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      基于多小波提升格式的圖像融合淺析

      2020-10-09 11:13:10夏明革
      科學(xué)與信息化 2020年26期
      關(guān)鍵詞:圖像融合

      摘 要 文章簡要介紹了多小波提升格式,提出了一種利用多小波提升格式進(jìn)行圖像融合的新方法,此多小波提升格式主要由若干個(gè)單小波變換的提升格式組合而成,其優(yōu)點(diǎn)是不必自己推演提升格式的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和參數(shù),可以根據(jù)實(shí)際需要選用不同的單小波。另外,文章還給出了用D9/7雙正交單小波的提升格式構(gòu)造的多小波變換的實(shí)例,并把這樣構(gòu)造的多小波應(yīng)用于圖像融合,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可得到比單小波更好的圖像融合效果。

      關(guān)鍵詞 圖像融合;提升格式;多小波

      引言

      從小波變換的基本原理,我們看到小波基的一個(gè)重要性質(zhì)就是由一個(gè)母函數(shù)的伸縮平移構(gòu)成一個(gè)正交基。由于伸縮、平移運(yùn)算在傅里葉變換域變換為一般的代數(shù)運(yùn)算,因此,小波變換的大多數(shù)性質(zhì)是通過傅里葉變換工具來描述的。但在一些應(yīng)用環(huán)境下,伸縮平移是不能實(shí)現(xiàn)的,在這種情況下,傳統(tǒng)的小波變換或不可用,或必須對信號進(jìn)行延拓。針對這些問題,W.Sweldens等提出了應(yīng)用范圍更廣、計(jì)算速度更快的新一類小波變換提升(lifting scheme)變換方法[1-5]。

      本文簡要介紹提升格式,提出了一種新的實(shí)現(xiàn)多小波變換的提升格式模型并將這種方法用于圖像融合。將這種方法用于圖像融合,融合效果比單小波好,獲得的融合圖像更符合人們的視覺特性、更有利于機(jī)器視覺。

      1提升小波變換的基本方法

      本節(jié)直觀描述提升方法的基本步驟,通過本節(jié)討論,將會看到提升方法具有如下幾個(gè)特點(diǎn)[5]:

      (1)可以實(shí)現(xiàn)更快速的小波變換計(jì)算,對于第一代小波而言,一般通過提升方法可以達(dá)到比Mallat算法快2倍的離散小波分解;

      (2)提升方法可以實(shí)現(xiàn)完全的同址運(yùn)算,這一點(diǎn)與FFT類似;

      (3)具有簡單可逆性。利用提升方法,正向小波變換和反變換結(jié)構(gòu)非常一致,僅有正負(fù)號的區(qū)別,即確定了正運(yùn)算也就確定了逆過程,反之亦然;

      (4)具有較大的自由度。在提升格式中,除了分割/合并的設(shè)置固定之外,由于人們可以根據(jù)自己的需要設(shè)置預(yù)測、更新權(quán)重。

      提升小波變換的基本步驟是:

      第二步是預(yù)測,主要是消除第一步分裂后留下的冗余,給出更緊致的數(shù)據(jù)表示,預(yù)測的目的是用預(yù)測,預(yù)測誤差形成新的,即

      第三步是更新過程,更新過程的目的是使某一全局性質(zhì)得到保障:

      提升過程等價(jià)于雙正交離散小波變換,提升過程示意圖如圖1所示。

      2構(gòu)造小波基的提升方法

      雙正交小波基的構(gòu)造,轉(zhuǎn)化為構(gòu)造一組雙正交有限沖激濾波器組的問題,這組濾波器滿足

      尋找一個(gè),使它們滿足式(6)、(7)的基本關(guān)系,并使構(gòu)造的小波基具有一定的消失矩和正則性?,F(xiàn)在我們關(guān)心這樣一個(gè)問題:能否從已有的濾波器組,通過一個(gè)簡單的提升關(guān)系,構(gòu)造出另外一個(gè)濾波器組,使得這個(gè)濾波器組也對應(yīng)于一組雙正交小波基。

      定理(提升定理):取一個(gè)初始的雙正交尺度函數(shù)和小波函數(shù)集,通過提升關(guān)系,得到新的函數(shù)集,它們是雙正交的,提升關(guān)系是

      這里是可選擇的系數(shù)。

      3D9/7雙正交小波的提升格式

      提升格式實(shí)現(xiàn)的D9/7正變換過程見圖2。

      4多小波提升格式

      多小波變換Mallat算法框圖見圖3。

      多小波變換的提升格式模型如圖4所示。

      5融合實(shí)驗(yàn)

      提升多小波圖像融合基本步驟為:分別對可見光、SAR圖像進(jìn)行預(yù)濾波,對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行多小波分解;對小波系數(shù)進(jìn)行融合處理;對處理后的系數(shù)進(jìn)行多小波逆變換;對逆變換得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行后置濾波處理,即可得到融合后的圖像。源圖像及各融合圖像,見圖5~8。Db4單小波、提升多小波融合效果比較,見表1。

      6結(jié)束語

      多小波既保持了單小波所具有的良好的時(shí)域與頻域的局部化特性,又克服了單小波的缺陷,它將實(shí)際應(yīng)用中十分重要的光滑性、緊支性、對稱性、正交性完美地結(jié)合在一起。提升格式提供了一個(gè)框架,是一種有效的多小波或單小波快速算法,Daubechies證明,任何用Mallat算法實(shí)現(xiàn)的單小波變換都可以改用提升格式來實(shí)現(xiàn)。用D9/7雙正交單小波的提升格式構(gòu)造多小波應(yīng)用于光學(xué)圖像與合成孔徑雷達(dá)圖像的融合,低頻融合主要考慮圖像的亮度以及背景的信息均勻性,高頻部分主要考慮圖像的紋理特征和圖像細(xì)節(jié),利用信息熵作為圖像融合效果評價(jià)準(zhǔn)則,表明該方法得到信息量比單小波融合法多。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 何友,王國宏,陸大金,等. 多傳感器信息融合及應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2000:73.

      [2] Strela V. Multiwavelet:Theory and applications[D]. Ph. D Thesis MIT,1996.

      [3] Xia X G. A new prefilter design for discrete multiwavelet transforms[J].IEEE Trans. on Signal Processing,1998,46(6):1558-1570.

      [4] 張朋杰,楊敏華.改進(jìn)的小波域多聚焦圖像融合算法[J].測繪與空間地理信息,2016(9):83-85.

      [5] 楊艷春,黨建武,王陽萍,等.基于提升小波變換的醫(yī)學(xué)圖像融合方法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2011,38(12):266-268.

      作者簡介

      夏明革(1967-),男,山東諸城人;專業(yè):通信工程,學(xué)歷:博士,職稱:高級工程師,現(xiàn)就職單位:湖南交通工程學(xué)院電氣與信息工程學(xué)院,研究方向:綜合電子信息系統(tǒng)的研究,圖像融合技術(shù)、弱小信號提取與噪聲抑制技術(shù)及圖像恢復(fù)與重建技術(shù)。

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