刘 斌, 付忠旺

(湖北大学计算机与信息工程学院, 湖北 武汉 430062)

0 引 言

近年来,传感器的技术发展迅速,其发展过程中延伸出一系列新的问题,如单一传感器的信息量不能满足实际应用的需要。针对此问题,使用数据融合技术对多源数据进行处理成为一种重要的解决方案。图像融合是二维数据融合的核心。文献[1]定义图像融合为将两幅或者多幅图像使用一定的方法合成为一幅新图像,新图像具有更好的性能和特点。多聚焦图像融合是图像融合的重要分支,它将同一场景多个不同聚焦点的图像合成为一个处处都清晰的图像,可以很好地解决光学成像系统聚焦范围有限导致的图像局部不清晰的问题。

近十多年来,图像融合方法如雨后春笋般涌现,基于多分辨分析的融合方法以其具有良好的特性而成为这些方法的主流,它主要包含经典的基于金字塔变换的融合方法和现代的基于小波变换的融合方法[2-5],而经典的基于金字塔变换的融合方法因其具有较多的数据冗余性和不具有方向性而逐渐被改进和发展。随着小波理论的不断发展,基于小波变换的融合方法层出不穷,展现了新的生命力。基于小波变换的融合方法包括传统的基于张量积小波分解的图像融合方法和基于不可分小波分解的图像融合方法。比较而言,基于不可分小波的图像融合方法在传统基于张量积小波的融合方法只强调水平和垂直方向的基础上实现了各向同性的效果。……