【正文】 指 導(dǎo) 教 師 石 永 華 2020 年 5 月 學(xué) 生： （ 簽 字） 學(xué) 號： 2020210159 答 辯 日 期： 2020 年 5 月 30 日 指 導(dǎo) 教 師 ： （ 簽 字） 目 錄 摘要 :............................................................................. 1 Abstract: ......................................................................... 1 1 緒論 ............................................................................ 1 ............................................................... 1 ................................................................ 1 ................................................................ 2 2小波變換理論 .................................................................... 2 連續(xù)小波變換 ................................................................ 3 ................................................................ 3 Mallat算法 ................................................................. 4 3 圖像融合 ........................................................................ 5 ............................................................... 5 ..................................................... 6 ......................................................... 7 .................................................................. 8 4應(yīng)用研究 ........................................................................ 8 研究方法 .................................................................... 8 5 結(jié)束語 ......................................................................... 12 參考文獻(xiàn) ......................................................................... 12 附錄一 算法源代碼 ................................................................ 14 附錄二 圖像來源及實(shí)驗(yàn)環(huán)境 ........................................................ 18 致 謝 ............................................................................ 18 滁州學(xué)院本科畢業(yè)論文 1基于區(qū)域能量特征的小波變換圖像融合算法研 究 摘要 : 圖像融合的概念是取幾幅待融合的圖像，去除圖像中的冗余矛盾信息，保留其完整、清晰、準(zhǔn)確的信息綜合后加以描述得出完整的具有豐富特征的圖像。本文以小波變換為基礎(chǔ)提出一種基于區(qū)域能量特征的小波變換圖像融合方法，對低頻采用加權(quán)平均的融合規(guī)則，高頻部分采用區(qū)域能量的融合規(guī)則。 關(guān)鍵詞 ：小波變換； 區(qū)域特征；融合準(zhǔn)則 Research on image fusion algorithm based on wavelet transform and local energy feature Abstract: The concept of image fusion is to take some pictures for fusion image, eliminating redundant contradictory information in the image, retaining its plete, clear, and accurate information to describe the prehensive plete images with abundant characteristics. In this paper, based on the wavelet transformation is proposed an image fusion method based on wavelet transform and local energy feature, the weighted average fusion rule of low frequency, high frequency part by using area energy fusion rules. Then, simulation experiments proved that the method, selecting effective reasonable evaluation index, verification conclusion. Keywords: Wavelet transform Region feature Fusion rules 1 緒論 研究目 的和意義 圖像融合是在上世紀(jì)七十年代末提出的一個(gè)新概念， 因?yàn)閳D像融合技術(shù)具有去除圖像之間的冗余信息、實(shí)現(xiàn)特征信息互補(bǔ)、相對成本低、重構(gòu)能力高、時(shí)空覆蓋面廣等優(yōu)點(diǎn)，世界上許多發(fā)達(dá)的國家高度重視并對這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行了大量的研究，被廣泛的應(yīng)用于軍事、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、航天等多個(gè)領(lǐng)域。 因此圖像融合這一技術(shù)成為國內(nèi)外各 界人是的關(guān)注熱點(diǎn)。 圖像融合現(xiàn)狀 滁州學(xué)院本科畢業(yè)論文 2圖像融合是將同一地點(diǎn)或同一目標(biāo)在不同時(shí)間段獲得的不同圖像經(jīng)過圖像處理，提取所需要的信道信息融合成一幅圖像以供觀察或者應(yīng)用。 近年來，圖像融合技術(shù)已成為遙感圖像的創(chuàng)新的一個(gè)熱門話題，應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理，人工智能，軍事應(yīng)用等領(lǐng)域 。同年， Li和 Wu 采用了二維離散小波變換對遙感圖像進(jìn)行融合，取得了良好的融合效果。 2020年，倪煒將 Contourlet變換應(yīng)用于圖像融合領(lǐng)域，提取原始圖像中的特征信息，克服了小波域多聚焦圖像融合算法的缺陷，在融合規(guī)則中充分考慮圖像的局部相關(guān)性、有效性和區(qū)域特性，使用在低頻區(qū)域和高頻區(qū)域的不同融合規(guī)則，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性。 2020年，王斌、馬彗彬利用離散小波變換和 HIS方法相結(jié)合的圖像融合 技術(shù)通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，它證明了小波分析方法比一般方法更優(yōu)越。 論文組織結(jié)構(gòu) 第 1 章是緒論，介紹了基于圖像融合規(guī)則的區(qū)域能量產(chǎn)生，方法，背景等圖像融合的概念。 第 3 章是圖像融 合，詳細(xì)討論了圖像融合規(guī)則，選取合理的規(guī)則，改進(jìn)了原有算法并提出本文算法。 第 5章是結(jié)束語，歸納總結(jié)本文的主要工作，以及對未來發(fā)展的方向進(jìn)行展望。 相比于常用方法 傅里葉變換，小波變換在圖像 處理方面它有更強(qiáng)的實(shí)用性，小波滁州學(xué)院本科畢業(yè)論文 3從理論上就是一個(gè)局部變換， 在圖像細(xì)節(jié)的處理及圖像特征分析上具有更好的效果。 連續(xù)小波變換 設(shè)小波母函數(shù) )()( 2 RLt ?? ，滿足積分為 ? ?0)( dtt? ,且其