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摘 要

将同一传感器在不同时刻取得的同一场景综合成新图像的过程，或者用多个传感器从同一场景中获取多幅图像进行融合的过程叫做图像融合。本文主要研究拉普拉斯金字塔和小波变换，重点介绍高频系数和低频系数融合规则。运用Matlab实现金字塔变换和小波变换处理图像，并将实验结果进行比较。

关键词：图像融合，拉普拉斯金字塔变换，小波变换

Abstract：Integrating the same scene obtained from the same sensor at different times into a new image process, or integrating multiple images obtained from a number of sensors on the same scene is called image fusion. At first, this paper introduces the Laplasse Pyramid and wavelet transform, and then focuses on the fusion rules of high frequency coefficient and low frequency coefficient. Finally, we utilize matlab to achieve the image fusion with the criterions of Pyramid transform and wavelet transform and compare the experimental results.

Keywords：image fusion, Laplasse Pyramid transform, wavelet transform

目 录

1 引言………………………………………………………………………… 3

1.1课题的背景及意义……………………………………………… 4

1.2图像融合的层次和步骤………………………………………… 5

1.3本文的主要工作…………………………………………………… 7

2 图像的拉普拉斯分解与融合 ……………………………………………… 8

2.1图像的拉普拉斯金字塔分解 …………………………………………… 9

2.2基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合 ………………………………… 10

3 小波变换 ………………………………………………………………… 10

3.1小波变换的思想……………………………………………………… 10

3.2连续小波变换………………………………………………………… 10

3.3离散小波变换………………………………………………………… 11

3.4 Mallat的快速算法……………………………………………………… 12

3.4.1低频系数融合规则…………………………………………………… 12

3.4.2高系数融合规则……………………………………………………… 14

1. 仿真实验 …………………………………………………………………15

结论………………………………………………………………………………16

参考文献………………………………………………………………………17

致谢 …………………………………………………………………………18

1引言

1．1 课题的背景和意义

图像融合目的是形成统一的图像信息或数据信息来控制系统运用或指导决策。是以图像信号作为研究对象的信息融合。图像融合指对多个不同类型的传感器在不同时刻对同一个场景所获取的图像信息的综合利用和处理，生成更加完善的有关此场景描述的图像信息的过程。可以识别、图像分类等后续的图像处理。目前，在智能监控、目标跟踪和识别等领域得到了广泛的应用，能获取高效的图像信息、 提高系统的可靠性、 性价比等优点。

近年来，多个传感器被用于同一个系统运用中。主要得益于传感器的种类不断多样化，信息技术发展和完善。信息融合将场景或目标获取的多源信息进行多尺度、多层次的信息综合利用，获得更精准更完善目标信息。对各个传感器所获得的信息进行综合利用可以获得更多的关于此场景的有用信息。融合方法主融合方法主要分为基于空间域和频域的两大类图像融合方法，可以分为像素级、 特征级及决策级三种不同层次的图像融合。图像融合的目的在于克服单一图像的局限性，提高图像的可靠性和清晰度。目前的主要方法是基于金字塔变换的图像融合方法和基于小波变换的图像融合方法^[4,5]。图像融合技术的意义：

(1)精简，减少甚至是除去时间或空间上的冗余信息，获取信息的更高效表达形式。

(2)丰富融合图像包含各幅源图像的重要信息， 从而达到对场景最真实的解释。

(3)扩大系统的工作范围

(4)提高系统的可靠性

图像融合将多传感器所采集的同一目标的图像经过预处理，然后提取各信道的信息综合成一幅图像。源图像融合后生成的新图像可以更全面描述所研究的对象。因为不同模式的图像传感器的成像机理，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的互补性和冗余性。图像融合技术形式可分为多个传感器在不同时刻或者同一时刻获得的图像的融合；以及在不同时间不同环境下获得的图像的融合。主要目的在于：

（1） 图像的增强，经过图像融合的的图像，会获得比源图像更加清晰的图像，增加图像中有用信息的含量；

（2） 去噪

（3） 特征提取

（4） 三维重构

（5） 目标识别和跟踪本课题使用客观融合图像性能评价指标比较不同金字塔变换的融合图像，不同的金字塔变换图像融合方法的红外图像和可见光图像的融合，来确定最优的金字塔变换图像融合方法。

1.2 图像融合的层次和步骤

图像融合的层次可分为像素级、特征级和决策级三个部分。

（1）像素级图像融合

像素级图像融合是指在严格配准条件下对各传感器输出的信号直接进行信息综合处理的过程。可分为逻辑滤波器法，加权平均法，数学形态法，图像代数法，模拟退火法，金字塔图像融合法，小波变化图像融合法等^[2,3]。

像素级图像融合常常用于：图像分析和理解、多源图像复合。

图1-1 像素级数据融合原理示意图

（2）特征图像融合

特征级图像融合是对不同传感器的多源信息进行特征提取，从多个特征信息进行综合分析和处理的过程。主要方法有加权平均法、贝叶斯估计方法、聚类分析方法等。可以分为两大类：目标状态数据融合和目标特性融合。前者主要用于多传感器目标跟踪领域；后者就是特征层次的识别。

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