【摘 要】
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图像融合是数据融合的一个重要方面,它广泛应用于军事、医疗卫生、遥感等各个领域。由于全色图像有比较好的空间分辨率,多光谱图像有比较强的光谱信息,图像融合就是将这两种
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图像融合是数据融合的一个重要方面,它广泛应用于军事、医疗卫生、遥感等各个领域。由于全色图像有比较好的空间分辨率,多光谱图像有比较强的光谱信息,图像融合就是将这两种不同信息的图像进行融合,使融合后的图像在保持空间分辨率的同时,保留图像的光谱信息。
本文重点对小波变换图像融合进行研究,可以展开为以下两方面:
一方面,针对图像融合的基本原理和具体方法进行研究,包括图像融合的三个层次、融合的流程、常用的图像融合算法以及性能评价。本文也对小波分析、多分辨率、Mallat算法等理论进行了分析与阐述。
另一方面,由于小波变换图像融合方法能使融合图像具有比较好的光谱信息,但是空间分辨率不占优势;HIS变换图像融合方法能使融合后的图像具有比较好的空间分辨率,但是会丢失光谱信息。针对这一状况,已有专家提出将这两种方法相结合对图像进行处理。在两种方法结合的过程中,关键的部分是图像融合规则的选取,本文对此进行了一些探讨性的研究工作,小波变换后低频子图采用加权平均的融合方法;对于图像的高频部分,采用小波系数窗口极值选择法的融合规则。实验表明,这种方法弥补了两者各自的不足,融合效果优于前两种方法。
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