本文主要介绍了数字图像融合,数字图像融合是将两个或两个以上的传感器在同一场景获得的多幅图像或者同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像加以综合,生成一个新的图像的过程,图像融合技术可以有效的减少被感知对象或环境解释中存在的不确定性和误差,最大限度的利用各源图像的信息,对图像进行增强、特征提取、去噪、目标识别与跟踪及三维重构。
本文主要研究了一种基于小波变换的图像融合方法,首先利用小波分解将源图像分解成高频分量和低频分量两部分,在图像分解的高频域内,选择多源图像邻域平均绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频域内,新的逼近系数通过对多源图像的逼近系数进行加权平均得到,然后利用重要小波系数和加权逼近系数进行小波反变换,即可得到融合之后的图像。
实验结果表明,基于小波变换的图像数据融合方法得到的融合图像更加的清晰,更具有识别力且质量得到了较大的提高,,并可用于广泛的研究邻域。
本文主要介绍了数字图像融合,数字图像融合是将两个或两个以上的传感器在同一场景获得的多幅图像进行融合;或者是同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像加以综合,生成一个新的图像的过程,图像融合技术可以有效的减少被感知对象或环境解释中存在的不确定性和误差,最大限度的利用各源图像的信息,对图像进行增强、特征提取、去噪、目标识别与跟踪及三维重构。
本文主要研究了一种基于小波变换的图像融合方法,首先利用小波分解将源图像分解成高频分量和低频分量两部分,在图像分解的高频域内,选择多源图像邻域平均绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频域内,新的逼近系数通过对多源图像的逼近系数进行加权平均得到,然后利用重要小波系数和加权逼近系数进行小波反变换,即可得到融合之后的图像。
使用MATLAB软件对本设计研究的融合算法进行实现和仿真,可看出基于小波变换的图像融合方法得到的融合图像更加的清晰,更具有识别力且质量得到了较大的提高,并可用于广泛的研究邻域。
麻烦再给翻译一个吧 谢谢
追答Digital watermarking is a forward hot topic of research in the international academic community, the frequency transform domain watermarking technology is focus research of digital watermarking , in this type of technology, it has been carried out corresponding mathematical transformation before image added watermarks (such as DFT/ DCT / DWT). And then added watermark information in the transform domain, used inverse transform to obtain the watermark image that contained watermark information.
This design is based on DCT domain watermarking algorithm, the digital image watermarking algorithm to select binary gray level images as the watermark information, according to this selection choose the different embedded coefficient, and divided vector images into 8 × 8 sub-block, the gray level value of the digital watermark directly into the grey level vector images DCT transform domain, achieved the watermark embedded. And then adopt inverse transform changed back to the spatial domain and obtained the watermark images.
Using MATLAB software to test such watermarking algorithm, experimental results show that this algorithm has better performance, the watermark is invisible and has a better robustness.