基于正交多小波的红外和可见光图像融合

在应用中,预滤波器或平衡滤波器的设计影响着多小波的处理结果.针对OPTFR-多小波,设计了一种平衡滤波器,将其应用于红外和可见光图像融合.首先.对红外图像和可见光图像分别进行三层OPTFR-多小波变换,提取出两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.由于图像的大部分能量集中在低频分量上,而不同尺度上的高频分量反映了图像在不同尺度上的细节信息,在对源图像融合时,对低频分量和高频分量分别采用能量和方差的加权平均进行融合,得到融合后的低频分量和不同尺度的高频分量,最后对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和以往的融合算法相比较,该算法强化了源图像的细节信息,提高了融合的效果.     

基于小波分频和二次均衡的图像增强算法

传统的图像增强算法在增强图像的同时也增强了图像的噪声信号,导致信息熵下降.结合小波变换多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡的优势,提出一种基于小波分频和二次均衡的高亮度图像增强算法.首先利用小波变换将图像分解为低频分量和高频分量,然后仅对低频分量作直方图均衡处理,再由均衡后的低频分量与各高频分量进行小波重构,最后对重构的图像再次进行直方图均衡处理.实验结果表明,该算法对于亮度较高的灰度图像有较好的增强效果.     

一种基于小波与概率估计的医学图像配准方法

为提高医学图像配准效果,提出了一种基于小波变换和互信息的配准方法.以小波变换对源图像进行二级分解,并在每个分解层对其子带分量分别进行贝叶斯最大验后概率估计,求概率估计的回归参数,得到配准图像的各小波子带分量,再进行小波逆变换,实现对源医学图像的配准.     

一种矿井低照度图像增强算法

针对小波变换在图像边缘保持和细节处理方面无法保持平衡及多尺度Retinex算法易造成图像出现光晕伪影和噪声污染严重等问题,将小波变换与基于多尺度引导滤波的多尺度Retinex算法相结合,提出了一种矿井低照度图像增强算法。该算法首先将低照度图像进行小波分解得到高频分量和低频分量;然后对图像高频分量采用三段式阈值函数进行小波去噪,对图像低频分量采用非线性全局亮度校正以增强图像亮度,同时采用多尺度引导滤波函数代替传统多尺度Retinex算法的高斯滤波函数来估计照射分量,进而求取反射分量,并运用主成分分析法对反射分量与非线性全局亮度校正的图像进行融合,有效提升图像边缘细节保持效果;最后对图像高频分量和低频分量进行小波重构,并对小波重构后的图像进行非线性变换,解决图像泛灰问题。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,可有效提升图像亮度和对比度,使图像边缘保持性能和细节信息丰富度得到有效平衡,避免了图像出现光晕伪影、颜色失真等现象。     

基于曲波变换的红外/可见光图像融合

和小波变换相比较,曲波变换能更好地表示图像的边缘信息.在此基础上给出了一种基于曲波变换的图像融合方法,并将其应用于红外和可见光图像融合.首先,对红外图像和可见光图像分别进行曲波变换,得到两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.在对源图像的各分量融合时,对低频分量采用平均加权进行融合.对高频分量采用取绝对值较大的方法进行融合,得到融合后的低频分量和不同尺度的高频分量,最后对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和基于小波变换的融合算法相比较,该算法较好地保留了源图像的细节信息,提高了融合的效果.     

基于多尺度Retinex的医学CT图像增强算法

为增强医学CT图像中的暗区信息和图像对比度,扩大灰度分布范围,提高医学CT图像的视觉效果,确保图像边缘轮廓信息完整,提出了基于多尺度Retinex的医学CT图像增强算法.获得准确的光照分布,将图像转换到RGB彩色空间,提取医学CT图像暗区信息,获取医学CT暗区图像,线性平滑处理医学CT暗区图像,得到用于医学CT暗区图像增强的光照强度分布图.将整数格式的像素值转换为浮点数,融合加权求和与单尺度Retinex模型,得到多尺度Retinex算法处理的医学CT图像,计算医学CT图像像素间的明暗关系,将多尺度Retinex算法色度空间线性映射到图像像素空间,转换后得到医学CT增强图像,实现医学CT图像增强算法.实验结果表明,所提算法的灰度分布范围较大,视觉效果较好,能够有效保留图像边缘轮廓信息,提高暗区图像的信息量和对比度.     

结合Curvelet变换和LSWT的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种结合二代Curvelet变换和提升静态小波变换LSWT的图像融合算法。首先将待融合的图像分别进行离散Curvelet分解变换,得到不同分解级数和方向下的细节尺度系数和粗尺度系数;其次对粗尺度系数分别进行LSWT变换,对变换得到的低频分量和高频分量分别采用不同的方法融合后进行LSWT逆变换,得到的系数作为Curvelet变换的粗尺度系数;对于Curvelet变换后得到的细节尺度系数采用局部平均能量方差的方法进行融合;最后进行Curvelet逆变换得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统方法。     

一种新颖的医学图像锐化增强算法

针对医学图像组织间不明显现象,提出了一种基于模糊规则和小波变换的医学图像锐化增强算法。对不同尺度的小波系数进行锐化增强时,首先根据该尺度低频系数中心像素与其邻域像素的相容性利用模糊规则自适应计算非线性细节增益系数。然后把增益系数与细节小波系数相乘,小波重建后得到增强图像。实验结果表明,提出的算法对图像细节进行增强的同时能够有效地抑制噪声。     

一种新的基于主分量变换与小波变换的图像融合方法

为了更好地进行不同分辨率图像的融合,提出了一种基于主分量变换与小波变换结合的多光谱图像与高分辨率图像融合方法。该新方法首先对多光谱图像进行主分量变换;然后分别对其第1主分量与高分辨率图像进行小波变换,并采用成像强度对比法有效地将经小波分解的高分辨率图像的低频分量信息融合到经小波分解的多光谱图像的第1主分量的低频分量中;最后,通过将小波融合结果作为多光谱图像的第1主分量再做逆主分量变换来得到最终的融合图像。实验结果分析表明,该新方法使融合图像在较好地保留光谱信息的同时,空间细节信息也得到了增强,比典型的IHS变换、主分量变换及小波变换融合方法具有更好的融合效果。     

基于数据融合及小波变换的医学超声图像去噪方法

医学超声图像固有的斑纹噪声,极大地降低了超声图像的质量,严重影响了对病灶的识别。经典的去噪方法在抑制斑纹噪声时丢失了图像中大量的细节和微弱的边缘信息。本文提出一种基于数据融合的小波变换去噪算法,首先对医学超声图像进行对数变换,将乘性噪声变成加性噪声,然后对同一原始信号含噪声的两幅同源图像分别进行小波分解,对两幅图像中小波系数的低频分量作加权融合;对水平、垂直与对角方向高频分量取两幅图像中各尺度下对应小波系数绝对值较大者各自分别融合,使高频分量中信号得以最大限度地保留,最后,经小波逆变换和指数变换得到去噪后图像。该方法在去除噪声同时能够有效保持边缘信息,较好地改善去噪后图像的视觉效果,取得了良好的效果。     

基于小波变换的混合作用域医学图像增强算法

医学图像对比度低,细节不清晰,要对其进行增强处理才能满足临床诊断的需要,而目前常用的小波增强算法自适应性差,丢失细节,为此提出了一种基于dbN小波变换的混合作用域医学图像增强算法,该算法结合Sobel算子提取的边缘,经过滤波变换,得到原图像的锐化图像,再采用能够扩展其灰度范围的幂次变换,实现图像增强。该算法通过实例验证,与常用的分段小波增强算法比较,自适应性强,增强后的图像细节丰富,具有良好的视觉效果。     

Fusion of multimodal medical images using Daubechies complex wavelet transform – A multiresolution approach

Multimodal medical image fusion is an important task for the retrieval of complementary information from medical images. Shift sensitivity, lack of phase information and poor directionality of real valued wavelet transforms motivated us to use complex wavelet transform for fusion. We have used Daubechies complex wavelet transform (DCxWT) for image fusion which is approximately shift invariant and provides phase information. In the present work, we have proposed a new multimodal medical image fusion using DCxWT at multiple levels which is based on multiresolution principle. The proposed method fuses the complex wavelet coefficients of source images using maximum selection rule. Experiments have been performed over three different sets of multimodal medical images. The proposed fusion method is visually and quantitatively compared with wavelet domain (Dual tree complex wavelet transform (DTCWT), Lifting wavelet transform (LWT), Multiwavelet transform (MWT), Stationary wavelet transform (SWT)) and spatial domain (Principal component analysis (PCA), linear and sharp) image fusion methods. The proposed method is further compared with Contourlet transform (CT) and Nonsubsampled contourlet transform (NSCT) based image fusion methods. For comparison of the proposed method, we have used five fusion metrics, namely entropy, edge strength, standard deviation, fusion factor and fusion symmetry. Comparison results prove that performance of the proposed fusion method is better than any of the above existing fusion methods. Robustness of the proposed method is tested against Gaussian, salt & pepper and speckle noise and the plots of fusion metrics for different noise cases established the superiority of the proposed fusion method.     

视网膜CT和MRI病变信息辅助诊断算法

视网膜图像病变信息的计算机自动提取算法是计算机智能辅助诊断的关键和难点。本文根据CT和MRI视网膜图像的成像机理不同以及诊断的需要,通常将具有不同细节的多源图像融合到一幅图像中去,在小波变换后的矩阵系数上,采用模糊隶属度函数量化的方法来融合视网膜图像,结合了小波分析以及模糊理论的优越性,使融合后的图像包含更丰富的细节和更全面的信息,实验证明,该方法融合效果好、性能佳,突出了多源图像的细节信息。     

第二代Curvelet变换在低剂量CT图像增强中的应用

低剂量CT图像信噪比低,图像对比度差。对婴幼儿低剂量颅脑CT图像应用第二代Curvelet变换,分别对低频子带进行非线性增强、对高频子带应用自适应域值方法进行去噪后再进行非线性增强,再经Cuverlet反变换后,其结果与小波变换增强及直方图均衡增强的结果进行比较。结果显示第二代Curvelet变换增强图像对比度及信噪比明显提高,图像细节显示清晰,效果良好。     

基于模糊剪枝的最优小波包基图像压缩算法

提出一种基于模糊剪枝的最优小波包基图像压缩算法。图像经完全小波包分解后,以每个小波包分解的高频系数占所有高频系数的比值及每个节点子女熵值与原节点熵值的比值作为模糊系统的2个输入;通过构造模糊规则,将小波包系数分为裁剪类和保留类,由保留类构造最优小波包基;根据最优小波包基,在不同的小波包分解层次上采用不同的阈值对图像进行压缩。仿真实验结果表明,该算法与比特-失真率优化算法和小波包最优树全局阈值压缩算法相比性能更优。     

基于双树复小波的图像修复

小波变换技术已被广泛应用于图像修复领域,但其在图像修复过程中出现的边缘部分模糊或不连接的情况成为了一个难点。针对此问题,提出了基于双树复小波变换的图像修复算法。该算法使用双树复小波变换对破损图像进行多尺度和多方向的分解,对各个高频方向子带使用全变分(Total Variation,TV)模型进行快速修复,各个低频分量使用改进了的曲率驱动扩散(Curvature-Driven-Diffusions,CCD)模型进行迭代修复,最后通过小波逆变换得到最终的修复图像。实验结果表明,该方法很好地推广了双树复小波变换在图像修复领域中的应用,并且在图像纹理的修复以及在结构部分的填充都有较好的效果。     

基于小波变换和模糊理论的裂纹图像增强算法

针对传统图像增强算法的缺陷, 提出了一种基于小波分析和模糊理论的图像增强算法, 该算法先对原始图像进行小波变换得到图像的高频和低频小波系数, 再定义新的模糊隶属度函数对低频系数进行模糊增强, 对不同方向上的高频系数进行小波阈值去噪, 通过小波重构得到增强后的图像, 所有算法通过Matlab编程验证, 能有效的增强图像, 改善图像的视觉效果. 实验结果表明, 算法是可行有效的.     

基于小波变换的模糊图像融合技术的研究

模糊图像融合技术即多聚焦图像融合技术,是指将同一场景的不同聚焦点的图像融合成一幅更加清晰、信息量更大的图像.本文在小波变换的基础上,对源图像不同聚焦点部分进行分割处理,再对分割后的不同区域通过小波变换和优化方法进行分解融合,实验证明这种图像融合方法比传统的融合算法效果好,信息量更多.     

基于粗糙集和属性直方图的医学图像增强

医学图像信息存在着复杂性,在处理中的各个不同层次可能出现不完整性和不确定性。利用粗糙集理论进行图像增强,子图的划分是关键。属性直方图是对直方图概念的推广,是一种由先验知识约束的直方图,将它用于子图划分。在此基础上本文提出了一种基于粗糙集和属性直方图的医学图像增强方法。利用属性直方图的Otsu算法确定灰度阈值,根据灰度阈值利用不可分辨关系,将图像划分为背景子图、目标子图和噪声子图,对噪声点用中值滤波进行滤除,去噪后的背景子图和目标子图进行增强变换,合并得到增强图像。以胸部CT图像中的肺组织为目标区域,进行大量的实验,结果表明该方法明显增强了图像且不损害图像的边缘。