信息 。 梯度金字塔实际上是 4 种塔的一种合成 。对于图像 I , 令 DIkm 代表梯度金字塔在第 k 层和第 m 个方向的图像 , 通过 求 GIk 和梯度滤波器 dm 的卷积可得到 DIkm
SA k ( i , j) 表示图像 A 的第 k 层在 ( i , j) 点处的显著性
212 比率低通 ( ROLP) 金字塔
基于拉普拉斯的图像融合方法实际上是选取了局部亮 度差异较大的点 ,这一过程粗略地模拟了人眼双目观察事物 的过程 。但是 ,更准确地说 ,人眼对局部亮度对比度较为敏 感 ,而不是对局部亮度差异敏感 ,所以用拉普拉斯金字塔得 到的融合图像并不能很好地满足人类的视觉心理 。1989 年 ,
Abstract : The multiresolution image fusion algorithm is commonly used in image fusion process and can be divided into mul2 tiresolution pyramid fusion algorithm and wavelet transformation ( WT) fusion algorithm. The development , formation and merging rule of various pyramids are introduced in detail. The WT image fusion algorithm is also described , including discrete WT method , WT tree and WT frame. The performances of these two kinds of algorithms are compared at last. K ey words : image fusion ; multiresolution image ; wavelet transformation
DIkm = dm 3 [ GIk + w 3 GIk ]
式中 : [ ] ↑ 2— — — 二插值 。拉普拉斯金字塔还可以用加权平 均的形式表示为
L Ik = GIk - EXPAND ( GIk +1 )
EXPAND 函数可定义为
PIk ( i , j) = 4 ・
m, n= - 2
∑
2
i + m j + n ) , k > 0 w ( m , n) GIk - 1 ( ,
2004 年 1 月 第 26 卷 第1期
文章编号 :1001Ο 506X(2004) 01Ο 0137Ο 05
系统工程与电子技术
Systems Engineering and Electronics
Jan. 2004 Vol126 No11
像素级多分辨图像融合技术概述
晁 锐, 张 科 , 李言俊
RIk = GIk
EXPAND ( GIk +1 )
, k = n - 1 , n - 2 , …, 0
211 高斯 - 拉普拉斯金字塔 1985 年 ,Burt
[14 ]
RIn = GIn
提出了一种基于分层分解的图像合成方
对于两幅图像 A 和 B , 可求出其比率低通金字塔 RA 和
RB 。 由于塔中每点的值等价于这一位置的局部对比度 , 所以
作者简介 : 晁锐 (1972 - ) ,男 ,博士研究生 ,主要研究方向为数字图像处理在制导中的应用 。
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
生高斯金字塔
GIk = [ w 3 GIk - 1 ] ↓ 2 , k > 0
其它
G ^ Cn = RCn
比率低通金字塔的重构过程可表示为
G ^ Ck = RCk ・ EXPAND ( GCk +1 ) , k = n - 1 , n - 2 , …, 0
式中 : [ ] ↓ — — 二抽取 ; 3 — — — 卷积算子 ; w — — — 高斯核 。 2 —
收稿日期 :2003 - 01 - 06 ; 修回日期 :2003 - 03 - 15 。
2 多分辨金字塔式图像融合方法
高斯金字塔 、 拉普拉斯金字塔 、 梯度金字塔 、 比率低通金 字塔 、 形态学金字塔被统称为多分辨金字塔 [11 ] 。多分辨金 字塔是目前较为常用的图像融合方法 。在这类算法中 ,原图 像不断地被滤波 ,形成一个塔状结构 。图 1 给出了多分辨金 字塔融合过程的数据流图 。图中 A0 和 B 0 是原图像 ; A1 和 B 1 是对 A0 和 B 0 进行滤波的结果 ; A2 和 B 2 是对 A1 和 B 1 进行滤 波的结果 。这样就形成了一个塔式结构 。在塔的每一层都 用一种算法对这一层的数据进行融合 ,从而得到一个合成的 塔式结构 。然后对合成的塔式结构进行重构 ,最后得到合成 的图像 ,合成图像包含了原图像的所有重要信息 。
© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
第 26 卷 第1期
( 西北工业大学航天工程学院 , 陕西 西安 710072 )
摘 要 : 多分辨率图像融合算法是目前常用的图像融合方法 ,可分为多分辨金字塔融合算法和基于小波变换 的融合算法 。详细介绍了各类金字塔的演变过程 、 构成方法和融合规则 ,并分析了各自的优缺点 ; 还论述了基于小 波变换的多分辨率图像融合方法 ,包括离散小波变换图像融合方法 、 小波树图像融合方法和小波标架图像融合方 法 。最后 ,对这两类融合算法作了比较 ,证明了该算法比其它方法具有更好的性质 。 关键词 : 图像融合 ; 多分辨率图像 ; 小波变换 中图分类号 : TP391. 41 文献标识码 : A
2
2
对于两幅需要进行融合的图像 A 和 B ,可以用上述方法 分别得到其拉普拉斯金字塔 LA 和LB 。在构成合成塔 L C 的 过程中 , 可选择 LA 、 LB 中绝对值较大的点
L Ck ( i , j) = LA k ( i , j) LB k ( i , j) | LA k ( i , j) | > | LB k ( i , j) |
1 引 言
在工程实践中 ,大多数图像传感器的性能都极大地依赖 于使用环境
[1 ]
和小波变换的方法 。多分辨金字塔法包括拉普拉斯金字 塔 [2 ,3 ] 、 梯度金字塔 [4 ] 、 比率低通金字塔 [5 ] 、 形态学金字塔 [6 ] 等 。20 世纪 80 年代中期发展起来的小波变换技术为图像融 合提供了新的工具 [7～10 ] ,小波分解的紧支性 、 对称性和正交 性赋予它优于金字塔分解的图像融合性能 。基于小波变换 的图像融合算法又可分为离散小波变换的方法 、 离散小波框 架的方法和小波树的方法 。本文将详细介绍这些方法 ,并对 其性能进行分析 、 比较 。 。至今还没有一种图像传感器的各项性能在
( 平均) 。这时就需要一个匹配矩阵来表明什么时候该用平
得到合成后的拉普拉斯金字塔 ,就可重构图像 , 其过程 用数学公式表示为
G ^ Cn = L Cn G ^ Ck = L Ck + EXPAND ( GCk +1 ) , k = n - 1 , n - 2 , …, 0
均法 ,什么时候该用选择法 ; 采用选择法时 ,该从哪幅图像中 选择 。当两幅图像很相似时 ,合成图像就采用两幅图的平均 值 ; 当两幅图差异很大时 ,就选择最显著的那一幅图像 ,这样 就可以抑制噪声 。此外 ,还需要一个表明显著性的测量值 , 图像显著性的一种表示方法就是像素的强度 。还可以用一 个小 区 域 p 内 各 点 强 度 的 加 权 平 均 来 表 示 显 著 性 , 用
w 中各元素的和必须等于 1 。