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1、本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（申請(qǐng)學(xué)士學(xué)位）論文題目基于區(qū)域能量特征的小波變換圖像融合算法研究作者姓名王明軒專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)自動(dòng)化指導(dǎo)教師石永華2014年5月學(xué)生：（簽字）學(xué)號(hào)：2010210159答辯日期：2014年5月30日指導(dǎo)教師：（簽字）目錄摘要:1Abstract:11緒論21.1研究目的和意義21.2圖像融合現(xiàn)狀21.3論文組織結(jié)構(gòu)32小波變換理論32.1連續(xù)小波變換32.2離散小波變換42.3Mallat算法43圖像融合63.1圖像融合本原理63.2圖像融合規(guī)則的選取與改進(jìn)63.3圖像融合效果評(píng)價(jià)指標(biāo)83.4新算法描述94應(yīng)
2、用研究94.1研究方法95結(jié)束語(yǔ)14參考文獻(xiàn)14附錄一算法源代碼16附錄二圖像來(lái)源及實(shí)驗(yàn)環(huán)境20致謝21滁州學(xué)院本科畢業(yè)論文基于區(qū)域能量特征的小波變換圖像融合算法研究摘要:圖像融合的概念是取幾幅待融合的圖像，去除圖像中的冗余矛盾信息，保留其完整、清晰、準(zhǔn)確的信息綜合后加以描述得出完整的具有豐富特征的圖像。本文以小波變換為基礎(chǔ)提出一種基于區(qū)域能量特征的小波變換圖像融合方法，對(duì)低頻采用加權(quán)平均的融合規(guī)則，高頻部分采用區(qū)域能量的融合規(guī)則。然后，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，選取合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)證明該方法的有效性，驗(yàn)證結(jié)論。關(guān)鍵詞：小波變換；
3、區(qū)域特征；融合準(zhǔn)則ResearchonimagefusionalgorithmbasedonwavelettransformandlocalenergyfeatureAbstract:Theconceptofimagefusionistotakesomepicturesforfusionimage,eliminatingredundantcontradictoryinformationintheimage,retainingitscomplete,clear,andaccurateinformationtodescr
4、ibethecomprehensivecompleteimageswithabundantcharacteristics.Inthispaper,basedonthewavelettransformationisproposedanimagefusionmethodbasedonwavelettransformandlocalenergyfeature,theweightedaveragefusionruleoflowfrequency,highfrequencypartbyusingareaenergyfusion
5、rules.Then,simulationexperimentsprovedthatthemethod,selectingeffectivereasonableevaluationindex,verificationconclusion.Keywords:WavelettransformRegionfeatureFusionrules14滁州學(xué)院本科畢業(yè)論文1緒論1.1研究目的和意義圖像融合是在上世紀(jì)七十年代末提出的一個(gè)新概念，因?yàn)閳D像融合技術(shù)具有去除圖像之間的冗余信息、實(shí)現(xiàn)特征信息互補(bǔ)、相對(duì)成本低、重構(gòu)能力高、時(shí)空
6、覆蓋面廣等優(yōu)點(diǎn)，世界上許多發(fā)達(dá)的國(guó)家高度重視并對(duì)這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行了大量的研究，被廣泛的應(yīng)用于軍事、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、航天等多個(gè)領(lǐng)域。在軍事圖像融合技術(shù)是關(guān)鍵，克服許多技術(shù)上的困難，結(jié)合傳感器，信號(hào)和圖像處理等高新技術(shù)在航空航天領(lǐng)域，現(xiàn)在是一個(gè)巨大的影響，圖像融合的圖像處理技術(shù)，突出圖像的細(xì)節(jié)特征應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像，是醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的創(chuàng)新。因此圖像融合這一技術(shù)成為國(guó)內(nèi)外各界人是的關(guān)注熱點(diǎn)。基于區(qū)域能量準(zhǔn)則作為圖像融合的規(guī)則充分考慮圖像的細(xì)節(jié)和區(qū)域特征不是有一個(gè)像素所能表達(dá)的，但多個(gè)像素，其中表達(dá)的集中體現(xiàn)集成區(qū)域和圖像中的圖像的整
7、體特性都有很強(qiáng)的相關(guān)性，所以以區(qū)域能量作為圖像處理準(zhǔn)則比常用的像素融合能更進(jìn)一步體現(xiàn)圖像的局部特征克服了它的片面性，當(dāng)對(duì)圖像處理需要表達(dá)它的局部特征這項(xiàng)技術(shù)成為關(guān)鍵。1.2圖像融合現(xiàn)狀圖像融合是將同一地點(diǎn)或同一目標(biāo)在不同時(shí)間段獲得的不同圖像經(jīng)過(guò)圖像處理，提取所需要的信道信息融合成一幅圖像以供觀(guān)察或者應(yīng)用。如森林火災(zāi)的兩個(gè)圖像使用紅外與可見(jiàn)光融合的點(diǎn)火源提取取可見(jiàn)參考融合成一個(gè)圖像從紅外圖像，然后通過(guò)這些細(xì)節(jié)特征就會(huì)找到森林大火的著火點(diǎn)，以便于滅火。近年來(lái)，圖像融合技術(shù)已成為遙感圖像的創(chuàng)新的一個(gè)熱門(mén)話(huà)題，應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像
8、處理，人工智能，軍事應(yīng)用等領(lǐng)域。2003年，謝剛為了實(shí)現(xiàn)多源圖像的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提出了以小波變換為基礎(chǔ)各像素的局部能量作為融合規(guī)則的算法。同年，Li和Wu采用了二維離散小波變換對(duì)遙感圖像進(jìn)行融合，取得了良好的融合效果。2004年，王海暉、彭嘉雄金字塔小波變換的圖像分解分解，采用不同的地區(qū)，不同的頻率層的不同融合規(guī)則的特征級(jí)融合，并將由不同傳感器獲得
