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基于非负矩阵分解和红外特征的图像融合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统图像融合方法鲁棒性较差的缺点,提出了一种基于非负矩阵分解和红外特征的图像融合方法,实现源图像的目标区域和背景区域分别融合.首先将源图像作为原始数据进行非负矩阵分解得到特征基图像,特征基图像包含了源图像的整体特征;利用红外图像目标与背景灰度显著差异,通过区域生长方法从红外图像提取目标区域,将红外目标区域与特征基图像背景区域相融合得到融合图像.实验结果表明,该方法不仅简单易行,而且在保留了可见光的高空间分辨率和纹理细节信息同时,突出了红外图像对热目标敏感特点,提高了图像的可判读性. 相似文献
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基于小波变换的图像融合技术研究 总被引:8,自引:1,他引:7
提出了一种基于小波变换的图像融合算法.首先,将配准后的多源图像进行小波分解,从而得到各个源图像的低频系数和高频系数.其次,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,通过小波逆变换得到融合图像.通过大量的实验以及与其他融合算法的比较分析,表明该方法的有效性和优越性. 相似文献
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一种基于小波多分辨率分解的图像融合新算法 总被引:30,自引:11,他引:19
提出了一种新的基于小波多分辨率分解的图像融合方法。该方法先利用小波变换将图像分解为不同分辨率、不同方向的分量,然后利用方向对比度和基于区域标准差最大化的融合规则得到融合图像的小波系数;最后通过逆小波变换得到融合图像。实验结果表明,本方法是十分有效的。 相似文献
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《红外技术》2017,(6):505-511
针对高光谱图像解译需求,提出了一种基于目标检测理论的NSCT域高光谱图像与全色图像融合方法。首先对高光谱图像进行RX异常目标检测,得到目标背景分离图像;然后对参与融合的波段图像进行无下采样轮廓波分解,得到不同分辨率的低频子带和多方向的带通子带;对于背景区域的低频子带系数和高频子带系数,分别采用加权平均和平均梯度自适应加权的融合策略,对于目标区域,则根据不同特征采用区域方差自适应加权的低频系数融合方法和区域方差取大的高频系数融合方法;最后进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文提出的融合方法能够有效提高高光谱图像的目视效果,突出目标与背景区域的差异,有利于目视解译工作的进行。 相似文献
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一种超高分辨率遥感图像融合新算法 总被引:4,自引:0,他引:4
该文针对超高分辨率的全色光图像和多光谱图像的融合,提出了一种基于对应分析的图像融合新算法。该算法在对多光谱数据进行对应分析的基础上,利用冗余小波变换提取出全色光图像的空间细节信息并将其融入到成分空间。实验分别采用IKONOS和QuickBird数据,融合结果的目视效果与客观评价表明,相比现有同类融合方法,该方法能够在提高空间分辨率的同时更好地保持光谱特性,有效地减少了色彩失真的现象。 相似文献
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为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数。低频子带系数使用改进的加权融合算法,用平均梯度来计算加权参量,以此来改善融合图像轮廓模糊度高的问题,高频子带系数采用区域方差和区域能量相结合的融合规则,以得到丰富的细节信息。最后,进行shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。 相似文献
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基于区域的小波多尺度多聚焦图像融合方法 总被引:6,自引:2,他引:4
提出了基于区域的小波多尺度多聚焦图像融合方法.首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,得到两个金字塔结构.对于金字塔的每一层分解,使用"区域象素聚类"的方法生成标签图像,利用标签图像,对两金字塔各层的三个高频细节分量按区域能量取大的规则,形成融合二值决策图,每层分解对应一个二值决策图.利用每一层的二值决策图对相应层的细节分量进行融合,最后重构.并采用均方根误差对该方法进行了客观评价.实验结果表明本方法对多聚焦图像有较好的融合效果,其融合性能比基于窗口能量取大的单个象素的小波图像融合方法和文献[3]提出的融合方法的融合性能都好. 相似文献
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Texture analysis-based multi-focus image fusion using a modified Pulse-Coupled Neural Network (PCNN)
Multi-focus image fusion is an effective method of information fusion that can take a series of source images and obtain a fused image where everything is in focus. In this paper, a multi-focus image fusion method based on image texture that adopts a modified Pulse-Coupled Neural Network (PCNN) approach is proposed. First, the texture of an image is obtained by means of image cartoon and texture decomposition. An ignition image is then acquired by inputting the image textures into a modified PCNN. Ignition images are compared to each other to obtain an initial decision map. A small object detection and bilateral filter is then applied to the initial decision map to reduce noise and enable smoother processing. Finally, the source images and decision map are used to produce the fused image. Experimental results demonstrate that the proposed method effectively preserves the source images information while delivering good image fusion performance. 相似文献
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基于色彩局域旋转搜索的区域融合方法及应用 总被引:4,自引:3,他引:1
报道了一种基于局域旋转搜索的目标区域融合方法。该方法可在搜索目标区域的同时,对那些搜索出的互不连通的各部分目标区域进行融合处理。由于融合处理只在局域范围内进行,因而处理的像素少,并可在1次局域旋转搜索过程中同时实现对目标区域的搜索及融合处理。该方法已有效地应用于彩色图像跟踪之中,实验在350MHz主频的微机上完成,系统的图像处理速度为20frames/s,相对于CCD的25frames/s图像采集速度,图像跟踪率为80%。 相似文献
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针对复杂背景中/长波红外图像的特点,提出了一种基于小波变换的中/长波红外图像融合检测方法。首先,对原始中/长波红外图像分别进行小波变换,提取出两幅图像的低频和高频信息;然后,分别对图像的低频和高频信息采用不同的融合准则进行融合,并用小波逆变换重建成融合图像,自适应选取阈值,获得最终的目标检测结果。在实验中,采用相同的方法分别用融合图像、单波段红外图像进行目标检测,实验结果证明,用文中提出的融合检测算法优于仅用长波或中波红外图像的目标检测。 相似文献
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以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出一种基于Contourlet变换的彩色图像融合算法.算法首先通过IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换将彩色可见光图像从RGB颜色空间变换到IHS空间,进而利用Contourlet变换和加权融合规则将 I 分量图像与红外图像进行融合,然后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸以获得与 I 分量相同的均值和方差,最后用拉伸后的灰度融合图像替换原来的 I 分量,并通过IHS逆变换得到最终的RGB彩色融合图像.算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到图像融合中,另一方面提供了一种新的红外和可见光图像的彩色融合方法.实验结果表明,同样采用本文的彩色融合方法,Contourlet变换的融合结果优于小波变换,而且本文彩色融合方法的融合性能明显超过传统IHS变换融合法. 相似文献