基于离散小波变换的图像融合的卫星和病理图像

资 源 简 介

基于离散小波变换的图像融合的卫星和病理图像

详 情 说 明

图像融合技术通过结合多源图像信息来获得更全面、准确的图像表达。离散小波变换(DWT)因其多分辨率分析特性，成为图像融合领域的常用工具。本文探讨如何利用DWT对卫星图像和病理图像这两类特性迥异的医学影像进行有效融合。

卫星图像通常具有大尺度特征和丰富的光谱信息，而病理图像则包含细微组织结构和细胞层面的高分辨率细节。DWT通过不同分解层次可以捕捉这两类图像各自的优势特征。浅层分解保留大尺度结构，深层分解则聚焦精细纹理。

针对这两种图像的特性差异，融合策略需要特别设计：1)对低频分量采用加权平均法保留主要结构特征 2)对高频分量采用绝对值最大选择规则突出细节信息 3)根据图像类型动态调整分解层数，卫星图像可采用3-4层分解，病理图像可能需要5-6层以保留更细微特征。

该融合平台的价值在于提供了参数可调的框架，研究人员可以通过调整小波基函数、分解层数和融合规则来优化特定场景下的融合效果。对于卫星和病理图像这类差异显著的图像对，分层处理的思想尤为重要，需要在不同尺度上采用最合适的融合策略。