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1、第8卷第6期光学精密工程Vol.8,No.62000年12月OPTICSANDPRECISIONENGINEERINGDec.,2000文章编号1004-924X(2000)06-0549-03基于小波变换的图像数据融合方法孙辉(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130021)摘要:提出一种基于小波变换的图像数据融合方法。原始图像经过小波变换,分解成亮度子图像和边缘子图像,对分解后的子图像进行分块处理,根据局部区域方差准则计算融合系数,对每个子块图像进行数据融合,最后重建图像。实验结
2、果表明,本文方法具有很好的一致性。关键词:小波变换;数据融合;多源信息中图分类号:TN911.74文献标识码:A变换在时域和频域的矛盾,能够在时域和频域上1引言同时具有很好的局部化特性。经小波分解后,可以将原始图像分解成低频图像和高频图像,低频图数据融合技术是在采集多源信息的基础上,像还可以逐级分解,分解的各级子图像都包含着通过协同利用原始的多源信息,获得同一事物或原始图像的空间结构信息。下面介绍实用的小波[2-3]目标的更客观、更本质认识的综合处理技术。与单变换算法-Mallat快速算法。一、孤
3、立的原始多源信息相比,经过融合技术处理设二维图像{C0(m,n)},则对于给定的尺度的信息更简洁、更少冗余,因此更有效、更有用途。函数和小波函数,可用下式进行小波分解:近几年来,数据融合技术引起了世界范围内的广Ck(i,j)=∑∑Ck-1(m,n)h(2m-i)h(2n-j)mn泛关注,在多谱段空间遥感图像、医用扫描成像、(1a)工业检测、机器人智能、计算机多媒体技术等领[1,4]域,都具有重要的理论和实用价值。Hdk(i,j)=∑∑Ck-1(m,n)h(2m-i)g(2n-j)mn小波变换的多分
4、辨率分析是一种崭新的时域(1b)/频域信号分析工具,是当前信号与图像处理等众多领域的研究热点。小波变换可以将原始图像分Vdk(i,j)=∑∑Ck-1(m,n)g(2m-i)h(2n-j)解成一系列具有不同空间分辨率和频域特性的子mn(1c)图像,可以充分反映原始图像的局部变化特征,为图像数据融合提供了有利条件。Ddk(i,j)=∑∑Ck-1(m,n)g(2m-i)g(2n-j)近年来,结合其它数据处理方法,多分辨率小mn波分析已被广泛用于各种图像的数据融合。本文(1d)重建过程则是:在深入研究基于
5、小波变换的遥感图像数据融合方Ck-1(m,n)=法的基础上(国家863青年基金课题),提出一种∑∑Ck(i,j)h(2m-i)h(2n-j)+适用更广泛的数据融合方法。实验结果表明,本文ijH方法具有较好的图像融合性能。∑∑dk(i,j)h(2m-i)g(2n-j)+ijV∑∑dk(i,j)g(2m-i)h(2n-j)+2图像小波分解与重建ijD∑∑dk(i,j)g(2m-i)g(2n-j)ij小波变换是正交变换,除了具有传统的(2)Fourier变换的优点外,还较好地解决了Fourier收稿日期
6、:2000-08-10;修订日期:2000-11-04552光学精密工程8卷由式(1a)得到的子图像反映了原图像的平滑子图像、水平边缘、垂直边缘和斜向边缘子图像如特性,称为低频图像,由式(1b)、(1c)、(1d)得到的图2所示。子图像反映了原图像的亮度突变特性,分别称为通过数值分布统计,信源图像A和B经过小水平、垂直和斜向方向的高频图像。其中低频图像波分解后的子图像具有如下特性:反映原图像的近似和平均特性,集中原图像的大1.在原图像中数据有较大变化幅度的区域,部分信息;高频子图像像素值在零值左右
7、波动,绝在子图像中相应区域的数值也有较大变化;反之,对值较大的像素反映原图像的亮度突变特性,体在原图像中数据有较小变化幅度的区域,在子图现原图像的突变特性,对应于原图像的边缘、区域像中相应区域的数值变化也较小。边界等,所以也称边缘子图像。2.对同一目标或物体的两个信源图像来说,其低频图像相应区域的数据值相同或相近,而高3小波变换特性分析与融合算法频子图像却有显著差别。小波变换具有的上述特性,为我们选择有效的融合方法提供了理论根据。Fig.1Originalimages根据公式(1),对同一目标的两
8、个信源图像AFig.2Sub-images和B(图1)分别做一阶小波分解,分解后的低频Fig.3FlowchartofimagefusionbasedonWT图3给出了基于小波变换的图像数据融合方算其平均值与方差。法的流程。首先对两个信源图像分别进行小波分(3)分别确定A和B图像每个子块图像加权解变换,得到一系列子图像,然后按照如下给出的系数k1、k2。如果A图像方差>B图像融合准则选择融合后的子图像数据,最后经过小子块方差,则k1>k2,否则k1
