基于小波变换图像融合增强的方法研究

论文摘要

图像增强是对图像质量的一般意义的改善,其目的是通过一系列技术去改善图像的视觉效果,或将图像转换成一种更适合于人眼观察和机器自动分析的形式。但图像增强往往带有针对性,以至于对某类图像效果好的增强方法未必一定适用于另一类图像。在实际应用中,要找出一种有效的方法常常必须经过广泛的实验和分析。图像融合方法是近十多年来发展迅速的一种图像处理技术,广泛应用于军事、遥感及医学等领域,它为图像增强的上述问题提供了一种新的解决方案。它综合两种或多种源图像的信息以获取对同一场景的更为精确、全面、可靠的图像描述。目前的图像融合技术主要针对多传感器图像,如可见光、红外光图像等进行融合。本文把多源图像融合技术引入到单幅图像的增强方法中,首先利用常规的图像增强技术如直方图修正、图像锐化等对降质图像进行预处理,将单幅图像处理成融合的源图像,然后采用小波变换融合从而得到对比度更好、细节更丰富的增强图像。最后对采用不同融合算法的实验结果进行了分析和评价,并通过实验证明该方法的有效性。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 问题的提出
• 1.2 课题内容与意义
• 1.3 本人所做的工作
• 1.4 论文结构
• 第二章 图像增强技术和图像融合技术
• 2.1 传统的图像增强算法
• 2.1.1 空域法
• 2.1.2 频域法
• 2.2 图像融合技术的概述
• 2.2.1 图像融合技术的发展
• 2.2.2 图像融合的层次
• 2.2.3 像素级图像融合的方法
• 2.2.3.1 简单的图像融合方法
• 2.2.3.2 基于塔式分解的图像融合方法
• 2.2.3.3 基于小波变换的图像融合方法
• 2.2.4 图像融合的目的
• 2.3 本章小结
• 第三章 小波变换理论及Mallat 算法
• 3.1 小波变换基本理论
• 3.1.1 连续小波变换
• 3.1.2 离散小波变换
• 3.2 离散小波变换的快速实现
• 3.3 图像的小波变换
• 3.3.1 图像的小波变换及其Mallat 算法
• 3.3.2 图像的双正交小波变换
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于融合的图像增强算法
• 4.1 算法思想
• 4.2 算法实现
• 4.2.1 降质图像的预处理
• 4.2.2 基于 Mallat 快速算法图像融合
• 4.3 融合规则
• 4.3.1 小波融合规则的分类
• 4.3.2 小波融合规则的介绍
• 4.3.3 本文研究的融合算法
• 4.4 实验结果分析与融合方法性能评价
• 4.4.1 仿真实验
• 4.4.2 结果分析与融合方法性能评价
• 4.4.2.1 图像融合质量的主观评价
• 4.4.2.2 融合图像的客观评价
• 4.5 本章小结
• 第五章 结束与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢
• 详细摘要