基于小波框架的多傳感器圖像融合(1)

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1、基于小波框架的多傳感器圖像融合曾梅蘭&，!金升平!（&孝感學(xué)院數(shù)學(xué)系，湖北孝感#)!&""）（!武漢理工大學(xué)理學(xué)院，武漢#)"";)）<.=+31：>=1%6&?&!;$2@=摘要圖像融合是多傳感器信息融合在圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)重要應(yīng)用，以小波變換為工具是這一領(lǐng)域研究方法上的重大突破。文章從理論上分析了以小波框架進(jìn)行圖像融合優(yōu)于正交小波，采用不同的融合規(guī)則對(duì)同一目標(biāo)的不同聚焦圖像進(jìn)行試驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析和評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果與理論分析相吻合。關(guān)鍵詞圖像融合正交小波分解框架分解融合規(guī)則文章編號(hào)&""!.7))&.（!""#）!%.""%8.")文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A中

2、圖分類號(hào)BC8&&$6)!"#$%&’(&)*+,-.’/"&%)(0-&’1)(2-3’#’$/*-,’4’(.!’%#-(5，67%(89’(.:%(.6（&DE0+FG=E4G@HI+GJE=+G32-，K3+@L+4M43NEF-3GO，K3+@L+4，P,QE3#)!&""）（!R@11ELE@HS23E42E-，T,J+4M43NEF-3GO@HBE2J4@1@LO，T,J+4#)"";)）;<&$*-=$：U=+LEH,-3@43-+43=0@FG+4G+00132+G3@4@H=,1G3-E4-@F34H@F=+G3@4H,-3@434GJ

3、EH3E1V@H3=+LE0F@2E--34L，+4VG+W34LX+NE1EGGF+4-H@F=+-+G@@13-+LFE+GQFE+WGJF@,LJ34FE-E+F2J=EGJ@V@HGJ3-H3E1V$U4GJ3-0+0EF，XE+4+1O>EGJE@FEG32+11OGJ+GH,-34L3=+LEX3GJX+NE1EGHF+=E3--,0EF3@FG@@FGJ@L@4+1X+NE1EG，+4V0EFH@F=+4EY0EF3=E4G@4V3HHEFE4GH@2,-3=+LE-@HGJE-+=E@QZE2GX3GJV3HHEFE4GH,-3@4F,1E

4、-$BJEFE-,1G-@HGJEEY0EF3=E4G+FEEN+1,+GEV，+4VGJEFE-,1G-+22@FVX3GJGJEGJE@FEG32+1+4+1O-3-$>’?@)*1&：3=+LEH,-3@4，@FGJ@L@4+1X+NE1EGVE2@=0@-3G3@4，HF+=EVE2@=0@-3G3@4，H,-3@4F,1E&引言別和后續(xù)的目標(biāo)識(shí)別過(guò)程。為了克服這一問題，人們又提出了多傳感器信息融合（也稱數(shù)據(jù)融合）是通過(guò)多（種、類）傳感基于金字塔的圖像融合方法，其中包括*+,--./+01+23+4金字塔’#(、梯度金字塔、比率低通金字塔’%56(

5、、形態(tài)學(xué)金字塔’7(等。在這器數(shù)據(jù)的綜合以獲得比單一傳感器更多的信息。這里所指的傳感器是廣義的，它是指與環(huán)境匹配的各種信息獲取系統(tǒng)，如：雷類算法中，原圖像不斷地被濾波，形成一個(gè)塔狀結(jié)構(gòu)。在塔的每達(dá)、導(dǎo)航、遙感遙測(cè)、通信等系統(tǒng)。信息融合技術(shù)已成功地應(yīng)用一層都用一種融合算法對(duì)這一層的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，從而得到一于眾多的研究領(lǐng)域，如：機(jī)器人和智能儀器系統(tǒng)；圖像分析與理個(gè)合成的塔式結(jié)構(gòu)。然后對(duì)合成的塔式結(jié)構(gòu)進(jìn)行重構(gòu)，得到合解；多源圖像復(fù)合；戰(zhàn)場(chǎng)任務(wù)與無(wú)人駕駛飛機(jī)；目標(biāo)檢測(cè)與跟成圖像。近些年來(lái)，人們開始將小波多尺度分解用于圖像融合’8，&"(。基于小波分解的融合方法保留

6、和繼承了塔形分解融合方蹤；自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別等。在多傳感器信息融合領(lǐng)域中，圖像融合的應(yīng)用最為廣泛。它是指把來(lái)自多傳感器的一組輸入圖像運(yùn)用某法的主要優(yōu)點(diǎn)；同時(shí)，由于小波分解具有非冗余性，使得圖像經(jīng)種融合技術(shù)得到一幅合成圖像的過(guò)程。通過(guò)對(duì)多幅傳感器圖像小波分解后的數(shù)據(jù)總量不會(huì)變大；利用小波分解的方向性，就的融合，可克服單一傳感器圖像在幾何、光譜和空間分辨率等有可能針對(duì)人眼對(duì)不同方向的高頻分量具有不同分辨率這一方面存在的局限性和差異性，提高圖像的質(zhì)量，以便更符合人視覺特性，獲得視覺效果更佳的融合圖像。該文用小波框架進(jìn)或機(jī)器的視覺特性，利于對(duì)圖像的進(jìn)一步分析、目標(biāo)的檢測(cè)

7、、識(shí)行圖像融合，小波框架在實(shí)際應(yīng)用中可以把光滑性、緊支性、對(duì)別或跟蹤。通常，圖像融合可分為三個(gè)層次：像素級(jí)融合、特征稱性等完美結(jié)合在一起，易于實(shí)現(xiàn)，對(duì)信號(hào)的重構(gòu)較正交小波級(jí)融合和決策級(jí)融合。像素級(jí)融合是指直接對(duì)傳感器采集來(lái)得具有更好的穩(wěn)定性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明其融合結(jié)果優(yōu)于正交小數(shù)據(jù)進(jìn)行處理而獲得融合圖像的過(guò)程，它是高層次圖像融合的波法。基礎(chǔ)，也是目前圖像融合研究的重點(diǎn)之一。最簡(jiǎn)單的多幅圖像融合方法是加權(quán)平均法’&，!(，也就是對(duì)多!小波分解幅原圖像的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)處理。加權(quán)平均法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)一個(gè)一維信號(hào)（!"）被分解為：?jiǎn)沃庇^，適合實(shí)時(shí)處理。這種方法的缺點(diǎn)

8、是融合后圖像的對(duì)比（!"）#!&$，%!$，%（&）度很差。簡(jiǎn)單的