图像融合基于区域的空间域图像融合

Posted 2021-06-05 博主QQ2449341593

 

图像二维离散小波变换 ：

     图像的二维离散小波分解和重构过程如下图所示，分解过程可描述为：首先对图像的每一行进行 1D-DWT，获得原始图像在水平方向上的低频分量 L 和高频分量 H，然后对变换所得数据的每一列进行 1D-DWT，获得原始图像在水平和垂直方向上的低频分量 LL、水平方向上的低频和垂直方向上的高频 LH、水平方向上的高频和垂直方向上的低频 HL 以及水平和垂直方向上的的高频分量 HH。

    重构过程可描述为：首先对变换结果的每一列进行以为离散小波逆变换，再对变换所得数据的每一行进行一维离散小波逆变换，即可获得重构图像。由上述过程可以看出，图像的小波分解是一个将信号按照低频和有向高频进行分离的过程，分解过程中还可以根据需要对得到的 LL 分量进行进一步的小波分解，直至达到要求。

对于二维图像Haar变换不再从一个方向进行滤波，而是从水平和竖直两个方向进行低通和高通滤波（水平和竖直先后不影响），用图像表述如图所示：图中a表示原图，图b表示经过一级小波变换的结果，h1 表示水平反向的细节，v1 表示竖直方向的细节，c1表示对角线方向的细节，b表示下2采样的图像。图c中表示继续进行Haar小波变换。一级Haar小波变换实际效果如图3所示

                      

clear all;
close all;
clc;
I1=imread('a.tif');
I1=rgb2gray(I1);
I2=imread('b.tif');
I2=rgb2gray(I2);
F=bbsd_fuse(I1,I2);
figure(1)
subplot(131)
imshow(I1);
title('原图1')
subplot(132)
imshow(I2);
title('原图2')
subplot(133)
imshow(F);
title('融合后')

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