第二代Curvelet變換及其在圖像融合中的應(yīng)用研究.pdf

1、Curvelet(曲波)作為一種新的多尺度分析的方法比小波更加適合分析二維圖像中的曲線或直線狀邊緣特征，而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表達(dá)能力。第二代Curvelet變換理論的提出也使得其理論更易理解和實(shí)現(xiàn)。目前關(guān)于第二代Curvelet變換理論的研究剛剛起步，如何在實(shí)際圖像處理中應(yīng)用該理論還有很多工作要做。將Curvelet變換引入圖像融合，能夠更好的提取原始圖像的特征，為融合圖像提供更多的信息。 本文首先介紹了圖像處理中

2、幾種常用的變換，接著分析了第二代Curvelet變換的原理，討論了它的實(shí)現(xiàn)算法。將第二代Curvelet變換引入圖像融合領(lǐng)域，首先對圖像進(jìn)行Curvelet變換，然后在相應(yīng)的尺度上利用融合規(guī)則將Curvelet系數(shù)融合，最后進(jìn)行重構(gòu)得到融合結(jié)果。通過實(shí)驗(yàn)分析得到適合Curvelet變換使用的融合規(guī)則。實(shí)驗(yàn)表明對于多聚焦圖像，Curvelet變換的融合算法均優(yōu)于小波變換的融合算法，特別是采用基于邊緣的融合規(guī)則時(shí)Curvelet變換的融合效