MGA图像融合算法最佳分解尺度研究

摘要

多尺度几何分析(Multiscale Geometric Analysis,简称MGA)是图像融合中一类非常重要的算法.MGA算法首先将源图像进行多尺度分解,得到源图像的树型分解结构,然后将对应的分量按照一定的规则进行融合,得到融合图像的树型结构表示,最后通过反变换得到融合图像.尺度参数的选择决定着融合图像的质量,论文深入研究Contourlet变换,采用多种评价方法对不同分解尺度下的融合图像进行评价与分析,仿真表明MGA图像融合算法的最佳分解为4层.方向尺度参数需要依据实际融合图像进行选择,满足大于1,但也不能太大,否则会使高频带通分量过小而失去意义.