第二代Curvelet變換及其在圖像融合中的應用研究.pdf

1、Curvelet(曲波)作為一種新的多尺度分析的方法比小波更加適合分析二維圖像中的曲線或直線狀邊緣特征，而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表達能力。第二代Curvelet變換理論的提出也使得其理論更易理解和實現(xiàn)。目前關于第二代Curvelet變換理論的研究剛剛起步，如何在實際圖像處理中應用該理論還有很多工作要做。將Curvelet變換引入圖像融合，能夠更好的提取原始圖像的特征，為融合圖像提供更多的信息。 本文首先介紹了圖像處理中

2、幾種常用的變換，接著分析了第二代Curvelet變換的原理，討論了它的實現(xiàn)算法。將第二代Curvelet變換引入圖像融合領域，首先對圖像進行Curvelet變換，然后在相應的尺度上利用融合規(guī)則將Curvelet系數(shù)融合，最后進行重構得到融合結果。通過實驗分析得到適合Curvelet變換使用的融合規(guī)則。實驗表明對于多聚焦圖像，Curvelet變換的融合算法均優(yōu)于小波變換的融合算法，特別是采用基于邊緣的融合規(guī)則時Curvelet變換的融合效