复小波包域遥感图像局部自适应融合算法

为了使融合后的图像在保持原IKONOS 卫星图像多光谱特性的同时,最大可能地提高图像空间 分辨率,提出了一种基于四树复小波包变换的SAR 图像与多光谱IKONOS 卫星图像相融合的新方法．该方法 利用复小波包变换的多方向性和对高频细节信号良好的时频局部化分析能力,分别对IKONOS 图像经HIS 空 间变化的I 分量子图和SAR 图像进行复小波包分解,并对分解后的低频复系数采用取平均或取大值的方法、 对高频方向复系数采用邻域一致性测度的局部自适应方法进行复系数融合．用融合后复系数经复小波包反变 化得到的图像代替原IKONOS 图像经HIS 变换的I 分量,再经HIS 空间反变换得到最终的融合图像．实验结 果表明,该融合算法在光谱保留和空间质量提高方面,比传统的基于小波变换的融合算法具有更高的性能．     

自适应对偶树复小波－Curvelet变换的遥感图像融合

Curvelet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能。因此将Curvelet变换应用于图像融合领域,能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息。利用对偶树复小波-Curvelett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应遥感图像融合新算法。算法是将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像。将其他的融合算法和所提算法进行主观和客观的对比,结果表明,基于对偶树复小波-Curvelet变换区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法。     

基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应多传感图像融合算法

提出了基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应多传感图像融合新算法.算法将伞色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则.对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则.最后通过重构得到融合图像.将其他的融合算法和本文所提算法进行对比,结果表明,基于对偶树复小波-Curvelet变换的区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法.     

基于二元树复小波的图像插值超分辨率算法

根据二元树复小波理论和图像插值的特点,将二元树复小波变换与基于边缘插值方法相结合,得到一个放大的插值图像,然后将插值后的图像进行一级小波分解,将分解后的高频子带再做小波变换,并修正变换后的高颊子带系数,进行图像重构后得到最终的插值图像.实验结果表明,该方法能够提高图像的分辨率,_同时消除边缘处的"振铃"效应.     

复脊波变换SAR图像去噪算法

在分析传统脊波变换去噪方法优缺点的基础上, 针对其不足, 提出一种基于复脊波变换的去噪方法。算法将传统脊波变换中的标量一维小波变换替换为二元树复小波变换, 使得脊波变换具有平移不变性; 然后, 对图像采用冗余分块处理, 使得处理结果更平滑, 有效地提高了图像的峰值信噪比（PSNR）。仿真实验表明, 在SAR图像去噪应用中, 本方法能够更好地保留图像中的纹理信息, 处理结果优于传统脊波变换以及小波变换去噪方法。     

一种基于双树复小波变换的图像融合方法

提出了一种基于双树复小波变换的图像融合方法。采用双树复小波变换对源图像进行分解后,该方法首先对各频域分别定义一种活性测度和匹配测度,再通过相应的匹配测度来计算各频域的融合因子,然后采用加权与选择相结合的规则融合高频系数和低频系数,得到融合图像的各频域系数。最后,采用双树复小波逆变换重构得到融合图像。实验表明,该融合方法具有良好的客观评价性能和主观视觉效果。     

Q-shift二元树复小波在图像融合中的应用

复小波滤波器的构造较为复杂,采用Q-shift方法构造的二元树能有效地逼近复小波的实部和虚部特征,且具有近似的平移不变性;将二元树复小波变换用于不同传感器图像的融合,对来自不同传感器图像进行Dual-Tree CWT分解,得到2个低频子图和6个高频子图,将低频部分进行加权平均,高频部分采用最大值选取法进行融合。对融合结果的性能采用熵、均方根误差、平均梯度和相关系数进行评估,并与其它融合算法进行比较,结果表明:本融合方法优于同等环境下的其它方法。     

基于对偶树复小波域图像融合的SAR图像去噪

边缘信息是图像重要的细节信息,保护图像的边缘信息对提高图像质量非常重要.但是在图像去噪的过程中,往往会破坏图像的边缘信息.针对去除噪声和保护边缘信息的双重考虑,提出一种基于对偶树复小波域图像融合的SAR图像阈值去噪.考虑到局部硬阈值和软阈值各自的特点,利用对偶树复小波变换的优点和图像融合的特点,首先在自然对数域对SAR图像进行对偶树复小波分解,然后对小波系数分别执行局部硬阈值去噪和局部软阈值去噪,最后依次通过图像融合,对偶树复小波反变换,指数变换得到去噪以后的图像.实验结果表明,算法融合了两种周值去噪方法的优点,在明显去噪的同时,更好地保护了图像的边缘信息.     

基于双树复小波变换的图像融合方法

为获得更好的融合效果,提出基于双树复小波变换的图像融合方法。双树复小波变换具有平移不变性、方向选择性等特点,适合进行图像融合,优于传统离散小波变换方法。给出多策略的融合规则,源图像小波变换后低频采用区域清晰度,高频采用区域标准差。灰度多聚焦图像和彩色多聚焦图像的融合实验测试以及评价指标的统计结果,表明了双树复小波变换方法的优势和所用融合规则的有效性。     

基于双树复小波的遥感图像融合

介绍了DTCWT(双树复小波变换)的基本原理,与传统小波变换相比,DTCWT具有良好的平移不变性和方向选择性,能够提高小波分解和重构的精度,更好地保持边缘、纹理等细节.在传统小波图像融合的基础上,提出了三种基于DTCWT的遥感图像融合算法:基于IHS变换和DTCWT融合法、模值加权融合法和模值局部方差融合法.对"北京一号"小卫星数据进行融合实验,结果表明,三种融合算法不仅有效地增强了融合图像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息.     

基于二元树复小波的图像超分辨率内插

在Nyugen N等的图像超分辨率小波内插的算法框架下，用二元树复小波变换代替实离散小波变换，使图像超分辨率小波内插能得到更好的高分辨率图像的拟台部分和更多方向的细节。算法分析和实验结果表明了该方法是对N．Nyugen等的图像超分辨率小波内插框架的进一步改进。     

基于累加梯度和PCA变换的图像融合算法

为了从不同源图像获取互补信息,获得一幅比任何源图像更准确、全面、可靠的复合图像,提出了一种基于局部累加梯度和PCA变换的图像融合算法.该算法在对源图像进行双树复小波变换的基础上,运用局部累加梯度准则实现融合图像的局部细节系数选取,运用基于PCA变换的选择或平均准则实现融合图像的局部逼近系数选取,并对获得的融合细节系数和逼近系数进行双树复小波反变换得到相应的融合图像.通过计算机仿真,从视觉效果和定量分析可以看出该图像融合算法是有效的.     

基于复小波和支持向量机的纹理分类法*

针对图像纹理分类问题,提出了一种将二元树复小波变换与支持向量机相结合的分类方法,通过二元树复小波变换对纹理图像进行四层分解,提取各子频带小波系数模的均值和标准方差组成特征向量,利用支持向量机作为分类器实现纹理图像分类。对20类Brodatz纹理图像的分类实验表明,提出的方法具有较高的分类精度,在有限训练样本的情况下比传统的分类算法平均正确率有10%左右的提高,体现了该方法的有效性和良好的泛化能力。     

医学图像融合的并行实现

基于小波变换的并行医学图像融合方法有良好的效果且能进行快速实时融合。在介绍双正交小波变换图像融合方法的基础上分析了该方法的时间复杂度,提出了基于小波变换的多模图像融合的并行算法,并在配置了并行机群环境下实现了单幅和序列医学图像的并行融合,针对不同大小结果图像和不同机群规模进行测试,对并行效率的分析证实了该并行融合方法具有较好的并行性能和可扩展性。     

基于小波系数区域相似度的医学图像融合*

根据小波变换原理,给出了一种基于小波系数区域相似度的医学图像融合方法.首先,以图像小波变换系数的区域均值、方差、协方差统计参量构造匹配度和加权因子,对高频子图进行区域融合; 然后,在低频部分采用绝对值取大的规则,进行图像融合;最后经过小波逆变换得到融合图像.实验证明,该方法得到的融合图像具有良好的视觉效果和量化指标,体现出更强的融合性能.     

基于边缘检测的双树复小波图像融合算法

提出了一种新的图像融合算法——基于边缘检测的双树复小波图像融合算法。多聚焦图像经过双树复小波变换较好地克服了传统小波变换的平移敏感性等缺点;低频系数利用边缘信息进行融合,较好地保留了图像的细节信息,提高了融合图像的质量;高频系数则采用常见的基于区域特征的融合规则。实验结果证明,该算法能够有效地提高融合图像的清晰度,细节更为丰富。     

基于静态小波变换和2代曲波变换的图像融合算法

提出了一种基于静态小波变换(SWT)和2代曲波(curvelet)变换的图像融合算法.首先将原图像分别进行SWT变换得到高、低频分量.然后,对低频分量采用基于2代曲波变换的方法进行融合,对高频分量基于绝对值最大的方法进行融合.最后进行SWT逆变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该算法具有SWT变换和2代曲波变换二者的优点,主客观评价均优于单独SWT变换和单独2代曲波变换融合算法,也优于离散小波变换(DWT)和曲波变换相结合的融合算法.     

小波域多方向信息融合的纹理图像检索

由于能提供较多的方向信息,双树复小波变换在纹理图像检索中的检索率高于传统小波变换,但传统小波变换与双树复小波变换得到的方向子带不同。针对该问题,提出一种融合传统小波和双树复小波变换的一阶统计信息从而提取特征进行纹理图像检索的方法。对Brodatz图像库的仿真实验表明,该方法优于传统小波和双树复小波方法。     

基于多小波变换域特征的多模态医学图像融合

多小波是小波理论的扩展,在图像处理方面具有单小波所不具有的优点.它能够为图像提供一种比小波多分辨率分析更加精确的分析方法.在研究了多小波变换域上同一尺度多个子带间相关性、子带内相邻系数的相关性以及能量的低聚性的特性后,提出了一种基于离散多小波变换域特征的融合方法,并将不同模态的医学脑部CT图像和MR图像利用此方法进行融合,相比于传统小波域内的图像融合方法.该方法不仅能够完好地显示源图像各自的信息,很好地将源图像的细节融合在一起,而且得到的融合图像具有更良好的视觉效果和更优的量化指标,体现出更好的融合效果.     

基于替换规则的对偶树复小波变换遥感影像融合*

针对对偶树复小波变换(DT-CWT)比离散小波变换具有更好的方向选择性、平移不变性,能更好地表征影像特征的优点,提出了基于替换规则的对偶树复小波变换遥感多光谱和全色影像融合算法。通过对IKONOS影像的实验表明,本方法比基于实数小波变换的融合方法和IHS变换法有优势,在保留了光谱特征的基础上,更好地提高了融合影像的清晰度,且方法简单高效。