畢業(yè)論文基于小波變換的圖像融合-閱讀頁
2024-08-30 00:32本頁面
【正文】 用圖像2和圖像3分量進行小波分解和重建，重建后的圖像作為新的1分量取代原來的I分量，經(jīng)過小波逆變換實現(xiàn)圖像融合．4．3 HIS變換 圖像處理中最常應(yīng)用的有2種色彩坐標系統(tǒng)[1，2]：RGB(紅綠藍三原色)和HIS．RGB是從物理學角度出發(fā)描述顏色，他適于計算機定量處理顏色時使用，而HIS是從人眼的主觀感覺出發(fā)描述顏色，適于定性的處理色彩．在HIS系統(tǒng)中，色調(diào)(Hue)表示顏色的類別，亮度(Intensity)表示人眼感受到的顏色的亮度程度，飽和度(Saturation)表示代表顏色的純度．H，I，S相關(guān)性低，I主要反映遙感圖像中地物反射的全部能量和圖像所包含的空間分布；而H是組成色彩的主波長，由紅綠藍的比重所決定；S則主要反映地物的光譜信息．考慮到HIS變換融合可以提高合成圖像的地物紋理特征，但光譜失真較大，小波變換融合正好能有效地增強多光譜圖像的空間細節(jié)表現(xiàn)能力，保持融合前后圖像的光譜特征，針對遙感圖像的融合，本文把小波變換和HIS變換有機的結(jié)合進行融合具有互補性．4．4融合步驟 HIS正變換是從RGB空間到HIS空間的變換，反變換是從HIS反變換到RGB空間．本文采用 圓柱體變換法是HIS變換方法的一種．其融合步驟如下[5，6]： (1)將插值后已空間配準的圖像2進行HIS正變換，得到H，I，S三個分量． (2)確定小波分解的級數(shù)：小波變換中分解合成實際上是對頻帶的劃分，分解級數(shù)越多，產(chǎn)生的子帶越多，頻帶劃分得越細，由于上一級頻帶分解的信號輸出又作為下一級頻帶分解的輸入，級數(shù)增加意味著級間的濾波器越多，造成信號移位也越大；另一方面小波分解合成都要進行邊界延拓，級數(shù)越多引起邊界失真越大．為此要根據(jù)不同的圖像處理目的選取最佳的層數(shù)。 (4)邊界處理：使用耿則勛的方法進行邊界處理． 39。X2=imread(39。)。X4=rgb2gray(X2)。imshow(X3)。hold on。X4=double(X4)。sym439。 [C2,L2]=wavedec2(X4,2,39。)。 X=waverec2(C,L1,39。)。 subplot(224) imshow(X)。 信息熵 信息量增加是圖像融合最基本的要求，這可以通過融合前后圖像信息熵的變化反映出來，圖像信息熵的含義為圖像的平均信息量，其表達式為：其中：P(i)為某一像元值在圖像中出現(xiàn)的概率，是像元值范圍(一般為0～255) 空間頻率 空間頻率反映了一幅圖像的空間域的總體活躍程度．圖像的行頻率為：列頻率為則圖像的空間頻率為： 采用以上指標計算的結(jié)果如表1所示．表1融合圖像效果評價圖評價因子比較內(nèi)容清晰度小波能量信息熵空間頻率均值原TM圖像融合后TM圖像 采用本文的實驗方法最后得出的融合圖像與原圖像相比有了很大的改觀，原圖像只是模糊的塊分布，融合后圖像清晰了很多，并且保留了原多圖像的特征．從評價標準來看，清晰度和空間頻率都比原TM圖像有了大幅提高，從提高清晰度效果的角度采用小波能量、清晰度、空間頻率等方面的評價指標來看，融合后圖像指標有很大提高．從信息熵角度來看，融合前后信息熵指標很接近，所以采用小波分解融合的方法不會產(chǎn)生明顯的丟失信息現(xiàn)象．參考文獻：[1] 陳武凡．小波分析及其在圖像處理中的應(yīng)用．北京：科學出版社．2002．[2] 徐建華，王洪華．基于HIS變換和小波變換的遙感圖像融合．．[3] 耿則勛．基于小波變換的遙感圖像保持測量精度的壓縮技術(shù)研究．．[4] 林福宗.《小波與小波變換》.清華大學計算機科學與技術(shù)系智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室．2001925.[5] Mallat S. Atheory for multiresolution signaldeposition：the wavelet representation［J］．IEEE Trans．Patt．Anal．Machine Intell .,1989．[6] Martin Wavelet and Filter Banks ．Theory and design ［J］．IEEE
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