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《基于.小波變換的圖像融合算法設(shè)計研究畢業(yè)論文》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、WORD格式可編輯基于小波變換的圖像融合算法研究摘要本文給出了一種基于小波變換的圖像融合方法，并針對小波分解的不同頻率域，分別討論了選擇高頻系數(shù)和低頻系數(shù)的原則。高頻系數(shù)反映了圖像的細(xì)節(jié)，其選擇規(guī)則決定了融合圖像對原圖像細(xì)節(jié)的保留程度。本文在選擇高頻系數(shù)時，基于絕對值最大的原則，低頻系數(shù)反映了圖像的輪廓，低頻系數(shù)的選擇決定了融合圖像的視覺效果，對融合圖像質(zhì)量的好壞起到非常重要的作用。圖像融合是以圖像為主要研究內(nèi)容的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，是把多個不同模式的圖像傳感器獲得的同一場景的多幅圖像或同一傳感器在不同時刻獲得的同一場景的多幅圖像合成為一幅圖像的過程。MATLAB小波分析工具箱提供了小
2、波分析函數(shù)，應(yīng)用MATLAB進行圖像融合仿真，通過突出輪廓部分和弱化細(xì)節(jié)部分進行融合，使融合后的圖象具有了兩幅或多幅圖象的特征，更符合人或者機器的視覺特性，有利于對圖像進行進一步的分析和理解，有利于圖像中目標(biāo)的檢測和識別或跟蹤。關(guān)鍵詞小波變換；融合規(guī)則；圖像融合專業(yè)知識分享-WORD格式可編輯ImageFusionAlgorithmBasedonWaveletTransformAbstractInthispaper,theimagefusionmethodbasedonwavelettransform,andforthewaveletdecompositionofthefrequ
3、encydomain,respectively,discussedtheprinciplesofselecthigh-frequencycoefficientsandlowfrequencycoefficients.Thehigh-frequencycoefficientsreflectthedetailsoftheimage,theselectionrulestodeterminetheextentofanyreservationsofthefusedimageontheoriginalimagedetail.Thechoiceofhigh-frequencycoefficie
4、nts,basedontheprincipleofmaximumabsolutevalue,andconsistencyverificationresults.Thelow-frequencycoefficientsreflectthecontoursoftheimage,thechoiceofthelowfrequencycoefficientsdeterminethevisualeffectofthefusedimage,playaveryimportantroleinthefusedimagequalityisgoodorbad.MATLABWaveletAnalysisT
5、oolboxprovidesawaveletanalysisfunctionusingMATLABimagefusionsimulation,highlightthecontoursofpartsandtheweakeningofthedetailssection,fusion,imagefusionhasthecharacteristicsoftwoormultipleimages,morepeopleorthevisualcharacteristicsofthemachine,theimageforfurtheranalysisandunderstanding,detecti
6、onandidentificationortrackingofthetargetimage.Keywords Wavelettransform;Fusionrule;ImageFusion不要刪除行尾的分節(jié)符，此行不會被打印專業(yè)知識分享-WORD格式可編輯目錄摘要IAbstractII第1章緒論11.1課題研究的意義及背景11.1.1本課題的研究背景11.1.2課題研究的實際意義31.2本文的主要內(nèi)容3第2章小波變換理論基礎(chǔ)62.1小波變換62.1.1小波變換的思想62.1.2連續(xù)小波基函數(shù)72.1.3連續(xù)小波變換82.1.4離散小波變換92.1.5二進小波變換92.2多分辨率分
7、析與離散小波快速算法102.2.1多分辨率分析102.2.2尺度函數(shù)和尺度空間112.2.3離散小波變換的快速算法112.3幾種常用的小波122.4Mallat的快速算法142.5本章小結(jié)15第3章基于小波變換的圖像融合方法研究163.1圖像融合概述163.2圖像融合的方法163.3基于小波變換的圖像融合算法原理173.3.1基于小波分解的融合算法流程173.3.2高頻系數(shù)融合規(guī)則183.3.3低頻系數(shù)融合規(guī)則193.4本章小結(jié)21第4章實驗結(jié)果及分析224.1實驗的仿真224.
