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    摘要图像融合是利用某种算法，将不同成像机理的有不同分辨率的传感器于同一场景得到的多幅图像相融合，生成一个更便于研究和观察的新图像。本文介绍了多分辨率图像融合研究的背景、意义和发展，融合的原理、框架和方法。重点介绍了图像金字塔变换及小波变换，并对一些方法进行了融合实验。得到的结论：拉普拉斯分解方法是多分辨率融合方法中结果最清晰的一种，对比度金字塔变换得到的融合图像相比之下会有一定程度的失真，因此这种方法并不实用。相比于前两种方法，梯度金字塔变换所得到的融合图像边缘模糊，对比度降低得很大。因此在金字塔分解算法中，效果最好的是拉普拉斯金字塔。小波变换融合能够很好保留图像的边缘特征，使图像中边缘、线段清晰的同时，细节的丰富性也得到了保持。21781
    关键词  图像融合  融合原理  金字塔变换  小波变换 
     毕业论文设计说明书（论文）外文摘要
    Title  Image Fusion Technology Based on Multi-resolution  Analysis                                       
    Abstract
    Image fusion is the use of an algorithm, Different sensors to capture the same image,and fuse these image. get a pair of new pictures that convenient observation.Generate a new image is easy to study and observation. This thesis introduces the multire solution image fusion of the background, significance and the development. principle, framework and method fusion. This thesis focuses on the image of Pyramid and wavelet transform and some methods of fusion experiments. The conclusion is the Laplasse decomposition method get the best results. The pyramid transform analysis get a distortion picture. So this method is not practical. Compared with the previous two methods, Gradient Pyramid transform get the fusion image edge blur and contrast reduction. So in the pyramid transform analysis, Laplasse Pyramid has the best effect. Wavelet transform can well preserve the image edge features, It not only can make the image edge details clear but also become rich.
    Keywords  Image fusion, fusion principle, the pyramid transform, wavelet transform
    目录
    1 绪论1
    1.1图像融合研究背景和意义1
    1.2图像融合技术研究现状及未来发展方向2
    1.3本文的研究内容及结构安排2
    2基于多分辨率分析理论的图像融合技术原理3
    2.1图像融合预处理3
    2.1.1几何校正3
    2.1.2图像去噪3
    2.1.3图像的配准3
    2.2多分辨率图像融合原理4
    2.3对多分辨率图像进行融合的框架4
    2.4 常用的多分辨率融合方法5
    2.4.1 金字塔变换融合方法5
    2.4.2 小波变换融合方法6
    2.4.3 利用多尺度几何分析工具的融合方法6
    2.4.4 区域融合法6
    2.5图像融合质量评价 7
    2.5.1融合图像质量的主观评价 7
    2.5.2融合图像质量的客观评价 7
    3基于多分辨率分析的图像融合方法：金字塔变换  7
    3.1拉普拉斯金字塔变换 8
    3.1.1图像的高斯塔形分解   8
    3.1.2  拉普拉斯金字塔的建立   9
    3.1.3原图像的重建  10
    3.2比率低通金字塔  11
    3.2.1高斯塔形分解源图像  11
    3.2.2比率塔形分解的建立  12
    3.2.3源图像的重构  12
    3.3梯度金字塔变换方法  12
    3.3.1高斯塔形分解源图像  12
    3.3.2梯度金字塔形分解的建立12
    3.3.3通过梯度金字塔对原图像进行重构13
    3.4对比度金字塔变换方法14
    3.4.1高斯塔形分解14
    3.4.2对比度金字塔的建立14
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