基于Contourlet变换的多传感器图像融合

提出了一种新的基于Contoutlct变换的融合多传感全色和多光谱影像的算法;由于Contourlet变换具有良好的多方向性和多尺度,所以比其他方法更适应于进行多传感图像融合,对于Conmurlet变换后得到的低频和高频分量系数,采用平均法选择低频区域系数,选择区域"能量"较大的高频系数作为融合影像的高频系数;实验结果表明,基于所提出的contouriot变换的融合结果.优于其他常用的融合方法.     

基于小波多尺度分解的区域图像融合及算法研究

提出一种新的图像融合方法,该方法首先利用小波变换对要融合的图像进行多尺度小波分解;然后对分解后的各层上不同频带的子图像采用不同的融合处理技术,即在低频域内采用平均算子进行融合处理,以保留图像的背景信息,在高频域内对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理;最后将融合的低频分量和高频细节分量结合进行小波逆变换得到融合图像。采用该融合算法对两幅不同位置聚焦的图像进行融合实验,结果表明,采用该方法可以得到较好的融合效果。     

基于小波多尺度分解的区域图像融合及算法研究

提出一种新的图像融合方法,该方法首先利用小波变换对要融合的图像进行多尺度小波分解;然后对分解后的各层上不同频带的子图像采用不同的融合处理技术,即在低频城内采用平均算子进行融合处理,以保留图像的背景信息,在高频域内对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理;最后将融合的低频分量和高频细节分量结合进行小波逆变换得到融合图像.采用该融合算法对两幅不同位置聚焦的图像进行融合实验,结果表明,采用该方法可以得到较好的融合效果.     

基于补偿机制的NSCT域红外与可见光图像融合

针对传统基于非下采样Contourlet变换和脉冲耦合神经网络的图像融合方法易出现图像失真的缺点,本文提出一种基于小波变换与PCNN补偿的NSCT域内红外与可见光图像融合方法。首先将红外和可见光图像分别进行NSCT分解,得到低频分量和高频分量;然后对低频分量进行二维小波分解,得到1个低频子带和3个方向子带,对其低频子带采用局部能量加权的方法进行融合,其余3个子带采用绝对值取大的方法进行融合;NSCT分解的高频子带融合规则分为对最高层的融合和其他层的融合,最高层采用绝对值取大的方法进行融合,而其余层采用的是基于改进型的PCNN的方法进行融合;最后将得到的低频子带和高频子带进行NSCT重构获得融合图像。合成及真实图像集实验结果表明,本文算法相对于传统的融合方法增加了图像的纹理和细节信息,有效地抑制了图像失真问题,具有较高的融合精度与较快的融合效率。     

改进拉普拉斯能量和的尖锐频率局部化

为了克服Contourlet融合在远离支撑区间上出现的混叠成分,抑制融合图像在奇异处产生伪吉布斯现象,提出了改进拉普拉斯能量和的尖锐频率局部化Contourlet (SFLCT)域多聚焦图像融合方法.采用SFLCT而不是原始的Contourlet对多聚焦图像进行分解,并将多聚焦图像空域融合方法中评价图像清晰度的指标引入到SFLCT变换域,用拉普拉斯能量来选择变换域系数.然后,逆SFLCT重构得到融合结果.最后,采用循环平移来提高SFLCT的平移不变性,有效抑制融合图像在奇异处产生伪吉布斯现象.实验结果表明:对于多聚焦图像,所提方法比循环平移小波变换法的互信息提高了5.87%, QAB/F提高了2.70%,比循环平移Contourlet方法的互信息提高了1.77%, QAB/F提高了1.29%;视觉效果优于典型的空域分块拉普拉斯能量方法和平移不变小波变换方法.     

改进拉普拉斯能量和的尖锐频率局部化Contourlet域多聚焦图像融合方法

为了克服Contourlet融合在远离支撑区间上出现的混叠成分,抑制融合图像在奇异处产生伪吉布斯现象,提出了改进拉普拉斯能量和的尖锐频率局部化Contourlet（SFLCT）域多聚焦图像融合方法。采用SFLCT而不是原始的Cont-ourlet对多聚焦图像进行分解,并将多聚焦图像空域融合方法中评价图像清晰度的指标引入到SFLCT变换域,用拉普拉斯能量来选择变换域系数。然后,逆SFLCT重构得到融合结果。最后,采用循环平移来提高SFLCT的平移不变性,有效抑制融合图像在奇异处产生伪吉布斯现象。实验结果表明：对于多聚焦图像,所提方法比循环平移小波变换法的互信息提高了5.87%,QAB/F提高了2.70%,比循环平移Contourlet方法的互信息提高了1.77%,QAB/F提高了1.29%;视觉效果优于典型的空域分块拉普拉斯能量方法和平移不变小波变换方法。     

基于剪切波变换的可见光与红外图像融合算法

针对不同传感器的图像融合问题,提出一种基于剪切波变换的可见光与红外图像融合算法.首先通过剪切波变换对多源图像进行多尺度多方向分解,获取图像的低频子带与高频子带系数.在融合过程中,针对高、低频子带系数所反映图像尺度特征的差异性,采用相应的区域显著性方法进行量化描述.鉴于两源图的不同物理特性导致同一场景景物灰度分布存在差异的现象,采用区域相似性进行量化区别.综合区域显著性与区域相似性2个参数制定融合规则,实现多尺度分解系数的优化组合,经剪切波反变换重构各融合后的子带系数,获取最终的融合图像.实验结果表明,该算法与相关融合算法相比,在主观视觉效果与客观量化指标性能上均有所改善.     

基于拉普拉斯能量和的循环平移尖锐频率化Contourlet域多聚焦图像融合方法

本文提出基于拉普拉斯能量和的循环平移尖锐频率化Contourlet ( Sharp Frequency Localized Contourlet Transform-SFLCT)域多聚焦图像融合方法。SFLCT 成功减少了原始contourlet在远离支撑区间上出现的混叠成分。但是,SFLCT中的方向滤波器的降采样使得它缺乏频移不变性,容易在图像奇异处产生伪吉布斯现象。因此,本文采用循环平移(Cycle Spinning)来提高SFLCT的频移不变性。同时,本文将多聚焦空域融合方法中评价图像清晰的指标引入到SFLCT变换域,比较证明拉普拉斯能量和具有最好区分变换系数来自于清晰还是模糊图像的能力。因而,我们采用拉普拉斯能量来选择变换域系数,并重构得到融合图像。实验结果表明,针对多聚焦图像融合,所提方法在视觉效果和客观评价指标上都优于典型的空域分块拉普拉斯能量和方法、平移不变小波变换方法、循环平移小波变换方法和循环平移contourlet融合方法。     

基于小波变换纹理一致性测度的遥感图像融合算法

本文提出了一种基于小波变换的遥感图像融合算法，利用多分辨小波变换的系数，采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数，高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则，调整高频小波系数大小。利用小波变换对图像相对应的低频分量及各方向细节分量进行针对性融合处理，很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起，并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明，这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果，这种算法有效且优于传统的图像融合方法。     

基于DCT变换的图像融合方法研究

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)以及一种结合小波变换与DCT变换的图像融合新方法。前者将源图像进行分块DCT变换,依据DCT系数的高频能量,对源图像的对应区域进行融合。后者利用DCT系数的高频能量对小波分解后得到的低频子图进行融合,同时以此为依据对小波最高分解层的小波高频系数进行选择,其他分解层的小波高频系数依据最大局部方差准则进行融合。依照平均误差、峰值信噪比以及均方根误差等客观评价标准,将新方法与其他常用的基于小波变换或DCT变换的融合方法进行了比较。实验结果表明,结合小波变换与DCT变换的图像融合新方法获得的融合效果优于其他方法。该方法与常用的基于小波变换的融合方法相比,其平均误差减少了40.8%~69.5%,峰值信噪比提高了9.9%~15.6%,均方根误差减少了34.8%~47.5%,评价结果与目视效果相吻合,表明该方法能有效地提高图像融合的质量。基于DCT变换的图像融合新方法的融合效果仅次于结合小波变换与DCT变换的图像融合新方法且其计算量相对较少,适用于实时处理。