用DCT变换和小波变换

资 源 简 介

用DCT变换和小波变换

详 情 说 明

图像融合技术通过结合不同类型图像的优势，可以生成信息更丰富的合成图像。在全色光学图像与多光谱图像的融合场景中，DCT（离散余弦变换）和小波变换是两种常用的数学工具，它们能有效提取不同频域特征并实现互补性融合。

核心思路 DCT变换的应用： DCT通过将图像分解为不同频率的余弦分量，侧重处理图像的整体能量分布。全色图像（高空间分辨率）的DCT高频分量保留细节，多光谱图像（高光谱分辨率）的低频分量保留色彩信息。通过选择性系数融合（如高频替换或加权叠加），可增强合成图像的空间清晰度。

小波变换的优势： 小波变换的多尺度分析能力能同时捕捉局部时频特征。对两幅图像进行多级分解后，在不同子带（如低频近似系数、高频细节系数）制定融合规则（如区域能量最大化或系数绝对值取大），既能保留光谱特性，又能注入全色图像的边缘纹理。

技术延伸 融合质量评价：需综合考量光谱保真度（如ERGAS指数）和空间细节（如SSIM指标）。 混合变换方案：结合DCT的全局性与小波的多分辨率特性，可设计分块处理策略，进一步提升融合效果。

此方法在遥感、医学成像等领域具有广泛应用，关键在于平衡光谱与空间信息的损失，同时避免引入伪影。