【摘 要】
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图像融合技术可以保留相对较多的场景信息,且使融合后的图像精度高,便于对后续图像进行目标检测、识别及跟踪.同时,二进小波变换因其特有的平移不变性,使其在进行多尺度分析时能够克服图像融合中的伪吉布斯现象,且能达到消除噪声的效果.因此本文提出一种基于二进小波变换的图像融合算法,在实验过程中取得了更好的融合效果.在传统的红外与可见光图像融合方法中采用了简单的绝对值取大规则,减少了融合后可见光图像的细节信息
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图像融合技术可以保留相对较多的场景信息,且使融合后的图像精度高,便于对后续图像进行目标检测、识别及跟踪.同时,二进小波变换因其特有的平移不变性,使其在进行多尺度分析时能够克服图像融合中的伪吉布斯现象,且能达到消除噪声的效果.因此本文提出一种基于二进小波变换的图像融合算法,在实验过程中取得了更好的融合效果.在传统的红外与可见光图像融合方法中采用了简单的绝对值取大规则,减少了融合后可见光图像的细节信息,合并了大量无关的红外细节和噪声.针对上述缺点,本文提出了一种改进的图像融合方法.首先用二进小波变换分解红外与可见光图像,对分解后的图像系数进行相关运算.其次对处理后的图像采用新的融合规则,即对高频图像使用梯度域导向滤波和像素比较方法得到优化权重图;对低频图像采用改进最小二乘优化和线性加权的融合规则.最后使用二进小波逆变换重构得到最终融合图像.通过实验可知,梯度域导向滤波算法很好地保留图像边缘纹理等细节信息,改进的加权最小二乘优化算法得到更符合要求的视觉图像.融合后的图像边缘轮廓明显,具有良好的视觉效果.现有医学图像融合方法中的平均值方案存在着对比度低、细节及能量信息保留不充分等问题,同时在一定程度上会破坏输入图像的边缘,导致高频信息的结构特征不理想,从而阻碍医学图像融合中细节部分的结构检测.故本文提出一种新的融合规则,首先用二进小波变换对MRI-T1图像和MRI-T2图像进行分解.其次对分解后的高频图像使用基于邻域方差自动选择权重规则进行图像融合,对低频图像融合时使用滚动导向滤波和局部区域能量相结合规则.最后使用二进小波逆变换重构得到最终融合图像.实验证明,结合滚动导向滤波和局部能量取大规则可以提取图像能量强度信息以及保留结构信息.使用基于邻域方差自动选择权重的规则进一步保留了图像纹理信息.融合图像对比度高,主客观评价一致,有利于后续的临床研究.
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