何伟

（湖北大学计算机与信息工程学院 430062）

提升小波变换在图像融合中的应用

何伟

（湖北大学计算机与信息工程学院 430062）

提出一种提升小波变换方案，将源图像经过提升小波变换分解为水平、垂直和对角线三个高频信号和一个低频信号。同时构造一个融合规则集，对三个高频信号和一个低频信号采用不同的融合规则，融合成为结果图像的高低频信号，最后通过提升小波逆变换，重构结果图像。实验结果表明，融合后图像保留更多的细节信息，可以获得很好的视觉效果。

提升小波变换；图像融合；融合规则

0 引言

小波变换利用在空间和频率的局部变换，可以有效地从信号中提取信息，采用时-频的局部化分析，充分突出问题某些方便的特征，小波变换在信号分析、语言合成、图像识别、数据压缩等方面取得了有科学意义和应用价值的成果。由于传统小波变换的计算量大，计算复杂度高，对存储空间要求高，不利于硬件实现。于是提出了基于提升算法的小波变换，称为第二代小波变换，提升小波变换继承了第一代小波的多分辨率的特征，变换后的系数是整数，计算速度快，无需额外的存储开销[1]。

1 提升小波变换原理

提升小波变换分为三步：（1）分裂。将图像分解为高频信号和低频信号。（2）预测。利用高频信号中的细节信息去预测低频信号，形成新的低频信号。（3）更新。用预测后的低频信号中包含的轮廓信息去更新高频信号。对源图像的高频信号和低频信号采用不用的融合规则形成融合后的高频信号和低频信号。……