基于K-L交換的小波圖像融合研究.pdf

1、數(shù)據(jù)融合(Data Fusion)的概念始于20世紀(jì)70年代初期，也稱為信息融合，主要研究如何加工、協(xié)同利用多源信息，并使不同形式的信息相互補(bǔ)充，以獲得對同一事物或目標(biāo)的更客觀、更本質(zhì)認(rèn)識(shí)。它比直接從各信息源得到的信息更簡潔、更少冗余。 小波多分辨率分析具有良好的時(shí)頻特性，在多源信息融合中已經(jīng)成為一種非常常用的方法。對小波融合方法的研究，當(dāng)前主要集中在融合過程中融合規(guī)則和融合算子的選擇。為了充分利用序列圖像之間的相關(guān)性，本篇論文

2、在探討研究小波變換數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上，提出了一種利用Karhunen-Loeve變換融合小波系數(shù)的圖像融合方法。矩陣的線性變換K-L變換能將各變換系數(shù)間的互相關(guān)完全解除，是均方誤差條件下的最佳變換，在圖像壓縮等方面有廣泛的應(yīng)用。在本文的討論中，利用小波變換對序列圖像進(jìn)行多分辨率分解，對相應(yīng)的小波系數(shù)矩陣進(jìn)行K-L變換，計(jì)算出小波系數(shù)權(quán)重，按照所得的權(quán)重融合小波系數(shù)，最后將小波融合系數(shù)逆變換實(shí)現(xiàn)圖像的融合處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)這種方法有效的利用