基于多尺度变换的直觉模糊推理图像融合算法

提出了基于多尺度变换的直觉模糊推理医学图像融合方法,针对4种多尺度变换对图像融合的影响进行了分析。文中融合算法是利用4种多尺度变换对待融合图像进行分解,并对得到的低频分量和高频分量采用直觉模糊推理融合规则进行处理,最后将融合后的低频分量和高频分量经逆变换得到融合图像。实验结果表明本文算法优于传统的模糊推理图像融合算法,并且在变换域中,Contourlet变换下的融合结果要优于其它3种变换。     

基于Shearlet变换与区域分割的遥感图像融合

结合区域分割理论,提出了一种基于Shearlet变换 的遥感图像融合算法。首先通过色度H-亮度I-饱和度S(HI S) 变换对多光谱图像进行分解,将I分量与全色图像进行Shearlet变换,得到低 频、高频信息图;然后对 低频信息图进行基于灰度的区域分割,两图像的低频部分使用改进的加权融合算法改善融 合图像轮廓模 糊问题,以区域匹配度作为融合规则,高频分量采用区域清晰比作为融合规则,得到更多 的细节信息; 最后通过HIS逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法 所得融合图像在有效地保持了多光谱图像光谱信息的同时,提高了空间细节信息。     

人工鱼群算法优化的小波图像融合

针对甲状腺肿瘤的B超、核素图像和颅腔横断面的CT,MRI图像,提出一种使用人工鱼群算法寻优的小波图像融合方法。利用小波变换将源图像进行小波分解,得到源图像的低频部分和高频部分。低频部分的系数使用加权融合算法进行融合,为使融合结果包含足够的信息量,以综合熵作为适应值对低频部分使用人工鱼群算法进行优化,得到融合系数的最优权值。高频部分的系数采用取绝对值最大的融合规则。通过小波逆变换得到融合图像。实验过程中,分别对这两组医学图像进行融合。客观评价参数表明该算法能够得到更优的融合图像。     

结合图像特征比的红外与可见光图像融合算法

针对现有图像融合算法得到的融合图像清晰度不高以及边缘模糊等问题,提出了一种结合图像特征比的红外与可见光的图像融合算法,通过小波变换将图像进行分解,并通过计算低频分量中空间频率比与能量比,来对低频分量中的有效信号进行保留,而对高频分量则是通过边缘检测算法计算出高频分量中的边缘信号比,来对高频分量的边缘信号进行保留;实验结果表,该算法能够得到相比其他算法更为清晰的融合图像,具有一定的实用价值。     

基于小波变换的多模态医学图像的融合方法

针对单一模态的图像不能提供足够的信息,可以将互补的图像进行融合。提出一种基于小波变换的医学图像融合方法。首先对待融合的医学图像进行小波变换,分别得到低频和高频分量。对于低频分量,采用基于局部区域能量的方法进行融合;对于高频分量,采用基于局部区域系数之差的加权和方法进行融合;最后通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,相比同类研究方法,该算法在保证图像质量的同时可增强图像的空间细节表现能力。     

基于灰色关联度的提升小波域图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种基于提升静态小波变换(Lifting Stationary Wavelet Transform,LSWT)和灰色关联度相结合的图像融合算法.首先将待融合的两幅图像分别进行提升静态小波变换,低频分量采用平均法融合.其次针对低频分量和各个方向的高频分量,分别计算以每个像素为中心的方块的能量和均值.然后按照一定的融合规则,分别得到高频分量融合后的值.最后进行提升小波逆变换,得到融合后的图像.实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统算法.     

结合提升静态小波和灰色关联分析的图像融合算法

本文针对多聚焦图像,提出了一种基于提升静态小波变换（lifting stationary wavelet transform,LSWT）和灰色关联度相结合的图像融合算法。首先将待融合的两幅图像分别进行提升静态小波变换,低频分量采用平均法融合,其次再针对低频分量和各个方向的高频分量,分别计算以每个像素为中心的方块的能量和均值,然后计算低频分量的能量和均值构成的序列与高频分量的能量和均值构成的序列之间的灰色欧几里德关联度。按照一定的融合规则,分别得到高频分量融合后的值,最后进行提升小波逆变换,得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统算法。     

基于小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换的改进图像融合方法。对小波分解后的高频分量使用图像区域内像素的最大绝对值作为该区域中心像素的活性测度以得到融合图像的高频分量,对分解后的低频分量通过度量其图像块的质量来确定融合图像的低频分量。实验结果表明,该方法得到的融合图像清晰度和对比度都较好,是一种有效的图像融合算法。     

一种基于Contourlet变换的图像融合方法

本文给出了一种基于Contourlet变换的图像融合的新算法.首先对两幅源图像分别进行Contourlet分解,将分解得到的高频部分和低频部分采用基于区域相似度测度的融合规则分别进行融合处理,再通过Contourlet逆变换重构得到融合图像.实验结果表明,此方法优于haar小波变换图像融合和LP金字塔变换图像融合,融合后图像的视觉效果更佳.     

一种基于提升小波变换的图像融合新算法

提出了一种基于提升小波变换的图像融合新算法.该算法对多源图像进行提升小波分解,并针对分解后的低频和高频分量各自的特点,选用不同的规则进行融合,即低频近似系数采用基于邻域空问频率加一致性检验,高频细节系数采用基于像素点的绝对值取最大,最后进行提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,当采用空闻频率误差比率和平均梯度作为客观评价标准,该算法具有良好的融合效果.     

一种改进的SAR与可见光图像融合算法

针对现有SAR与可见光遥感影像融合算法的计算复杂度较高,细节信息保留较差等问题,提出了一种NSST-IHS结合自适应PCNN改进的融合算法。该方法先利用IHS 变换提取可见光图像的亮度分量I,并将得到的亮度分量I与SAR图像分别进行NSST变换;然后,针对低频子带分量采用方向信息即空间频率和平均梯度自适应调整PCNN的外部刺激与链接强度;高频子带分量上运用改进的拉普拉斯能量和(SML)的融合规则;最后,运用逆 NSST变换和逆IHS变换得到最终融合图像。实验表明,本文算法所得融合图像比传统算法在视觉效果方面提升明显,光谱信息及线性结构特征得到更多保留、各类评价指标上比传统算法要更好。     

基于小波非线性外推的图像增强方法

针对图像增强的问题,提出了一种新的图像增强方法．该方法将小波变换与频域非线性外推算法相结合,首先利用小波变换提升图像的高频成分,再利用频域非线性外推算法增加图像的高频分量,最终实现图像的增强．实验表明,该新方法有效地提高了图像的视觉效果．     

基于NSST与改进PCNN的红外与可见光图像融合方法

针对目标红外图像与可见光图像信息优势互补的需 求,引入改进的脉冲耦合神经网络,提出一种新颖的基于非下采样 剪切波变换的红外与可见光图像融合算法。首先选取非下采样剪切波变换将图像进行分解, 获得高低频分量;其次低频分量的 融合是利用改进空间频率作用脉冲耦合神经网络输入激励,且其链接强度由表征图像信息的 平均梯度自适应调整;而高频分量 处理方法是利用局部平均梯度与区域方差自适应加权融合;最后,对分别处理后的低高频分 量经过非下采样剪切波变换可逆变 换获取融合图像。实验结果表明,该算法可以有效综合图像的优势信息,融合结果在主观与 客观评价上比经典算法更好。     

一种新的基于多尺度几何分析的图像融合方法

基于多尺度几何分析方法——非下采样轮廓波(Con tourlet)变换(NSCT)和Beamlet变 换,提出一种全新的医学图像融合方法。在进行NSCT分解后,在高频成分首先使用Beamlet 变换进行边缘检测, 然后根据聚类分割边缘密度的差值确定其系数的融合规则;对于低频成分,采用局部区域标 准方差系数的融合规则;经过 一致性校正后,通过对融合后的高频与低频子带系数进行逆NSCT得到重构图像。数值实验表 明,与传统的融合方法相 比较,本文方法能够有效减少噪声对融合图像的干扰,增强了融合的线性细节表达能力,提 高了信息量。     

基于区域特征的改进IHS图像融合算法

提出了一种基于区域特征的结合IHS变换和小波变换的图像融合算法,首先分别对多光谱图像和高分辨率全色图像进行IHS变换和直方图匹配,对I分量和调整后的高分辨率图像进行小波分解,然后对不同频率分量进行融合时引入区域特征准则,低频部分采用加权平均算子融合法,高频部分采用改进的区域方差加权融合法,最后结合主观判断和客观定量分析验证该算法,实验结果表明该算法的融合图像的质量要优于传统的IHS变换法和小波变换法。     

一种基于伪序列码的数字水印技术

提出了一种基于伪序列的离散小波变换的数字水印方案．这种方案基于DWT域的图像水印嵌入和提取算法,充分利用了小波变换的时频域特性,并加入一个伪随机序列．检测时,对水印的图像进行塔式分解,通过计算处理每一层取得的所有相关信息．经过试验证明,该算法具有较好的鲁棒性及实用性．     

基于组合混沌系统的彩色图像加密算法

为了提高彩色图像信息的安全性,针对单一混沌系统的不足,提出一种基于组合混沌系统的彩色图像加密算法。首先将明文图像变化成为红(R)、绿(G)和蓝(B)三个分量,并采用小波变换分别对R,G,B三个分量进行分解,然后采用不同混沌系统对R,G,B三个分量的低频系统分别进行置乱处理,并采用小波重构得到加密后R,G,B分量,最后对组合R,G,B进行随机排列,得到密文图像,并采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对其它彩色图像加密算法,本文算法获得了更加理想的图像加密效果,在提高密钥空间的同时,抗攻击能力得到大幅度提升。     

一种基于改进脊波变换的激光图像滤波算法

针对激光图像中的斑点噪声,提出了一种基于改进脊波变换的滤波算法.该算法首先对含有噪声的激光图像进行二维连续脊波变换,获得高频和低频分解系数;然后根据高频系数中噪声分布特征设计出一种能够根据脊波分解层数的变化而自适应调整的阈值函数模型;提出一种修正硬阈值函数对于低频脊波分解系数进行处理;最后进行系数重构.采用自适应维纳滤波对重构图像出现的“卷绕”现象进行处理.仿真结果表明,该滤波算法对于激光图像中的斑点噪声的抑制效果优于经典中值滤波(MF)、自适应中值滤波(AMF),对于激光图像处理具有一定的参考价值.     

基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在表达图像边界及线状特征上的缺陷,以及NSCT变换在表达图像细节信息的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法。在图像NSCT分解后,对低频系数使用基于小波变换的融合算法,对高频系数结合融合图像的特点采用了基于区域方差的融合规则。实验结果表明,基于NSCT变换和小波变换相结合的融合算法能更好地保持可见光图像的光谱信息和红外图像的目标信息,具有更多的细节特征以及更清晰的边缘。     

High compression image coding via directional filtering

A new image coding technique is presented as derived from an image decomposition into a low frequency component and many high frequency directional components. The directional filters and their properties are introduced. Then the implementation of the directional decomposition and the selection of the information to be coded are described. The combination of transform domain coding of the low frequency component and spatial domain coding of the directional components led to acceptable results with compression ratios higher than 30 to 1.