[发明专利]一种基于小波域统计信号的图像融合处理方法

摘要

本发明涉及一种基于小波域统计信号处理的图像融合方法，属于图像处理的技术领域。首先对一组初始图像进行小波分解；对低频尺度系数采用加权平均的方法得到融合后的低频尺度系数；对于高频小波系数，在三个方向上建立小波域隐马尔可夫树模型，使用期望最大算法估计融合后的高频小波系数；对融合后低频尺度系数和高频小波系数进行小波逆变换，得到融合图像。本发明在处理高频小波系数时，设各初始图像的高频小波系数为“模糊”的真实图像的高频小波系数与非高斯噪声之和，并使用了连续的“模糊因子”，这简化了图像处理方法的运算，同时能够达到较好的融合效果。

主权项

一种基于小波域统计信号的图像融合处理方法，其特征在于该方法包括以下步骤：(1-1)对待融合的一组初始图像中的每个图像分别进行N层小波分解，分别得到每个初始图像的低频尺度系数和每个初始图像在水平方向、垂直方向和对角方向上的N层高频小波系数；(1-2)对初始图像的上述低频尺度系数进行加权融合，对显著性高的图像尺度系数赋予大的权值，得到融合的低频尺度系数；(1-3)设各初始图像的高频小波系数为“模糊”的真实图像的高频小波系数与非高斯噪声之和，对上述初始图像在水平方向、垂直方向和对角方向上的N层高频小波系数分别建立隐马尔可夫树模型，使用期望最大的迭代算法对真实图像的高频小波系数进行估计，得到融合的高频小波系数；(1-4)将上述融合的低频尺度系数和融合的高频小波系数进行小波逆变换，得到融合图像。