王华兵 邱春荣 宫蓉蓉

（长沙民政职业技术学院，湖南长沙410004）

1.引言

来自于不同信息源的同一研究对象的图像具有信息冗余性和互补性，图像融合技术能够有效地将这些多源图像进行各个角度的合成，从而提高图像的清晰度、可读性和信息量。研究者们运用不同的数学理论和工具开展了许多理论和实践探索，并提出了许多图像融合的实现技术。常用的图像融合技术有：加权平均法、拉普拉斯变换法、小波变换法（Wavelet Transform，WT）等[1]。小波变换是一种基于短时傅里叶变换发展起来的变换方法。该方法克服了傅里叶变换局部信息和非平稳信号分析能力弱的局限性，通过变换突出图像的局部特征，并通过伸缩平移方法实现信息的多尺度分解。因此，小波变换在图像处理、语音识别、计算机视觉等领域得到了广泛的应用。小波基函数是实现小波变换的基础性条件，而小波基函数具有不唯一性，常见的小波基函数有Haar函数、Symlets函数、Biorthogonal函数、Meyer函数、Daubechies函数等。

本文基于小波变换的不同基函数和分解尺度调整，在MATLAB平台上得到多源图像信息融合的不同合成图像，并应用灰度均值、标准差、信息熵、平均梯度等四个评价指标进行图像融合的质量对比，从而得出不同小波变换图像融合算法的多维度性能结果。

2.相关工作

应用小波变换的信息融合主要有两种思路。第一种是改进小波变换的信息融合算法。文[2]对小波变换分解出来的高频和低频系数进行不同的组合，根据结构相似度和图像边缘算子构建出新的融合算子，并实施信息融合得到了性能较好的融合图像。……