基于区域锐度的多聚焦图像融合

为了获得同一场景内所有物体都清晰的图像,提出一种新的多聚焦图像融合算法。把待融合图像进行分块,构造融合块的清晰度评价函数（区域锐度）,根据其区域锐度值,判断融合块应取自哪幅源图像。采用投票选举的方法对融合图像进行一致性校验,对相邻但来自不同聚焦图像的融合块进行加权融合。实验结果证明,与基于小波分解的融合算法相比,该算法速度快、效果好。     

基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法

提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。     

结合小波变换和自适应分块的多聚焦图像快速融合

提出一种基于小波变换和自适应分块相结合的多聚焦图像快速融合算法。该算法以小波变换为框架,对小波低频系数采用自适应尺寸分块的方法进行融合,图像块的尺寸由差分进化算法优化求解,然后对此低频融合结果进行精细化处理,得到一幅能精确到每个系数来源的标签图,再利用局部小波能量与该标签图相结合的方法对小波高频系数进行融合,最后重构得到融合结果。实验表明,该算法的融合结果在主观视觉效果和客观评价准则两方面均可以接近甚至达到图像融合领域的最好水平,且在提高融合质量和降低运算代价间取得较好的折衷。     

自适应调整控制参数的差异演化算法

控制参数选取是包括差异演化在内的演化算法设计时所面临的一个重要问题,对算法的性能有着重大影响.针对差异演化算法参数选取问题,提出一种利用个体适应度作为参数调整决策依据,并结合一定的调整概率对F和CR进行自适应调整的方法,解决了手工设置控制参数的不便.同时利用交叉操作生成双子代个体与父代个体竞争形成新一代种群,加快了算法的收敛.对标准测试函数的仿真实验结果表明,该算法无论在最优解质量和收敛速度上都优于相关算法,尤其对于高维函数而言.     

免疫粒子群优化算法在图像融合中的应用

提出了一种基于图像分块的小波多聚焦图像融合方法,并将免疫粒子群优化搜索策略应用于多聚焦图像融合子块寻优中。将图像子块作为粒子,以寻求最优组合分块形成的融合图像。利用两种评价参量,即信息熵和交叉熵进行不同图像融合方法的分析及效果评价,实验结果表明,其融合性能优于对图像只进行分块而不作小波分解的融合方法和只作小波分解而不进行分块的融合方法,该方法既能消除块痕迹,又能节约运算量,取得了很好的融合效果。与标准粒子群相比,免疫粒子群的收敛性能和达优率更好。     

基于视觉显著度的多聚焦图像融合方法

多聚焦图像存在聚焦区和离焦区,聚焦区通常吸引人的注意力,具有突出的视觉显著性。传统融合算法缺乏对聚焦区域的定位能力,对多聚焦图像融合的适应性普遍较差。为此,提出一种模拟人类视觉注意机制的多聚焦图像融合方法。利用谱残差算法计算源图像的显著度图,通过判断不同源图像相同位置上的像素显著性,选择显著度大的图像像素组成该源图像的聚焦区,显著度相等的像素构成边界带,使用腐蚀膨胀操作消除聚焦区内的孤立像素点,以每幅源图像的聚焦区域和梯度值较大的边界带像素作为融合图像的像素。实验结果表明,该方法能自主选择清晰像素,获得37d B以上的高峰值信噪比,且基本无参数设置,在不同类型图像融合中均表现出较强的鲁棒性。     

基于相对清晰度的多焦距图像融合算法

针对现有图像域融合算法难以合理度量区域清晰度,导致融合结果出现"振铃"现象的问题,提出一种基于图像区域相对清晰度的多焦距图像融合算法.该算法定义了图像区域的相对清晰度判定指标,并根据多焦距图像像素邻域的相对清晰度来逐个选取聚焦清晰的像素点从而构成融合图像.实验表明,所提算法能取得优于其它算法的融合效果;特别是,它能较好保留源图像包含的细节信息,从而显著减弱融合结果中的"振铃"现象.     

基于自适应变异算子的差分进化算法

针对差分演化算法易于早熟、收敛速度慢和收敛精度低等问题,提出一种基于自适应变异算子的差分进化算法。给出个体向量粒子及维度层定义,并提出了基于维度层加权的异维维度选择策略,首次将加权异维学习策略引入差分演化算法中,有效地提高了种群的多样性;根据种群聚集度的思想,提出一种基于种群聚集度自适应的变异算子,该算子能依据种群个体当前的种群聚集度自适应地调整DE/best/1变异算子和加权异维学习变异算子的变异权重,加快算法收敛速度、提高其收敛精度。通过在20个典型的测试函数上进行测试,与7种具有代表性的算法相比,结果表明提出的算法在求解精度和收敛速度上具有很大优势,并显示出了非常好的鲁棒性。     

基于SWT区域对比度像素提取的多聚焦图像融合

在多聚焦图像融合算法中,针对多分辨率系数融合法无法提取源图像清晰像素点和分块法存在的块效应的现象,从多聚焦图像清晰像素点和人眼视觉对比度的特征出发,利用平稳小波变换(SWT)的非下采样性和平移不变性,定义基于SWT的图像像素点区域对比度作为提取像素点的依据,在研究区域对比度邻域大小对像素点提取影响的基础上,设定适合的阈值建立提取模板,对多聚焦源图像中清楚区域的像素点进行提取,并对小部分未能提取的像素位置采用基于局部能量策略进行融合。仿真实验结果表明,新算法既有效地提取源图像的清晰像素点,又改善了块效应现象,融合效果有了很大提升。     

基于小波变换的自适应多聚焦图像融合算法

针对BURT法中阈值固定、与图像的不确定性较少关联的弊端,设计了一种基于小波变换的自适应融合算法.该算法运用小波变换对多聚焦图像进行分解,利用源图像的匹配度作为自适应阈值进行判别,再做相应的最大选取以及加权平均,最终通过小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法能够获得具有更丰富的信息量以及更高的清晰度的融合图像.     

A novel multi-focus image fusion approach based on image decomposition

Multi-focus image fusion is an effective technique to integrate the relevant information from a set of images with the same scene, into a comprehensive image. The fused image would be more informative than any of the source images. In this paper, a novel fusion scheme based on image cartoon-texture decomposition is proposed. Multi-focus source images are decomposed into cartoon content and texture content by an improved iterative re-weighted decomposition algorithm. It can achieve rapid convergence and naturally approximates the morphological structure components. The proper fusion rules are constructed to fuse the cartoon content and the texture content, respectively. Finally, the fused cartoon and texture components are combined to obtain the all-in-focus image. This fusion processing can preserve morphological structure information from source images and performs few artifacts or additional noise. Our experimental results have clearly shown that the proposed algorithm outperforms many state-of-the-art methods, in terms of visual and quantitative evaluations.     

基于对比度视觉模型的多聚焦融合图像的精确重构

采用基于对比度视觉模型的图像融合最优分块搜索算法 ,对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的清晰恢复进行了深入研究 .结果表明 :应用二十多幅各种不同图像实例 ,该方法的评价指标 RMSE(均方根误差 )不仅远小于目前国内外文献中研究的数值 ,甚至在一些情况下达到 0 ,实现了多聚焦图像对原始图像的精确重构 .该算法亦具有简捷性和可扩展性 ,对于非严格配准的图像也能得到很大程度地再现     

基于自动聚焦算法的多聚焦图像融合

在分析了多聚焦图像特点的基础上, 将镜头自动聚焦算法移植到多聚集图像融合问题的研究中, 并加以改进, 其主要思想是: 以高频分量作为图像清晰度的判据, 寻求多聚焦图像的聚焦区域, 将其直接移植到融合图像中; 而对于一个焦点到另一焦点的过渡区域, 对其用取最大特征的融合算子进行处理。实验表明, 该算法是原图像特征的最佳近似, 优于小波分解的融合算法。     

结合多分辨率与块分割的不同聚焦图像融合

提出了一种结合多分辨率与图像块分割的图像融合新方法。该方法除将多分辨率融合图像块作为可能位于源图像的模糊区域与清晰区域交界处位置的最终融合图像块之外,还将多分辨率图像融合方法获取的融合图像与源图像进行分块比较,选用与多分辨率融合图像块相似的源图像块作为最终融合图像块。实验结果表明,该方法能有效提高常用的多分辨率图像融合方法的融合效果。     

基于分块DCT的遥感图像融合方法

本文提出了用DCT变换处理全色光学图像和多光谱图像的融合方法。该方法的基本思想:首先将配准的图像分块,对图像子块进行DCT变换;在DCT变换域内,对全色光学图像子块的高频部分和对应的多光谱图像子块的低频部分进行融合;最终,将融合子块组合得到融合图像。实验表明:该方法是可行有效的,取得了理想的融合效果。     

多聚焦图像融合算法

多聚焦图像融合,是将两幅(或多幅)对同一场景的各个目标,聚焦不同的图像融合成一幅清晰的新图像.在多聚焦图像融合中,典型的群智能算法图像融合方法取得了较好的效果,如遗传算法、粒子群算法等.目前,对群智能算法的优化改进,加快图像的融合速度是一个主要的研究方向.     

支持动态互连的多处理器系统设计

针对多处理器系统通信带宽的高需求,结合LocalLink协议和Batcher-Banyan交换网络,提出一种适合在FPGA中实现的动态互连网络。与传统总线互连方式相比,该系统的通信性能有了较大的提高,仅占用少量硬件资源,便于集成新的通信接口,为多处理器系统设计提供了一种高性能且灵活的互连方式。     

基于拉普拉高斯金字塔的数字图像融合研究

阐述了基于拉普拉斯金字塔图像融合的原理和方法,首先对原图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,接着在对应的分层子图像上采用变换区域特征量测法进行融合,然后对得到的拉普拉斯金字塔反变换得到融合图像。通过使用MATLAB软件对本文研究的融合算法进行仿真实验,实验结果证明基于拉普拉斯金字塔图像融合方法得到的融合图像视觉效果良好,可视化清晰,图像质量得到了较大提高,该技术可广泛应用于多种研究领域。