多小波变换及统计特性分析

分析和讨论了多小波滤波器变换方法及其变换域的统计分布。变换分析表明,预滤波及平衡矩阵滤波器组在进行水平及垂直方向分解时,能够将低频与高频信号变换到对应的低、高频子带内,而普通矩阵滤波器组却不能,不适合用于信号压缩的场合;统计结果显示,对光滑性较好的Lenna图像,无论是对高频子带还是次高频子带,Bi9/7小波具有最佳的分布,但对纹理较多的复杂图像Barbara,多小波变换则有较优的统计分布。

基于离散向量小波变换的多光谱图像融合

为了能够更好地把多光谱图像和高分辨率图像的图像信息综合起来,以提高对图像信息的分析和提取能力,在研究了离散向量小波图像分析法之后,本文提出了一种基于离散向量小波变换的像素级图像融合新方法。向量小波作为标量小波的一种扩展具有很多标量小波所没有的优点。向量小波分析能够为图像提供一种比标量小波多分辨分析更加精细的分析方法。利用向量小波将多光谱图像和高分辨率图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。给出了该方法的融合结果,通过与其它融合方法进行主观与客观的评价比较,证明该融合方法可以获得更好的融合效果。