【技术实现步骤摘要】
一种基于复小波变换的SSIM图像融合算法
本技术方案属于图像处理
，具体涉及一种基于复小波变换的SSIM图像融合算法。
技术介绍
目前，图像数据融合的分类多种多样，将其按图像处理的像素数据量的多少可划分为：处理数据量小的像素层融合、处在中间层次的特征级融合以及决策层融合三个层次，其处理层次从低级到高级，处理的数据量从大到小，像素级融合是其余各级融合层次的基础，层层推进。自图像融合技术起始以来，出现了多种多样的图像融合方法，但大多数主要集中在像素级图像融合，主要有以下几种基于空域的融合算法(逻辑滤波法、像素平均加权法、像素值取大法和主成分分析法等)，基于变换域的融合算法(拉普拉斯金字塔、小波变换融合算法和基于多尺度几何变换融合算法等多种)，各种融合算法均有各自的优缺点。因此，随着图像融合技术的深入研究与发展，采用不同的图像融合算法针对不同结构与不同需求的图像，将会是未来图像融合技术的探索方向。过去绝大部分图像融合算法都集中于提高融合图像的客观评价参数，并且多数融合算法在当输入图像配准后出现非结构失真时，经过融合算法后获得...
【技术保护点】
1.一种基于复小波变换的SSIM图像融合算法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1：图像A与图像B分别进行双树复小波分解，分别得到图像A与图像B分解后的高频复小波变换系数与低频复小波变换系数；/n步骤2：图像A的低频复小波变换系数与图像B的低频复小波变换系数采用基于SSIM的图像融合算法进行融合，图像A的高频复小波变换系数与图像B的高频复小波变换系数采用高频系数取大法进行融合；/n步骤3：将上步中分别融合后的低频复小波变换系数与高频复小波变换系数进行双树复小波逆变换，并重构得到融合图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于复小波变换的SSIM图像融合算法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：图像A与图像B分别进行双树复小波分解，分别得到图像A与图像B分解后的高频复小波变换系数与低频复小波变换系数；
步骤2：图像A的低频复小波变换系数与图像B的低频复小波变换系数采用基于SSIM的图像融合算法进行融合，图像A的高频复小波变换系数与图像B的高频复小波变换系数采用高频系数取大法进行融合；
步骤3：将上步中分别融合后的低频复小波变换系数与高频复小波变换系数进行双树复小波逆变换，并重构得到融合图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于复小波变换的SSIM图像融合算法，其特征在于：所述步骤2中基于SSIM的图像融合算法包括以下步骤：
步骤①：对图像A与图像B双树复小波分解后的低频复小波变换系数求其对应数间的SSIM值，即为图像A与图像B分解后低频复小波变换系数的CWSSIM值；
步骤②：定义阀值T，当CWSSIM(x，y)<T时，选择低频系数取大算法对图像对应像素点进行融合；当CWSSIM(x，y)>＝T时，选择低频系数加权平均算法对图像对应的低频复小波变换系数进行融合；
步骤③：对图像A与图像B的低频部分对应的每个低频系数重复进行步骤②和步骤③的操作，全部处理完后，获得融合后的低频复小波变换系数。
3.根据...
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