模拟技术中的基于提升小波变换的模糊图像融合算法研究

引言 图像融合指综合和提取两个或多个图像的信息,从而获得对同一场景或目标更为准确、全面和可靠的图像,使其更加适合人眼感知或计算机后续处理。常用的图像融合的分类方法是基于图像表征层的划分,将图像融合分为像素级、特征级和决策级3级。图像的小波分解是一种像素级图像融合普遍采用的方法,利用小波非冗余性使图像经小波分解后数据量不会增大;同时小波分解具有方向性的特性,可针对人眼对不同方向的高频分量具有不同分辨率这一视觉特性,在图像融合时获得效果更佳的融合图像。基于提升方法的小波变换又称第2代小波变换,它既保持传统的小波时频局部化等特性,又克服其局限性。提升的实现形式给出小波完全的空间域解释,它具有许