基于小波变换的图像融合增强算法

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1、第43卷第4期火箭推进Vol.43,№.42017年8月JOURNALOFROCKETPROPULSIONAug.2017基于小波变换的图像融合增强算法12高林，赵建辉（1.西安航天动力试验技术研究所，陕西西安710100；2.空军西安飞行学院，陕西西安710306）摘要：针对当前高速摄影系统不能保证采集的高帧频图像中所有目标物体聚焦清晰的特点，提出了一种基于小波变换的图像融合算法，对快速小波变换后得到的低频系数与高频系数采用一种改进型的融合规则进行算法仿真实验，并与传统的图像融合规则对比分析。关键词：多聚焦图像；图像融合算法；小波变换；仿真实验中图分类号

2、：V416-34文献标识码：A文章编号：1672-9374(2017)04-0057-06Imagefusionenhancementalgorithmbasedonwavelettransform12GAOLin,ZHAOJianhui（1.Xi’anAerospacePropulsionTestTechnologyInstitute,Xi’an710100,China;2.PLAAirForceXi’anFlightAcademy,Xi’an710306,China）Inthispaper,animagefusionalgorithmbasedonwa

3、velettransformisproposedtosolvetheproblemthatallthetargetobjectsinthehighframerateimagestakenbythecurrenthigh-speedphotographysystemcannotbeguaranteedtobeclearenough.Animprovedfusionruleisadoptedtoperformthesimulationexperimentforthelow-frequencycoefficientsandhigh-frequencycoeffi

4、cientsobtainedbyfastwavelettransform,andcomparedwiththetraditionalimagefusionrules.Theexperimentresultsshowthattheimprovedfusionrolehasbetterapplicabilityandapplicationvalue.multi-focusimage;imagefusionalgorithm;wavelettransform;simulationexperiment下目标更为完整、清晰、准确的图像描述的图像0引言处理技术。图像融

5、合技术在卫星遥感、医学成图像融合技术作为信息融合技术的一个重要像、计算机视觉、目标识别及军事等领域有着广领域，是将来自不同源、不同时间、不同媒介的泛的应用前景。尤其近几年随着图像传感器的迅图像数据按一定的规则综合，以形成对同一场景猛发展，图像融合技术的应用也越来越广泛。当收稿日期：2017-03-29；修回日期：2017-04-25作者简介：高林（1988—），男，硕士，研究领域为液体火箭发动机试验测量技术58火箭推进2017年8月前液体火箭发动机试验中高速摄影系统用来获取表1图像融合的评价指标发动机关键部位的高帧图像，但是普遍存在的现Tab.1Evalu

6、ationindexesforimagefusionperformance象是同一光学传感器对同一场景中物体进行成像评价指标介绍评价指标时，要使场景中的所有目标都聚焦清晰是很困难熵表示图像中的信息量。熵越大，图像信息熵的。因此，将同一场景中的所有目标进行融合，质量越好使融合后的图像中的所有目标都清晰，已成为一平均梯度反映了图像的锐度，细节和纹平均梯度[1-3]个值得研究的课题。理。平均梯度越大，图像质量越好图像融合是将不同传感器得到的多个图像根方差表示图像数据的分散程度。图像数据某个算法进行综合处理，以得到一个新的、满方差据的方差越大，说明图像颜色分布范围

7、足某种需求的新图像，它可将同一对象的2个或越广，信息也越丰富更多的图像合成在一幅图像中，以便它比原来的任何一幅图像更容易被人们所理解。高效的图像2一种基于小波变换的改进型融合融合算法可以根据需要综合处理多源通道的信算法息，从而有效地提高图像信息的利用率和系统对目标探测识别的可靠性。小波变换的多分辨率分2.1基于小波变换的图像融合析是当前信号与图像处理领域的研究热点。图像小波变换的固有特性使其在图像处理中有如融合根据融合处理所处的阶段不同，通常在3个下优点：即完善的重构能力，保证信号在分解过不同层次上进行，即像素级融合、特征级融合以程中没有信息损失和冗余信息

8、；把图像分解成平及决策级融合。在像素级融合层次融合算法主要均图像和