余美晨，孙玉秋，王超 (长江大学信息与数学学院，湖北 荆州 434023)



基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法研究

余美晨，孙玉秋，王超 (长江大学信息与数学学院，湖北 荆州 434023)

提出了一种改进的拉普拉斯金字塔图像融合方法。首先将源图像进行高斯金字塔分解，接着再进行拉普拉斯金字塔分解，然后对由拉普拉斯金字塔形成的图像序列的对应层分别使用不同的融合规则进行融合。顶层采用加权融合，其余层采用基于区域能量的融合规则进行融合，最后再进行拉普拉斯反变换得到重构图像。试验结果表明，该方法能够有效的保留图像信息，融合效果良好。

拉普拉斯金字塔；高斯金字塔；图像融合

图像融合所具有的改善图像质量、提高几何配准精度、克服目标提取与识别中图像数据的不完整性等优点，使得它成为当前重要的信息处理技术，并在遥感、医学、航天等领域得到广泛的应用。图像融合是指利用各种成像传感器获得不同图像，综合各图像的互补信息和冗余信息，产生一幅新的图像，以获得更为精确、可靠、全面的图像描述[1]。图像融合包括像素级融合、特征级融合和决策级融合[2]3个部分。近年来，人们提出了多种图像融合方法，其中像素级融合中的多分辨率图像融合方法较为常见，而拉普拉斯金字塔分解方法是多分辨率分析中的一类。基于拉普拉斯金字塔分解的图像融合算法的融合过程是将各个源图像分别在不同尺度、不同空间分辨率和不同分解层上分别进行的[3]。……