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1、LOGO本科毕业论文答辩本科毕业论文答辩基于小波变换的数字图像融合的研究基于小波变换的数字图像融合的研究u姓姓 名：名：u学学 号：号：u专业班级：专业班级：通通 信信 工工 程程 u二级学院：二级学院：电子通信工程学院电子通信工程学院 u指导老师：指导老师：u课题研究的背景及意义课题研究的背景及意义u图像融合层次及流程图像融合层次及流程u像素级融合步骤和方法像素级融合步骤和方法u基于小波变换的图像融合基于小波变换的图像融合u基于基于边缘边缘保持的小波保持的小波图图像融合像融合u实验结实验结果果主要内容主要内容1 1 课题研究背景及意义课题研究背景及意义单幅图像数据单幅图像数据难以满足实际难以
2、满足实际需求需求不同图像数不同图像数据的各自优据的各自优势和互补性势和互补性综合起来非综合起来非常实用常实用图像融合在计图像融合在计算机视觉、目算机视觉、目标识别等领域标识别等领域成为研究热点成为研究热点图像融合能够图像融合能够扩大时空传感扩大时空传感范围，提高观范围，提高观测的准确性和测的准确性和清晰性清晰性完善的重构能完善的重构能力，保证信号力，保证信号在分解过程中在分解过程中没有信息损失没有信息损失和冗余信息和冗余信息提供了与人提供了与人类视觉系统类视觉系统方向相吻合方向相吻合的选择性图的选择性图像像2 2 图像融合层次及流程图像融合层次及流程2.1 图像融合层次图像融合层次图像融层次图
3、像融层次像素级像素级特征级特征级决策级决策级 增强源图像N源图像1增强图像匹配特征提取特征描述融合结果应用像素级融合特征级融合决策级融合融合质量评估 在图像融合之前，由于图像间的位移、畸变以及噪在图像融合之前，由于图像间的位移、畸变以及噪声污染等问题，图像融合之前必须经过一系列预处理声污染等问题，图像融合之前必须经过一系列预处理。2.2 2.2 图像融合流程图像融合流程2.3 2.3 像素级融合方法像素级融合方法 像素级的图像融合方法大致可分为三大类像素级的图像融合方法大致可分为三大类:1.简单的图像融合方法。简单的图像融合方法。2.基于塔形分解的图像融合方法。基于塔形分解的图像融合方法。3.
4、基于小波变换的图像融合方法基于小波变换的图像融合方法。2.4 主要的像素级图像融合方法主要的像素级图像融合方法 PCA法法 像素级像素级图像融图像融合方法合方法线性加线性加权法权法 HIS变变换换 多分辨多分辨率金字率金字塔法塔法 小波变小波变换法换法 其他其他方法方法 小波变换在图像中的应用就是对图像在不同频率通小波变换在图像中的应用就是对图像在不同频率通道上进行处理，首先将源图像进行多层小波分解，得到道上进行处理，首先将源图像进行多层小波分解，得到一系列子图像，再在变换域中进行特征选择，创建融合一系列子图像，再在变换域中进行特征选择，创建融合图像，最后通过逆变换重建融合图像。图像，最后通过
5、逆变换重建融合图像。3 基于小波变换的图像融合基于小波变换的图像融合3.1 3.1 基于离散小波变换的图像融合方法基于离散小波变换的图像融合方法 基本步骤基本步骤 1 对每一幅源图像分别进行多层离散小波分解对每一幅源图像分别进行多层离散小波分解 2 对各分解层从高到低分别进行融合对各分解层从高到低分别进行融合 3 最后进行离散小波反变换得到为融合图像最后进行离散小波反变换得到为融合图像融合后的图像波系数图融合后的小融合规则小波系数图配准后的源图像DWTDWT策图融合决融合规则融合规则小波系数边缘图小波系数边缘图区域活动表区域图区域活动表区域图融合规则融合决策图 3.2 3.2 图像的小波分解图
6、像的小波分解 图像的小波分解可以依据二维小波变换按如下方式图像的小波分解可以依据二维小波变换按如下方式展开，在变换的每一层次，图像都被分解四个四分之一展开，在变换的每一层次，图像都被分解四个四分之一大小的图像，如下图大小的图像，如下图:实例：实例：可见，通过小波变换将图像分解成了近似信息、垂可见，通过小波变换将图像分解成了近似信息、垂直细节、水平细节、对角细节直细节、水平细节、对角细节。原始图像图原始图像图 第一层分解图像第一层分解图像 3.3 3.3 图像的小波重构图像的小波重构图像的小波重构过程与分解过程相反，实例如下：图像的小波重构过程与分解过程相反，实例如下：子带图像子带图像 重构图像
7、重构图像 3.4 3.4 基于小波变换的图像融合优点基于小波变换的图像融合优点u完善的重构能力，没有信息损失和冗余信息；完善的重构能力，没有信息损失和冗余信息；u把图像分解成平均图像和细节图像，容易提取原始把图像分解成平均图像和细节图像，容易提取原始图像的结构信息和细节信息；图像的结构信息和细节信息；u具有快速小波算法；具有快速小波算法；u二维小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的二维小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像选择性图像4 4 基于边缘保持和小波变换的数字图像融合方法基于边缘保持和小波变换的数字图像融合方法 4.1 4.1 图像预处理图像预处理 图像预处理主要是对原始
8、图像进行滤波消噪，和边缘信息图像预处理主要是对原始图像进行滤波消噪，和边缘信息增强。增强。传统滤波如高斯滤波、均值滤波等不利于保护边缘信息传统滤波如高斯滤波、均值滤波等不利于保护边缘信息 本文方法：本文方法：双边滤波器方法双边滤波器方法4.2 4.2 双边滤波器双边滤波器 在对灰度图像和彩色图像的处理中，在相同大小在对灰度图像和彩色图像的处理中，在相同大小的窗口下滤波后，双边滤波后的图像比传统的窗口下滤波后，双边滤波后的图像比传统 滤波的滤波的图像去除噪声的效果更为显著；应用双边滤波方法处图像去除噪声的效果更为显著；应用双边滤波方法处理滤波后的图像与原图像相比较，图像边缘部分信息理滤波后的图像
9、与原图像相比较，图像边缘部分信息保留更加完整，并且得到了加强保留更加完整，并且得到了加强 ，符合双边滤波算，符合双边滤波算法可以增强图像边缘的结论，有利于后续的图像处理法可以增强图像边缘的结论，有利于后续的图像处理工作。工作。4.3 4.3 图像预处理实验图像预处理实验实验一，灰度图像的滤波效果比较实验一，灰度图像的滤波效果比较 原始原始8bit灰度图像灰度图像 加高斯图像噪声加高斯图像噪声 双边滤波处理双边滤波处理 高斯滤波处理高斯滤波处理 实验二，彩色图像的滤波效果比较实验二，彩色图像的滤波效果比较 原始原始24bit真彩色图像真彩色图像 加高斯图像噪声加高斯图像噪声双边滤波处理双边滤波处
10、理 高斯滤波处理高斯滤波处理 4.4 4.4 小小 结结 通过对双边滤波方法和其他传统滤波方法的介绍通过对双边滤波方法和其他传统滤波方法的介绍和比较，我们可以发现，无论处理灰度图像还是彩色和比较，我们可以发现，无论处理灰度图像还是彩色图像，结合图像亮度信息作为滤波权系数的双边滤波图像，结合图像亮度信息作为滤波权系数的双边滤波方法都可以使得滤波后的图像中的边缘信息得到相应方法都可以使得滤波后的图像中的边缘信息得到相应的加强，同时在对噪声的去除方面有明显的改进。在的加强，同时在对噪声的去除方面有明显的改进。在达到对图像进行平滑去噪的目的同时，还可以很大程达到对图像进行平滑去噪的目的同时，还可以很大
11、程度上保持图像的边缘信息。该方法是基于度上保持图像的边缘信息。该方法是基于GaussGauss滤波滤波方法优化的自适应滤波方法，具有很强的实用性方法优化的自适应滤波方法，具有很强的实用性。5 5 实验结果实验结果实验一实验一 基于传统小波变换的图像融合基于传统小波变换的图像融合(2(2组组)摄影师图像摄影师图像1 摄影师图像摄影师图像2 摄影师融合图像摄影师融合图像 验证图像验证图像1 验证图像验证图像2 融合图像融合图像 实验二实验二 基于边缘保持和小波变换的图像融合基于边缘保持和小波变换的图像融合(2(2组组)风景图风景图 人物图人物图 融合图融合图 雷达扫描图雷达扫描图 光学图光学图 融合图融合图综综 述述 本文重点研究了的是基于边缘保持的小波变本文重点研究了的是基于边缘保持的小波变换的图像融合，内容涉及了图像融合的概念、融换的图像融合，内容涉及了图像融合的概念、融合的目的和意义、融合图像的基本特点和应用领合的目的和意义、融合图像的基本特点和应用领域、图像融合的层次和算法、图像预处理、图像域、图像融合的层次和算法、图像预处理、图像融合的性能评价、基于小波变换和边缘保持的的融合的性能评价、基于小波变换和边缘保持的的图像融合等。图像融合等。
基于小波变换的数字像融合的研究研究与建立 毕业论文
