基于二元樹復(fù)小波的圖像融合.pdf

1、本文從傳統(tǒng)實小波變換對信號的分解和重構(gòu)的基本原理出發(fā)，研究了如何用二元樹復(fù)小波變換實現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。二元樹復(fù)小波變換是一種新的小波變換，它不僅保持了傳統(tǒng)實小波變換多分辨率特性和時頻局部化的分析能力，而且具有實小波所沒有的更多的方向選擇性、平移不變性和有限的數(shù)據(jù)冗余等特點。由于復(fù)小波濾波器的構(gòu)造較為復(fù)雜，我們用Q-shift方法構(gòu)造的二元樹能有效地逼近復(fù)小波的實部和虛部特征，且具有近似的平移不變性，成功地解決了實小波變換由于下2抽樣導(dǎo)致的缺乏

2、平移不變性問題；二元樹復(fù)小波變換在每一尺度上將圖像分解為8個子波段，2個能反映圖像概貌的低頻和 6 個能反映圖像細節(jié)特征的高頻子帶，能更好的描述±15°，±45°，±75°方向?qū)傩裕c實小波相比能反映出灰度圖像在不同分辨率下沿更多方向的變化情況，從而更好地描述圖像的方向特征。 本文將二元樹復(fù)小波變換用于不同傳感器圖像的融合，將來自不同傳感器圖像進行Dual-Tree CWT分解，得到的2個低頻子圖和6個高頻子圖，對低頻部分進行加