【正文】 n the original image detail. The choice of highfrequency coefficients, based on the principle of maximum absolute value, and consistency verification results. The lowfrequency 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。 Image Fusion 哈爾濱理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 III 目錄 摘要 .......................................................................................................................I Abstract ............................................................................................................... II 第 1 章 緒論 ........................................................................................................ 1 課題研究的意義及背景 ........................................................................... 1 本課題的研究背景 ............................................................................ 1 課題研究的實(shí)際意義 ........................................................................ 3 本文的主要內(nèi)容 ....................................................................................... 3 第 2 章 小波變換理論基礎(chǔ) ................................................................................ 6 小波變換 ................................................................................................... 6 小波變換的思想 ................................................................................. 6 連續(xù)小波基函數(shù) ................................................................................ 7 連續(xù)小波變換 .................................................................................... 8 離散小波變換 .................................................................................... 9 二進(jìn)小波變換 .................................................................................... 9 多分辨率分析與離散小波快速算法 ..................................................... 10 多分辨率分析 .................................................................................. 10 尺度函數(shù)和尺度空間 ....................................................................... 11 離散小波變 換的快速算法 .............................................................. 11 幾種常用的小波 ..................................................................................... 12 Mallat 的快速算法 ................................................................................... 14 本章小結(jié) ................................................................................................. 15 第 3 章 基于小波變換的圖像融合方法研究 .................................................. 16 圖像融合概述 ......................................................................................... 16 圖像融合的方法 ..................................................................................... 16 基于小波變換的圖像融合算法原理 ..................................................... 17 基于小波分解的融合算法流程 ...................................................... 17 高頻系數(shù)融合規(guī)則 .......................................................................... 18 低頻系數(shù)融合規(guī)則 ........................................................................... 19 本章小結(jié) ................................................................................................. 21 第 4 章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 .................................................................................. 22 實(shí)驗(yàn)的仿真 ............................................................................................. 22 實(shí)驗(yàn)的結(jié)果分析 ..................................................................................... 23 本章小結(jié) ................................................................................................. 24 哈爾濱理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 IV 結(jié)論 .................................................................................................................... 25 致謝 .................................................................................................................... 26 參考文獻(xiàn) ............................................................................................................ 27 附錄 A ................................................................................................................ 28 附錄 B ................................................................................................................ 30 哈爾濱理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 1 第 1章 緒論 課題 研究的意義及 背景 本課題的研究背景 圖像融合是以圖像為主要研究?jī)?nèi)容的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，是把多個(gè)不同模式的圖像傳感器獲得的同一場(chǎng)景的多幅圖像或同一傳感器在不同時(shí)刻獲得的同一場(chǎng)景的多幅圖像合成為一幅圖像的過程。 圖像融合的目的和意義在于對(duì)同一目標(biāo)的多個(gè)圖像可以進(jìn)行配準(zhǔn)、合成，以克服單一圖像的局限性，使有關(guān)目標(biāo)圖像更趨完備，從而提高圖像的可靠性和清晰度。 基于小波變換的圖像融合方法可以聚焦到圖像的任意細(xì)節(jié)，被稱為數(shù)學(xué)上的顯微鏡。小波變換的固有特性使其在圖像處理中有如下優(yōu)點(diǎn)：完善的重構(gòu)能力，保證信號(hào)在分解過程中沒有信息損失和冗余信息；把圖像分解成平均圖像和細(xì)節(jié)圖像的組合，分別代表了圖像的不同結(jié)構(gòu)，因此容易提取原始圖像的結(jié)構(gòu)信息和細(xì)節(jié)信息；小波分析提供了與人類視覺系統(tǒng)方向相吻合的選擇性圖像。 小波分析（ wavelet）是在應(yīng)用數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門新興學(xué)科，近十幾年來得到了飛速的發(fā)展．作為一種新的時(shí)頻分析工具的小波分析，目前已成為國(guó)際上極為活躍的研究領(lǐng)域．從純粹數(shù)學(xué)的角度看，小波分析是調(diào)和分析這一數(shù)學(xué)領(lǐng)域半個(gè)世紀(jì)以來工作的結(jié)晶；從應(yīng)用科學(xué)和技術(shù)科學(xué)的角度來看，小波分析又是計(jì)算機(jī)應(yīng)用，信號(hào)處理，圖形分析，非線性科學(xué)和工程技術(shù)近些年來在方法上的重大突破．由于小波分析的 “自適應(yīng)性 ”和 “數(shù)學(xué)顯微鏡 ”的美譽(yù)，使它與我們觀察和分析問題的思路十分接近，因而被廣泛應(yīng)用于基礎(chǔ)科學(xué)，應(yīng)用科學(xué)， 尤其是信息科學(xué)，信號(hào)分析哈爾濱理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 2 的方方面面 [1]。正如 1807 年法國(guó)的熱學(xué)工程師 提出任一函數(shù)都能展開成三角函數(shù)的無窮級(jí)數(shù)的創(chuàng)新概念未能得到著名數(shù)學(xué)家 ， 以及 的認(rèn)可一樣。它與 Fourier 變換、窗口 Fourier 變換（ Gabor 變換）相比，這是一個(gè)時(shí)間和頻率的 局域變換，因而能有效的從信號(hào)中提取信息，通過伸縮和平移等運(yùn)算功能對(duì)函數(shù)或信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析（ Multiscale Analysis），解決了 Fourier 變換不能解決的許多困難問題，從而小波變化被譽(yù)為 “數(shù)學(xué)顯微鏡 ”，它是調(diào)和分析發(fā)展史上里程碑式的進(jìn)展 [1]。在 Matlab環(huán)境下 ， 對(duì)圖像的分析和處理可采用人機(jī)交互的方式 ， 用戶只 需按 Matlab的格式要求給出相應(yīng)的命令 ， 其分析處理結(jié)果便以數(shù)值或圖形方式顯示出來。隨著計(jì)算機(jī)性能的不斷提高 ， 人們發(fā)現(xiàn)工程上的許多問題可以通過計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的計(jì)算功能來輔助完成。經(jīng)過近 20年的發(fā)展 ， MATLAB的核心被進(jìn)一步完善和強(qiáng)