小波变换中的图像拼接技术

资 源 简 介

小波变换中的图像拼接技术

详 情 说 明

小波变换在图像拼接领域的应用为多尺度分析提供了强大工具。基于Matlab的实现通常利用小波分解将图像分解为不同频带分量，这种频域处理方式比传统空间域拼接更具抗噪性。

核心技术路线可分为三层：首先对源图像进行小波多级分解，提取低频近似系数和高频细节系数；其次在相应频带内进行特征匹配，低频层保证全局对齐，高频层保留边缘细节；最后通过逆小波变换重构拼接图像。水平拼接的特殊性在于只需处理水平方向的系数融合，垂直方向系数可直接保留。

该方法的优势在于：小波变换的局部性特性能有效避免拼接缝处的突变，不同分解层级的权重调节可平衡清晰度与连贯性。实际应用中需注意分解层数选择，过少会导致频带分离不充分，过多则增加计算复杂度。频域系数融合策略（如平均值法、最大值法）会直接影响最终拼接效果的光滑度。