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小波分析在图像融合中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
图像融合的目的是把同一目标的多幅图像融合成一幅质量高的图像。本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法,首先对两幅图像使用正交小波进行分解,得到两幅图像的小波分解系数,根据小波系数的特点,对两幅图像的小波系数进行比较,取绝对值大的小波系数构成融合的小波系数矩阵。对融合小波系数矩阵进行小波反变换,得到两幅图像的融合图像。最后使用该方法对两幅图像进行了融合,得到的融合图像汲取了两幅图像的优势,是一幅质量高的图像。 相似文献
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基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合 总被引:4,自引:2,他引:2
在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。 相似文献
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基于小波变换的红外与可见光图像融合技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着传感器技术的发展,单一的图像传感器往往不能够从场景中提取足够多的信息,需进行多源图像融合.为了解决多传感器图像所表现的目标特征不一致的问题,本文采用小波变换对红外及可见光图像进行了融合.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解.对于高频部分融合,取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵;针对低频部分融合,采用基于领域像素相关和基于区域方差相结合的策略.实验结果表明,该算法将红外与可见光图像对同一目标所表现出的不同特征、细节有效地融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图像处理系统获取信息提供了基础. 相似文献
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在图像处理中,边缘检测是模式识别、图像分割及图像场景分析的基础.传统的图像边缘检测算法具有算法简单,方向适应性强的优势,然而由于图像边缘具有多样性,使得这些传统算法的优越性得不到很好的体现.结合目前先进的小波理论和传统的微分法,提出一种改进的基于双正交小波变换的多分辨率图像融合方法.该方法把用不同方法处理得到的边缘图像融合生成一幅新的边缘图像,并取适当阈值,去掉多余的信息.经过计算机仿真验证,在突出图像的边缘和局城细节信息方面,该方法具有良好的视觉效果. 相似文献
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本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法,并针对小波分解的不同频率域,分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则.选择高频系数时,基于绝对值最大的原则,并对选择结果进行了一致性验证.文章设计了三种选择低频系数的方案,即平均法、Burt提出的平均与选择相结合的方法和基于边缘的方法.平均法在一定程度上降低了图像的对比度;平均与选择相结合的方法根据两幅图像的相关性采用平均法或选择法;第三种方法是一种基于边缘的方法,在多幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留,得到的合成图像最清晰.文章最后将提出的算法用于多聚焦图像的融合.从仿真结果可以看出,文中给出的方法可以很好地保留多幅原图像中的有用信息,得到多个目标聚焦都很清晰的融合图像.通过比较可知,如果尺度系数的选择采用第三种方案,融合图像的视觉效果最好. 相似文献
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提出了一种利用多个小波基联合的多聚焦图像融合新方法。该方法首先用每个小波基对源图像进行基于局部能量的融合,得到多幅初级融合图像,然后对初级融合图像在空间域内再进行基于局部方差加权平均融合,得到最终融合图像。实验结果表明,该方法比传统的单小波基融合方法具有更好的融合效果。 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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基于小波变换的低对比度图像增强 总被引:28,自引:0,他引:28
针对传统算法存在噪声过增强的问题,提出了基于小波分析的图像增强算法。在小波变换多尺度分析的基础上,算法对图像多尺度分解得到的小波系数进行缩减去噪,然后在不同尺度上对各分解系数进行不同程度的增强;对同一尺度的系数进行非线性处理以增加对比度;增强低频子带图像的对比度以保证整体的增强效果。实验表明,该算法能有效地增强低对比度图像,减小了噪声的增强幅度,使结果图像具有很好的视觉效果。 相似文献