基于小波融合技术的医学图像增强方法

外文翻译小波变换在图像处理中的仿真及应用

论文翻译 通信102 吴志昊 译文： 小波变换在图像处理中的仿真及应用 一、课题意义 在传统的傅立叶分析中, 信号完全是在频域展开的, 不包含任何时频的信息, 这对于某些应用来说是很恰当的, 因为信号的频率的信息对其是非常重要的。但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要, 所以人们对傅立叶分析进行了推广, 提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法, 如短时傅立叶变换, Gabor 变换, 时频分析, 小波变换等。而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷, 具有多分辨率分析的特点, 使其在图像处理中得到了广泛应用。 传统的信号理论，是建立在Fourier分析基础上的，而Fourier变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进，小波分析由此产生了。小波分析是一种新兴的数学分支，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶；在应用领域，特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析（Multiscale Analysis），解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。 小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法, 其在图像处理中有非常重要的应用, 包括图像压缩, 图像去噪, 图像融合, 图像分解, 图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、离散小波(DWT), 还有小波包(Wavelet Packet)和多维小波。 小波分析在图像处理中有非常重要的应用, 包括图像压缩, 图像去噪, 图像融合, 图像分解, 图像增强等。小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的时间一频率窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，因此，小波变换在许多领域都得到了成功的应用，特别是小波变换的离散数字算法已被广泛用于许多问题的变换研究中。从此，小波变换越来越引进人们的重视，其应用领域来越来越广泛。 二、课题综述 （一）小波分析的应用与发展 小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起的。现在，它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域，它的重要方面是图象和信号处理。现今，信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分，信号处理的目的就是：准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构(或恢复)。从数学地角度来看，信号与图象处理可以统一看作是信号处理(图象可以看作是二维信号)，在小波分析的许

基于小波变换的图像融合程序

set(handles.text4,'visible','on') pause(1) [X,map]=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\matlab\image1.jpg') ; %map是色谱，map每一行分别代表R、G、B，涵盖了图像中出现的所有颜色组合。 %X是像素颜色值，数据矩阵X的值指向map的某一行。 X1=X; map1=map; subplot(2,2,1); image(X1); colormap(map1);%指当前显示的figure窗口色图按照指定map1进行搭配，用MAP矩阵映射当前图形的色图title('原始图像1') axis square [X,map]=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\matlab\image2.jpg') ; X2=X; map2=map; subplot(2,2,2); image(X2); colormap(map2); title('原始图像2'); axis square if ndims(X1)==3 %表示三位矩阵 X3=rgb2gray(X1);%满足这个条件时，把X1转换成灰度图赋值给X3 else X3=X1;%·否则直接赋值 end if ndims(X2)==3 X4=rgb2gray(X2);%满足这个条件时，把X2转成灰度图赋值给X4 else X4=X2; end X3=double(X3);%转换成双精度数据 X4=double(X4); %matlab读入图像的数据是uint8，而matlab中数值一般采用double型（64位）存储和运算。所以要先将图像转为double格式的才能运算，如果不转换，计算会产生溢出 %%进行小波变换 [C1,L1]=wavedec2(X3,2,'sym4');%小波变换 [C2,L2]=wavedec2(X4,2,'sym4');%小波变换 %wavedec2：二维信号的多层小波分解

基于小波变换的图像处理.

基于小波变换的数字图像处理 摘要：本文先介绍了小波分析的基本理论，为图像处理模型的构建奠定了基础，在此基础上提出了小波分析在图像压缩，图像去噪，图像融合，图像增强等图像处理方面的应用,最后在MATLAB环境下进行仿真，验证了小波变化在图像处理方面的优势。 关键词：小波分析；图像压缩；图像去噪；图像融合；图像增强 引言 数字图像处理是利用计算机对科学研究和生产中出现的数字化可视化图像 信息进行处理，作为信息技术的一个重要领域受到了高度广泛的重视。数字化图像处理的今天，人们为图像建立数学模型并对图像特征给出各种描述，设计算子，优化处理等。迄今为止，研究数字图像处理应用中数学问题的理论越来越多，包括概率统计、调和分析、线性系统和偏微分方程等。 小波分析，作为一种新的数学分析工具，是泛函分析、傅立叶分析、样条分析、调和分析以及数值分析理论的完美结合，所以小波分析具有良好性质和实际应用背景，被广泛应用于计算机视觉、图像处理以及目标检测等领域，并在理论和方法上取得了重大进展，小波分析在图像处理及其相关领域所发挥的作用也越来越大。在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要，所以人们对傅立叶分析进行了推广，提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅立叶变换，Gabor变换，时频分析，小波变换等。但短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行，所以对很多应用来说不够精确，存在很大的缺陷。而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整。 本文介绍了小波变换的基本理论，并介绍了一些常用的小波函数，然后研究了小波分析在图像处理中的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像增强等,本文重点在图像去噪，最后用Matlab进行了仿真[1]。

小波变换在图像融合中的应用

小波变换在图像融合中的应用 摘要：图像融合是将同一对象的两个或更多图像合成一幅图像，使得融合后图像更容易理解，而小波变换为其提供了良好的融合方法。本文主要讲述了基于小波变换的图像融合的基本原理和具体融合步骤，以及低频和高频的融合规则，并利用二维小波与小波分解进行了简单的图像融合的MATLAB仿真。 关键词：图像融合；小波变换；融合方法；MATLAB仿真 1、引言 在众多的图像融合技术中，基于小波变换的图像融合方法已成为现今研究的一个热点。图像融合是将不同来源的同一对象的图像数据进行空间配准，然后采用一定的算法将各个图像数据中所含有的信息优势或互补性有机地结合起来，产生新的图像数据的信息技术。高效的图像融合方法可以根据需要综合处理多源通道的信息，从而有效的提高了图像信息的利用率和系统对目标探测识别的可靠性。其目的是将单一传感器的多波段信息或不同类传感器所提供的信息加以综合，以增强影像中信息解译的精度、可靠性以及使用率，以形成对目标的清晰、完整、准确的信息描述。 图像融合可分为三个层次：（1）低水平的像素级融合；（2）中等水平的特征级融合；（3）高水平的决策级融合。 图像融合的方法主要分为基于空域的图像融合和基于变换域的图像融合，其中变换域方法主要有基于多分辨率金字塔融合法、基于傅里叶变换的图像融合法、基于小波变换的图像融合法。20世纪80年代中期发展起来的小波变换技术为图像融合提供了新的工具，小波分解的紧支性、对称性和正交性赋与它良好的图像融合性能。基于小波分析的图像融合是近年来国内外一个活跃的研究领域，二维小波分析用于图像融合是小波分析应用的一个重要方面，基于小波变换的图像融合能取得良好的结果，使图像融合成为小波理论最成功的应用领域之一[1]。 2、小波分析与图像融合

小波变换在图像融合中的应用研究

小波变换在图像融合中的应用研究 一，绪论 图像融合是将两幅或多幅图像融合在一起，以获取对同一场景的更为精确、更为全面、更为可靠的图像描述。融合充分利用各原图像的互补信息，可客服单一图像在几何光谱和空间分辨率等方面的局限性和差异性，使融合后的图像更适合人的视觉感受，适合进一步分析的需要。小波变换是图像的多尺度、多分辨率分解，它可以聚焦到图像的任意细节，被称为数学上的显微镜。近年来，随着小波理论及其应用的发展，已将小波多分辨率分解用于各个领域图像融合，例如遥感信号，和计算机视觉以及医学影像等领域应用到小波变换的多尺度、多分辨率特性。 图像融合可分为四个层次:信号级融合；像素级融合；特征级融合；决策级融合。其中信号级别主要处理一维信号，像素级融合是最低层次的融合，也是后两级的基础。它是将各原图像中对应的像素进行融合处理，保留了尽可能多的图像信息，精度比较高，因而倍受人们的重视。像素级的图像融合方法大致可分为三大类：（1）简单的图像融合方法；基于图像的级别特征，像素值、或者轮廓边界信息进行图像融合。主观性大，结果重复性差。当图像轮廓信息不明显时，融合结果较差；（2）基于塔形分解的图像融合方法。主要依据时图像灰度信息统计值，主要应用于黑白灰度图像进行融合，彩色图像不能用简单的模型来重建；（3）基于小波变换的图像融合方法，是本文重点介绍的对象。 特征级图像融合是指从各个传感器图像中提取特征信息，并将其进行综合分析和处理的过程。提取的特征信息应是像素信息的充分表示或充分统计。通过特征级图像融合可以在原始图像中挖掘相关特征信息，增加特征信息的可信度，排除虚假特征，建立新的复合特征等。决策级图像融合是指对每个图像的特征信息进行分类、识别等处理，形成了相应的结果后，进行进一步的融合过程，最终的决策结果是全局最优决策。 二，基于小波变换的图像融合 以两幅图像的融合为例。设I1，I2为两幅原始图像，I为融合后的图像，见图1。若对二维图像进行N层的小波分解，最终将有(3N+1)个不同频带，其中包含3N 个高频子图像和1个低频子图像。其融合处理的基本步骤如下： （1）对每一原图像分别进行小波变换，建立图像的小波分解； （2）对各分解层分别进行融合处理。各分解层上的不同频率分量可采用不同的融合算子进行融合处理，最终得到融合后的小波金字塔； （3）对融合后所得小波金字塔进行小波重构，所得到的重构图像即为融合图像。 目前基于小波变换的图像融合方法中所采用的多分辨技术基本沿用Mallet方法, 不过根据具体的应用不同, 而选用不同的小波函数和不同的融合算法。下面介绍各种基于小波的图像融合方法。

小波变换图像处理实现程序课题实现步骤

%这个是2D-DWT的函数，是haar小波 %c是图像像素矩阵steps是变换的阶数 function dwtc = dwt_haar(c, steps) % DWTC = CWT_HARR(C) - Discrete Wavelet Transform using Haar filter % % M D Plumbley Nov 2003 N = length(c)-1; % Max index for filter: 0 .. N % If no steps to do, or the sequence is a single sample, the DWT is itself if (0==N | steps == 0) dwtc = c; return end % Check that N+1 is divisible by 2 if (mod(N+1,2)~=0) disp(['Not divisible 2: ' num2str(N+1)]); return end % Set the Haar analysis filter h0 = [1/2 1/2]; % Haar Low-pass filter h1 = [-1/2 1/2]; %Haar High-pass filter % Filter the signal lowpass_c = conv(h0, c); hipass_c =conv(h1, c); % Subsample by factor of 2 and scale c1 = sqrt(2)*lowpass_c(2:2:end); d1 = sqrt(2)*hipass_c(2:2:end); % Recursively call dwt_haar on the low-pass part, with 1 fewer steps dwtc1 = dwt_haar(c1, steps-1); % Construct the DWT from c1 and d1 dwtc = [dwtc1 d1]; % Done return -------------------------- 分割线-------------------------- 调用这个函数的例子下面的东西放在另一个文档里

基于小波变换的图像处理综述

Value Engineering 1小波变换的定义 小波分析是对Fourier 分析的一个重要补充和完善。因此，小波变换的定义应该是尽可能的由少数几个函数生成的；而理想的小波基应该是类似于Fourier 分析的。小波分析主要可以分为两个变换，即连续小波变换和离散小波变换。 2小波分析处理图像的发展 小波分析是一个不断发展的过程，经历“应用-理论-应用”的循环过程。小波分析是多学科交叉理论的结晶，包含泛函数分析、数值分析、分形理论、信息论、调和理论以及逼近论和时频分析等。并提出一种自适应的时-频局部化方法，可在时-频域任意转换，可聚焦任意信号的时段和频段，称为数学中的“望远镜”和“显微镜”。小波变换是Fourier 变换的深层次发展，是近年来工程领域关注的热点，将小波分析用于无损检测、医学CT 、构件探伤等。小波起源就与信号处理密不可分，1984年，法国工程师J.Morlet 和Grossman 对地质信号的分界提出了伸缩、平移的概念，首次提出”Wavelets ”一词。1985年，法国大数学家Meyer 提出光滑正交小波的理念，证明一维小波的存在性，构造出小波函数，是小波数学理论的先驱。随后与他的学生Lemarie 提出多尺度分析的思想。1988年，比利时数学家Ingrid Daubechies 构造出具有紧支撑的有限光滑小波函数，并撰写的《小波十讲（Ten Lectures on Wavelets ）》为小波研究和应用领域的专家学者提供了系统的小波理论讲解。1989年，Mallat 在多分辨的基础上，构造mallat 算法进行分解和重构，打开了小波应用的大门。1990年，Latto 和Tenenbaum 将小波分析用于偏微分方程求解，为小波分析的普及、发展及应用提供了动力。 3小波在图像处理中的主要应用：3.1图像变换小波变换具有捕获点奇异性的能力， 而一维信号中的奇异性主要表现为点奇异性，因此，利用小波变换处理一维信号可以取得很好的效果。图像变换相当于是对数字图像阵列的预处理。因为图像阵列维数相对较大，能够直接进行处理复杂度高、计算繁复，就需要一种算法将它变换，减少计算量，小波变换亦能达到良好去除冗余度的效果。 3.2图像压缩 数字图像的压缩目的即减少图像所需的比特数，经小波变换，通过时间域压缩图像的压缩比比传统的压缩方法高，速度快，而压缩后要能够保持信号与图像的特征基本是不变的，这也是一种有损压缩，但是在传递中抗干扰能力相对较强。Shappro 推倒出离散正交小波变换，提出“嵌入”式的“零树”小波编码图像压缩方法，相比于其它图像编码方法压缩比高、无方块效应。目前，基于小波变换的基础发展起来的图像编码方法称为新的静止图像压缩标准。而基于小波变换分析的压缩方法比较成功的是格型矢量量化小波系数编码，小波包最优基方法，多级树集合分裂算法（SPIHT ），小波域多尺度ARMA 模型纹理方法等。 3.3图像增强与恢复 图像去噪方法分空域滤波、频域滤波和最优线性滤波法。Donoho 和Johnstone 在高斯噪声模型下，应用多维独立正态变量决策理论，提出了小波阈值去噪方法和改进的信号去噪的软阈值方法和硬阈值方法，推导出VisuShrink 阈值公式及SureShrink 阈值公式，从理论上证明该阈值是渐进最优的。Weaver 等人通过分析小波变换高频、低频系数的相关特性，提出基于小波变换域内高、低系数相关的去噪方法。图像复原即利用模糊理论、粗糙集理论等去模糊，研究表明，模糊图像是由降质函数与清晰图像卷积得到，通过分析使图像模糊的因素，如高斯噪声、脉冲噪声、白噪声等，建立图像退化模型，根据采集图像提供的资料恢复清晰的图像。 3.4图像分割 —————————————————————— —作者简介：黄奎（1990-），男，重庆人，硕士，研究方向为水工结构工程。 基于小波变换的图像处理综述 Overview of Image Processing Based on Wavelet Transform 黄奎HUANG Kui （重庆交通大学， 重庆400074）（Chongqing Jiaotong University ，Chongqing 400074，China ） 摘要：小波分析主要广泛应用在科学研究和工程技术中。虽然在现阶段的小波理论相对成熟，近些年关于小波理论的应用和研 究也在不断的发展和更新。小波变化在图像处理领域中的应用也囊括图像与处理的所有方面。本文通过介绍小波变换的起源，将小波 应用在图像处理中的压缩、还原图像、边缘检测和图像分割，宏观剖析小波的研究现状历史、发展动向及优势。 Abstract:The wavelet analysis is widely used in scientific research and engineering technology.Although the wavelet theory is relatively mature at this stage,the application and researches on the wavelet theory in recent years is also in constant development and renewal.The application of wavelet transform in image processing covers all aspects of image processing.Through the introduction of the origin of wavelet transform,and by applying wavelet in image compression,image restoration,edge detection and image segmentation,this article analyzes the research situation,development trend and advantage of wavelet. 关键词：小波分析；图像；应用；边缘检测；宏观剖析Key words:wavelet analysis ；image ；application ；edge detection ；macro analysis 中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）08-0255-02·255· DOI:10.14018/https://www.wendangku.net/doc/9211466399.html,13-1085/n.2015.08.143

基于小波变换的图像融合的研究

基于小波变换的图像融合的研究 摘要：数据融合是80年代初形成与发展起来的一种信息综合处理技术。图像融合是数据融合在数字图像处理方面的一个应用。近年来，图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。把小波变换技术应用到图像融合技术之中时该研究领域的重大突破。本文首先论述图像融合技术和小波变换的相关理论，在将小波变换运用于图像融合，并设计了相关实验验证基于小波变换的图像融合，对融合结果进行质量评价。 关键词：小波变换，图像融合 1.引言 图像融合是信息融合技术的一个重要的分支，它是以图像为主要研究内容的数据融合技术。从八十年代初到至今，图像融合技术已引发了世界范围的广泛研究兴趣和热潮，它在自动目标识别、计算机视觉、遥感机器人、医学图像处理以及军事应用等众多领域有着广泛的应用前景。 图像融合的方法与具体的处理对象类型、处理等级有关。如：可分为像素级融合、特征级融合和决策级融合三大类。主要基于各类图像的解析度不同、表现的目的不同，相应的处理方法也要根据具体情况而定。随着小波变换技术的出现，在众多融合方法中，基于小波变换的融合方法具有良好的效果，现已成为当今研究的一个热点。同时产生的一个亟待解决的问题是如何准确地对融合效果进行评价。评价的方法有很多，评价的标准也是因人、因物而不同，这就需要进行综合研究比较，得出不同融合方法的适应性和优异性。 2．图像融合技术简介 图像融合以图像作为研究和处理对象，是一种综合多个源图像信息的先进图像处理技术，它把对同一目标或场景的多重源图像根据需要通过一定的融合规则融合成为一幅新图像，在这一幅新图像中能反映多重源图像中的信息，以达到对目标或场景的综合描述，以及精确的分析判断，有效地提高图像信息的利用率、系统对目标探测识别的可靠性及系统的自动化程度。其目的是集成多个源图像中的冗余信息和互补信息，以强化图像中的可读信息、增加图像理解的可靠性等。相对于源图像，通过图像融合得到的融合图像可信度增加、模糊性减少、可读性增强、分类性能改善等，并且融合图像具有良好的鲁棒性，所以通过图像融合技术将会获得更精确的结果，也将会使系统更实用。 图像融合的方法目前能够参照的有很多，如HIS变换法，PCA法，聚类分析法，贝叶斯方法，小波变换方法等等，目前成为主流方法的研究是基于小波变换的图像融合方法。在此简单介绍几种融合方法，了解各方法的优缺点。 （1）线性加权法 线性加权法是一种最简单的图像融合方法，它直接对多幅原图像的对应像素点进行加权叠加。如A k(i,j)为n幅图像A k在对应位置(i,j)的灰度值，那么融合后图像可通过下式得到

小波分析在图像处理中的作用

任务书 1本课题研究目的 (1)了解图像变换的意义和手段 (2) 熟悉离散余弦变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的离散余弦变换。通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养综合设计能力。 2本课题完成任务(重点、难点) （1）熟悉并掌握离散余弦变换 （2）了解离散余弦在图像处理中的作用 （3）通过实验了解小波分析在图像处理中的应用 （4）用MATLAB实现离散余弦变换仿真 3本课题实施要求

摘要 基于离散余弦变换的图像压缩算法，其基本思想是在频域对信号进行分解，去除信号点之间的相关性，并找出重要系数，滤掉次要系数，以达到压缩的效果，但该方法在处理过程中并不能提供时域的信息，在比较关心时域特性的时候显得无能为力。 但是这种应用的需求是很广泛的，比如遥感测控图像，要求在整幅图像有很高压缩比的同时，对热点部分的图像要有较高的分辨率，单纯的频域分析的方法显然不能达到这个要求，虽然可以通过对图像进行分块分解，然后对每块作用不同的阀值或掩码来达到这个要求，但分块大小相对固定，有失灵活性。 在这个方面，小波分析就优越的多，由于小波分析固有的时频特性，可以在时频两个方向对系数进行处理，这样就可以对感兴趣的部分提供不同的压缩精度。

第一章：课题意义 小波变换是对人们熟知的傅里叶变换与短时(窗口)傅里叶变换的一个重大突破,为信号分析、图像处理、量子物理及其它非线性科学的研究领域带来革命性的影响,是20世纪公认的最辉煌的科学成就之一。图像处理的目的,就是对数字化后的图像信息进行某些运算或处理,以提高图像的质量或达到人们所要求的预期结果。图像处理的任务是对未加工的图像进行一定处理而成为所需的图像。小波在图像处理上的应用思路主要采用将空间或者时间域上的图像信号(数据)变换到小波域上,成为多层次的小波系数,根据小波基的特性,分析小波系数特点,针对不同需求,结合常规的图像处理方法(算法)或提出更符合小波分析的新方法(算法)来处理小波系数,再对处理后的小波系数进行反变换(逆变换),将得到所需的目标图像。

数字图像处理以及小波变换应用研究

数字图像处理以及小波变换应用研究 周柳阳 1 中国矿业大学计算机学院，江苏徐州（221116） 摘要：随着信息技术的发展，数字信号充斥着整个世界，我们看到的听到的都将转换为可被计算机处理的数字信号。数字图像处理正是基于这一背景，通过计算机的手段将数字化的图像信号进行一系列的处理运算从而符合人们应用的要求。本文给出了基本的数字图像处理，同时介绍了小波变换算法的应用。实现了数字图像处理的几种方法。其中数字图像处理包括，空域分析，时域分析，线性变换与数字图像处理中基本的点运算，滤波，增强等。小波变换通过与传统的MSE方法（方差）进行比较从而得出了小波的优势。 关键词：数字图像处理；小波变换；空域分析 1.引言 随着信息技术的发展计算机技术的引入大大加快了人类文明的进程，信息科学发展的千年的历史里遇到了前所未有的机遇。自然界充斥着各种各样的大量有用的信号怎样被人类所应用成了一个问题，通过模数转换我们得到了有效的数字信号但是同时也带来了各种各样的问题，比如信息量太大，数字信号的压缩就成了问题，对于噪声的抑制与信号的恢复技术同时也包括对于数字信号各种各样的运算。 同样的问题也出现在数字图像信号当中，比如数字图像存储就成了问题，对于不通数字频率在图像的信号我们怎样去提取以及对于图像中噪声信号的干扰的抑制。这都成了数字图像处理当中的问题。 后来人类发现好多传统理论并不能很好的解决这些新的数字图像当中的问题了，当这些传统的理论受到限制的时候。随着数学领域的不断发展人们找到了一种新的思考方法即小波变换，在不同频率尺度上进行缩放可以考察到信号频率的每一个细节，对于不通的频率赋值不通的小波系数采取不通的解决方式，通常被人们称作“数学显微镜”。 因此研究小波理论在数字图像处理的应用有着不可忽视的重要意义。 2 概述 2.1图形、图像概述 图像是二维或三维景物（万事万物）呈现在人心目中的影象。现实世界中图形跟图像信息无处不在，我们的视觉范围可及的部分呈现在人类眼睛视觉的感知都是图形跟图像信息，但是值得注意的是现实世界中的图形或者图像信息都是模拟量，我们清楚的知道计算机是没办法处理模拟信号的，因此把自然界的模拟信号变成数字信号就是我们要做的第一件事情。 把数字图像输入到计算机时人们可以通过计算机来处理这些数字信号[1]，得到自己希望得到的结果或者是数据。比如一个高噪声的图像数据直观上人们看不清楚这幅图片但是经过

基于小波变换的图像融合

基于小波变换的图像融合 摘要：图像融合是通过某种算法，将两幅或多幅不同的图像进行合并以形成一幅新的图像的过程，其的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可靠性，通过对多幅图像间的互补信息的处理来提高图像的清晰度。本文的研究重点是基于小波变换实现图像的初步融合,完成将两幅不同的图像进行合并以形成一幅新的图像。 关键词：图像融合，小波变换，融合算法，图像信息 Abstract The image fusion is a procedure that combine more than two images in order to get a new image, and it’s main purpose of image fusion of multiple images is enhance the reliability of image through deal with the ultra data of the initial image, and improve the definition of the image through deal with the complementary information of the images. The key point of this article is realized the image fusion based on the wavelet transform and combines two images to get a new image. Key Words: image fusion, wavelet transform, fusion algorithm, image information 一、引言 图像融合是通过某种算法，将两幅或多幅不同的图像进行合并以形成一幅新的图像的过程。在众多的图像融合技术，基于小波变换的图像融合方法已成为现今的个热点，图像融合技术是数据融合技术的一种特定情形，它是以图像的形式来表达具体的信息，它对人的视觉产生作用。图像融合具体来说是根据某一算法，将所获得的针对同一目标场景的多幅配准后的图像进行综合处理，从而得到一幅新的、满足某种条件的、对目标或场景的描述更为准确、更为全面、更为可靠的图像。融合后的图像应该比原始图像更加清晰可靠和易于分辨。图像融合充分利用了多个原始图像所包含的冗余信息和互补信息，能够起到扩大传感范围、提高系统可靠性和图像信息利用率的作用。 二、小波变换图像融合 传统的信号理论，是建立在Fourier分析基础上的，而Fourier变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进，小波分析由此产生了。小波分析是一种新兴的数学分支，它是泛函数、Fourier 分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶；在应用领域，特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进

基于小波变换的图像融合算法研究毕业论文

基于小波变换的图像融合算法研究 摘要 本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法，并针对小波分解的不同频率域，分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则。高频系数反映了图像的细节，其选择规则决定了融合图像对原图像细节的保留程度。本文在选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，低频系数反映了图像的轮廓，低频系数的选择决定了融合图像的视觉效果，对融合图像质量的好坏起到非常重要的作用。图像融合是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。 MATLAB小波分析工具箱提供了小波分析函数，应用MATLAB进行图像融合仿真，通过突出轮廓部分和弱化细节部分进行融合，使融合后的图象具有了两幅或多幅图象的特征，更符合人或者机器的视觉特性，有利于对图像进行进一步的分析和理解，有利于图像中目标的检测和识别或跟踪。 关键词小波变换；融合规则；图像融合

Image Fusion Algorithm Based on Wavelet Transform Abstract In this paper, the image fusion method based on wavelet transform, and for the wavelet decomposition of the frequency domain, respectively, discussed the principles of select high-frequency coefficients and low frequency coefficients. The high-frequency coefficients reflect the details of the image, the selection rules to determine the extent of any reservations of the fused image on the original image detail. The choice of high-frequency coefficients, based on the principle of maximum absolute value, and consistency verification results. The low-frequency coefficients reflect the contours of the image, the choice of the low frequency coefficients determine the visual effect of the fused image, play a very important role in the fused image quality is good or bad. MATLAB Wavelet Analysis Toolbox provides a wavelet analysis function using MATLAB image fusion simulation, highlight the contours of parts and the weakening of the details section, fusion, image fusion has the characteristics of two or multiple images, more people or the visual characteristics of the machine, the image for further analysis and understanding, detection and identification or tracking of the target image. Keywords Wavelet transform; Fusion rule; Image Fusion

《数字信号处理》项目：小波分析在图像处理上的应用

小波分析在图像处理中的应用 1 引言 小波分析(Wavelet Analysis)即小波变换是80年代中期发展起来的一门新兴的数学理论和方法，它被认为是傅立叶分析方法的突破性进展，它具有许多优良的特性。小波变换的基本思想类似于Fourier 变换，就是用信号在一族基函数张成的空间上的投影表征该信号。经典的Fourier 变换把信号按三角正、余弦基展开，将任意函数表示为具有不同频率的谐波函数的线性迭加，能较好地刻划信号的频率特性，但它在时空域上无任何分辨，不能作局部分析，这在理论和应用上都带来了许多不便。小波分析优于傅立叶之处在于，小波分析在时域和频域同时具有良好的局部化性质，因为小波函数是紧支集，而三角正、余弦的区间是无穷区间，所以小波变换可以对高频成分采用逐渐精细的时域或空间域取代步长，从而可以聚焦到对象的任意细节。因此，小波变换被誉为分析信号的显微镜，傅立叶分析发展史上的一个新的里程碑。 小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起的。现在，它已经在科技信息领域取得了令人瞩目的成就。现在，对性质随时间稳定不变的信号，处理的理想工具仍然是傅立叶分析。但在实际应用中，绝大多数信号是非稳定的，小波分析正是适用于非稳定信号的处理工具。图像处理是针对性很强的技术，根据不同应用、不同要求需要采用不同的处理方法。采用的方法是综合各学科较先进的成果而成的，如数学、物理学、心理学、信号分析学、计算机学、和系统工程等。计算机图像处理主要采用两大类方法：一类是空域中的处理，即在图像空间中对图像进行各种处理；另一类是把空间与图像经过变换，如傅立叶变换，变到频率域，在频率域中进行各种处理，然后在变回到图像的空间域，形成处理后的图像。图像处理是“信息处理”的一个方面，这一观点现在已经为人所熟知。它可以进一步细分为多个研究方向：图片处理、图像处理、模式识别、景物分析、图像理解、光学处理等等。小波分析用在图像处理方面，主要是用来进行图像压缩、图像去噪、图像增强(包括图像钝化和图像锐化)、图像融合、图像分解。 2 常用小波介绍 2.1 Haar 小波 A.Haar 于1990年提出一种正交函数系,定义如下： ?? ? ??-011 H ψ 其它12/12/10<≤≤≤x x （2.1） 这是一种最简单的正交小波，即 0)()(=-? ∞ ∞ -dx n x t ψψ ,2,1±±=n … (2.2) 2.2 Daubechies （dbN ）小波系 该小波是Daubechies 从两尺度方程系数{}k h 出发设计出来的离散正交小波。一般简写为

小波分析在图像融合中的matlab实现

发展背景 图像融合技术在采集多源信息的基础上，采用融 合算法对原始图像信息进行处理，从而获得同一 事物或目标的更丰富，更全面的图像信息； 最早采用的图像融合方法是，即将两幅 或多幅图像在空间坐标下直接进行运算和叠加。 到了90年代，提出变换域方法，基于小波变换的

小波变换的特点和应用领域 小波变换具备良好的时频特性，因此在信号分析 和处理中得到了很好的运用； 平面图像可以看成二维信号，因此，小波分析很 自然地被运用到图像处理领域； 目前小波分析已经被运用到图像处理的几乎所有 的分支，如：图像融合、边缘检测，图像压缩， 图像分割等。

小波分析在图像融合中的应用 小波变换法：①是将源图像进行小波分解．得到一系列子图像； ②在变换域上进行特征选择，创建 融合图像； ③通过逆变换重建融合图像。 将变换后的两个或多个图像进行融合，在通过反变换得到融合后图像的方法。变换域法基于图像分割的融合方法：①先利用构造边缘检测算子的方法．对图像进行边缘提取；②用空间映射法实现图像的融合。是将两幅或多幅图像在空间 坐标下直接进行运算和叠加，运 算的方法有逻辑运算、加权平 均、形态运算、图像代数运算、 toet 算法和对比度调制等。空域法 方法定义

基于小波变换的图像融合

小波变换融合方法的关键 关键在于分解后融合规则和融合因子的选择； 由于它们所代表的意义不同，相应的所采用的融合策略也不同。同上，通常特征选择的 方法为最大值法或 一致，差异性检测 法进行融合。亮度较大的值代表该点为源图像上变化比较剧烈的点。高频子图像 取决于对融合图像 的具体要求和融合 图像的视觉效果。 取二者的平均值或取其中之一作为融合后的值。代表源图像的近似特性。低频子图像决定因素常用方法特性 高低频子图像比较表

小波变换在图像处理中的应用

小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法。经典的傅里叶变换能满足大多数信号处理的需求，但对于非平稳信号的分析却不能依靠傅里叶变换，因为它不能提供局部时间段上的频率信息。后来提出的加窗傅里叶变换解决了这一问题，但是它也具有很大的局限性，即当基本窗函数取定时，窗口的时间宽度和频率宽度就固定了，不会随着时域和频域的位移而变换。为了克服这个缺点，学者们经过努力探索，提出了小波变换的理论。近年来，小波变换作为一种变换域信号处理方法，得到了迅速发展，在信号分析、图像处理、地震勘探和非线性科学等诸多领域得到了广泛应用。小波变换在图像处理中的应用主要体现在以下几个方面：图像的压缩、去噪、融合、增强、分解与重构、边缘检测、检索以及人脸、指纹、虹膜的识别等。 本文介绍了小波变换的基本理论及特征，包括连续小波变换、离散小波变换。基于小波变换的这些理论和特性，总结了其在图像处理方向的应用，最后对小波变换在图像处理方向的应用进行了总结和展望。 关键字小波变换图像处理

1 研究背景和意义 (1) 2 小波变换理论及性质 (2) 2.1 连续小波变换 (2) 2.2 离散小波变换 (3) 2.3 小波变换的性质 (4) 3 小波变换在图像处理中的应用 (6) 3.1 图像压缩 (6) 3.2 图像去噪 (7) 3.3 图像融合 (9) 3.4 图像增强 (10) 3.5 图像分解与重构 (11) 3.6 图像边缘检测 (13) 3.7 图像检索 (14) 4 小波变换进行指纹识别 (15) 5 小波变换进行人脸识别 (16) 6 小波变换进行虹膜识别 (17) 7 总结和展望 (18) 参考文献 (19)

一种基于小波变换的图像融合方法

淮阴工学院 毕业设计(论文)外文资料翻译系（院）：数理学院 专业：信息与计算科学 姓名：江森 学号： 外文出处： 应用信息和通信 计算机和信息科学卷2011年225期1-8页 (用外文写) Applied Informatics and Communication ，Communications in Computer and Information Science V olume 225, 2011, pp 1-8 附件： 1.外文资料翻译译文；2.外文原文。

附件1：外文资料翻译英文 一种基于小波变换的图像融合方法 徐曹、张华勋 长春中医药大学、长春大学电子工程学院 摘要 ：本文基于小波理论对医学图像融合方法进行了介绍。医学图像融合有三个步骤，它们是图像处理、图像配准和图像融合。在本文中，图像处理跨越了小波的多分辨率特性，消除干扰，即小波去噪。注册通过小波分析来获得较大的变化点，接收图像的边缘，从而得以实现快速、准确的复合，图像融合使用拆机图像不同的频率子带来保存所有信息，有一个完美的融合。仿真实验证明了它的优点：方法计算简单，可快速的叠加并使医学图像完美的融合。这是医学研究和临床医学的一个渗透方向。 关键词：小波变换理论 图像处理 图像配准 图像融合 一、引言 医学图像融合的主要建议是通过处理改善在多个图像中的冗余数据，以提高图像的可读性。通过配置多图像之间的互补信息，提高图像的清晰度。图像融合的前提条件是图像配准。它是在同一位置的两个图像像素对应相同的解剖结构的图像融合。是一种很有意义的图像融合。多模态医学图像的融合提供了更全面、 准确的数据，包括重要的临床数据、准确的生理功能信息和精确的解剖信息。 基底的方法是基于像素基于与所述图像的特征的时刻。前者是加工逐点和加权求和处理，取其大小的灰度值。这是一个简单的方法，但效率不高。后来的提取图像的羽状物，这是一个复杂的手段，但也是一种完美的印象积淀。[2] [3] 二、医学图像融合的措施 医学图像融合的研究是多学科的调查。这是一个分析多幅图像的方法,但由于传感器的定位,设备的变化和各种各样的干扰,不同程度变形和变质作用在图像上。所以预处理和图像配准是图像融合的前提条件。 A.图像预处理：图像预处理是降低噪声的过程。有滑动平均滤波、加权中值滤波器、自适应维纳滤波等方法。这些方法可有效去除高斯噪声、脉冲噪声、乘法噪声等等。但对于各种各样噪声的图像,本文提出了小波去噪方法。小波图像去噪的理论:信号的局部特征描述x （t ）是： 1,)()(00+≤<≤+-+n n A t f t x n βδδδβ (1) β是李普希茨指数在0t 处的取值)(t x ，)(t f n 是)(0t x 的n 次多项式，数量足够的小。如果方程（2）在j a 2=的基础上成立，然后j a 20=是点τ处的局部模极大值。 ),(,),(),(000στσττττ+-∈≤a W T a W T x x （2） ),(0τa W T x 是常数项c ，β是)(t x 李普希茨指数并且假设),(0τa W T x 满足等式（3） ， K 是一个常数，与小波基础有关。因为,0,0-2 1-><=εεβ所以小波系数的模的极大值