1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文献综述

一．图像融合技术的背景以及现状和发展趋势

1.1背景

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1.解决的问题

本课题研究的是在了解几种典型的图像融合技术的基本原理的基础上，详细分析基于小波变换的图像融合技术，并对图像进行仿真实验，对现有的各种融合算法进行详细归纳和总结。并希望设计一种算法，在去除噪声的同时，可以良好地保留两幅图像的边缘点，得到高质量的融合图像。

2.研究手段

图像融合的方法有很多种，比如有基于小波变换的图像融合和多聚焦的图像融合，当然还有其他的方法。进行图像融合时要用到MATLAB软件，MATLAB软件里面有专门适用于图像处理的工具小波工具箱，能够快速有效地帮助使用者进行分析。

本文主要是采用基于小波变换的图像融合技术。

小波变换的图像融合相比于其他的融合方法有以下几个优点：

（1）完善的重构能力，没有信息损失和冗余信息；

（2）把图像分解成平均图像和细节图像，容易提取原始图像的结构信息和细节信息；

（3）具有快速小波算法；

（4）二维小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。

以两幅图像的融合为例。设A，B为两幅原始图像，F为融合后的图像。若对二维图像进行N层的小波分解，最终将有(3N 1)个不同频带，其中包含3N个高频子图像和1个低频子图像。其融合处理的基本步骤如下：（1）对每一原图像分别进行小波变换，建立图像的小波塔型分解；（2）对各分解层分别进行融合处理。各分解层上的不同频率分量可采用不同的融合算子进行融合处理，最终得到融合后的小波金字塔；（3）对融合后所得小波金字塔进行小波重构，所得到的重构图像即为融合图像。

图1小波融合规则原理图

在图像融合过程中，小波基的种类和小波分解的层数对融合效果有很大的影响，对特定的图像来说，哪一种小波基的融合效果最好，分解到哪一层最合适，都是需要考虑的问题。为此可以通过引入融合效果的评价来构成一个闭环系统。如图2所示。

图2小波融合评价闭环结构图

目前小波域的融合规则主要分为两种：

一、基于单个像素的融合规则：（1）小波系数的直接替换或追加；（2）最大值选取；（3）加权平均。

二、、基于区域特征的融合规则：（1）基于梯度的方法；（2）基于局域方差的方法；（3）基于局域能量的方法。