基于边缘的小波图像融合算法

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1、第4期连静等：基于边缘的小波图像融合算法·23·基于边缘的小波图像融合算法连静，王珂，李光鑫（吉林大学通信工程学院，吉林长春130025）摘要：提出一种基于边缘的小波图像融合算法，针对小波分解的不同频率域，分别对高频系数和低频系数设计不同的融合规则。采用小波系数局部模极大和定义的局部信号强度比相结合的方法融合高频系数；对低频系数采用一种基于边缘的方法，在两幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留。实验结果表明：采用此融合规则得到的融合图像具有良好的融合效果。关键词：图像处理；图像融合；小波变换；边缘检测；

2、多尺度分析中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：1000-436X(2007)04-0018-06Edge-basedimagefusionalgorithmwithwavelettransformLIANJing,WANGKe,LIGuang-xin（CollegeofCommunicationsEngineering,JilinUniversity,Changchun130025,China）Abstract:Anedge-basedimagefusionalgorithmwithwave

3、lettransformwasproposed,theprincipleofchoosinghighfrequencyandlowfrequencycoefficientsweredesignedrespectively.Thewaveletcoefficientlocalmodelmaximummethodandthedefinedcorrelatedsignalintensityrationwasusedtofusethehighfrequencycomponent,whenchoosingthelo

4、wfrequencycoefficient,themethodwhichusedisbasedonedgesofimage,selectingthepixelsthatmightontheedgespossiblyfromoriginalimage.Theexperimentalresultsshowthatthefusionruleofourproposedmethodiseffective.Keywords:imageprocessing;imagefusion;wavelettransform;ed

5、gedetection;multi-scaleanalysis第4期连静等：基于边缘的小波图像融合算法·23·1引言收稿日期：2005-12-27；修回日期：2007-03-15基金项目：韩国通信电子研究院合作基金资助项目（12003121192202）FoundationItem:TheStudyEstablishmentPlanofSS/TDMAEarthStationandItsServiceOperationsBetweenChinaandKoreaUsingCOMS(12003121192202

6、)图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是将相同或不同传感器得到的同一目标的多幅图像在统一的坐标中，利用图像融合算法合成一幅图像的过程。由于待融合的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经过图像融合技术得到的合成图像可以更全面、更精确地描述所研究的对象，为进一步图像处理和分析提供高质量数据，因此，图像融合技术在军事、医学、遥感、计算机视觉等领域得到了广泛的应用。近年来，多分辨率分析在图像处理中得到了广泛的应用，同时也被成功地应用于图像融合。多分辨率图像融合方法的基本思想就是利用多分辨分析提取出输入

7、图像的多分辨率系数，然后通过某种融合规则合成融合图像的多分辨率分析系数，最后利用多分辨率分析逆运算得到融合图像。Burt[1]利用拉普拉斯金字塔提出了最早的多分辨率图像融合方法，随后比率低通金字塔[2]、梯度金字塔[3]第4期连静等：基于边缘的小波图像融合算法·23·等各种金字塔技术被应用于图像融合。随着小波变换技术的发展，小波多分辨率分析以其良好的数学性质被广泛的应用于图像融合领域，基于小波变换[4~7]的图像融合方法已成为现今研究的热点。小波变换是图像融合的有效手段，可以聚焦于图像的局部结构，图像的奇

8、异性和物体的边缘等可以通过小波系数表现出来；图像中物体的轮廓信息可以通过尺度系数反映出来。如何设计合理的融合策略，得到融合图像的尺度系数和小波系数，从而控制融合图像的品质是基于小波变换的图像融合算法设计的关键[8]。本文提出一种基于边缘的小波图像融合算法。对小波系数和尺度系数分别设计2种不同的数据融合策略：对小波系数（高频成分）采用局部模极大和局部信号强度比相结合的融合方法，由于小波局部模极大值对应图像的边缘信息，因此该方法能