用MATLAB实现基于小波变换的图像融合

基于小波变换的图像融合的MATLAB实现的大致算法，以及算法原理，并附有简答代码，可供新人使用。基于小波变换的图像融合今小波变换的待点和应用领域小波变换具备良好的时频特性,因此在信号分析和处理中得到了很好的运用;半面图像可以看成二维信号,因此,小波分析很自然地被运用到图像处理领域目前小波分析已经被运用到图像处理的几乎所有的分支,如:图像融合、边缘检测,图像压缩,图像分割等。By hywo663基于小波变换的图像融合今小波分析在图像融合中的应闭定义方法是将两幅或多幅图像在空间|基于图像分割的融合方法:空域法坐标下直接进行运算和叠加,①先利用构造边缘检测算子的方算的方法有逻辑运算、加权平法。刈图像进行边缘提取均、形态运算、图像代数运算toet算法和对比度调制等。②用空间映射法实现图像的融合。将变换后的两个或多个图像小波变换法:进行融合,在通过反变换得到融①是将源图像进行小波分解,得到合后图像的方法。变换域法系列子图像;②在变换域上进行特征选择,创建融合图像③通过逆变换重建融合图像。By hywo663基于小波变换的图像融合心基于小波变换的图像融合图像A图像B7源图像进行小波多尺度分解小波变换小波变换低频分量高频分量低频分量高频分量融合原则1融合原则2分解重构实际是小波逆变换个高通和低通滤波的过程融合的结果数据融合可分为三级,即像素级融合、特征级融合和决策级融合By hywo663基于小波变换的图像融合小波变换融合方法的关键■关键在于分解后融合规则和融合因子的选择由于它们所代表的意义不同,相应的所采用的融合策略也不同高低频子图像比较表特性常用方法决定因素低频子图像代表源图像的近似取二者的平均值或取决于对融合图像特性。取其中之一作为融的具体要求和融合合后的值。图像的视觉效果。高频子图像亮度较大的值代表,通常特征选择的同上该点为源图像上变方法为最大值法或化比较剧烈的点。一致,差异性检测法进行融合。By hywo663基于小波变换的图像融合今基于小波变换的图像融合做型算法基于区域的最大值选择方法进行配计算两幅图像对两个图像对融合的小波系数获得合的小波变换「进行小波逆变换成图像把相应的相素结合包括不同尺度子带的图像,它起来们对应图像中突出的特征,好的融合准则是在每个点上选择绝对值较大的小波系数By hywo663基于小波变换的图像融合基于小波变换的图像融合典型算法■基于区域的最大值选择方法程序代码:%调入第一幅模糊图像%显示load cathe 1colormap(map)X1=×;subplot(2, 2, 1)%调入第二幅模糊图像image(X1)load cathe 2axis squareX2=Xtitle( Catherine 1)%基于小波分解的图像融合subplot(2, 2, 2)XFUs= fusing(×1,×2sym4,5 Image(X2);,, max,)axis squaretitle( Catherine 2)subplot(2, 2, 3)image(XFUS)axis square,title( Synthesized image")By hywo663y基于小波变换的图像融合今基于区域的最大值选择方法 MATLAB运行结果源图像501融合图像150505100150200250100源图像215020025051001502002501520025050100150200250By hywo663y基于小波变换的图像融合MATLAB运行结果分析左边源图1、2所示是两幅用来测试的图像,源图1中的图像左半模糊右半清晰,源图3中的图像正好相反。使用上述法对两幅图像进行图像融合,融合的结果如右所示;从主观效果来看,本算法能够较好的保留细节部分,同时融合了对两幅图像的信息,使得融合后的图像得到了增强;根据小波变换的特点,分别选用了不同的融合准则,因而保留了图像的细节信息,得到了仝局清晰的图像,融合效果良好By hywo663