小波变换图像融合设计.rar

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摘 要
作为时频分析工具，小波变换在图像处理领域取得了广泛的应用前景。例如，在图像去噪方面，基于小波变换的算法能达到最大均方误差最小意义上的最优效果，获得光滑的图像，而这是经典图像去噪方法难以做到的。小波分析在图像处理中有非常重要的应用，其中包括图像分析、图像压缩、图像特征提取、图像融合等方面。由此可见，小波变换的应用价值和科学价值都是十分巨大的。
本文主要研究了基于小波变换的图像融合。由于小波变换具有多分辨或多尺度特性，因此我们可以通过小波变换把多幅图像分解到一系列的频率空间，然后在每个空间按照一定的融合规则算法对图像的信息进行处理，最后把处理后的信息通过小波逆变换得到融合图像。本文还介绍了小波变换的相关理论知识及图像融合的几种常用方法，并对融合的性能评价进行了学习和研究，分析了基于信息量、基于统计特性、基于信噪比、基于梯度值等的评价方案。

关键词：小波变换，图像融合，小波系数，高通滤波，低通滤波

目 录
第一章 绪 论
1.1 课题研究的背景
1.2 课题研究的目的和意义
第二章 图像处理中的小波变换
2.1 一维小波变换
2.2 二维小波变换
2.3 图像处理中常用的小波
2.3.1 小波相关特性及系数
2.3.2 小波的性能比较
2.3.3 图像融合中小波基的选择
第三章 常用图像融合算法
3.1 图像融合的基本知识
3.1.1 图像融合的概述
3.1.2 常用图像的特点
3.2 图像融合的层次
3.2.1 像素级图像融合
3.2.2 特征级图像融合
3.2.3 决策级图像融合
3.3 图像融合的常用方法
3.3.1 图像融合方法的分类
3.3.2 简单的加权图像融合法
3.3.3 主分量法
3.3.4 基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合方法
3.3.5 小波变换法与金字塔图像融合法的性能分析
3.4 融合效果的评价方法
3.4.1 主观评价
3.4.2 客观评价
第四章 基于小波变换的图像融合系统的实现
4.1 系统的总体设计
4.1.1 系统设计思想
4.1.2 基于小波变换的图像融合的一般过程
4.2 系统各模块的设计与实现
4.3 图像融合效果
4.4 设计介绍
第五章 总结
致谢
参考文献
附录