基于小波变换的区域特征加权自适应图像融合算法

提出了一种基于小波变换的区域特征加权自适应图像融合算法。首先对源图像做小波变换,分解成低频和高频图像,分解后的低频图像选取一组区域特征进行自适应动态加权,高低频图像采用区域能量融合规则,再对得到的低频和高频图像进行小波反变换。实验结果表明该方法能得到较好的融合效果。     

区域特征动态加权的IHS小波遥感图像融合

研究传统的IHS变换、小波变换和两者结合的图像融合方法,提出一种区域多元特征动态加权的IHS小波遥感图像融合算法。结合IHS变换和小波变换的优点,对匹配后的新全色分量和IHS变换后多光谱图像的亮度分量,采用多元特征动态加权法进行小波融合。实验结果表明,与传统融合算法相比,该算法在空间细节增强和光谱信息保持方面性能较优。     

基于区域性能的自适应遥感图像融合方法

为了把图像的融合效果评价信息加入到融合规则的选取过程当中,针对合成孔径雷达和可见光两种常见的遥感图像,提出了一种基于区域性能的自适应融合方法。该方法首先利用平滑滤波抑制SAR图像斑点噪声,再分别对源图像作小波分解。融合图像的低频系数由一组区域性能评价参量按隶属度控制规则自适应调节得到;高频系数则直接采用可见光图像的高频系数,对新的低频和高频系数实施小波反变换即可得到融合图像。实验结果表明该方法能够取得很好的融合效果。     

基于区域特征加权的IHS图像融合方法

针对传统IHS变换图像融合方法在高分辨率和多光谱图像融合中存在的光谱畸变现象,研究了现有的一些改进IHS变换图像融合方法,提出了一种基于局部区域多元特征动态加权的IHS图像融合方法,根据主观目视判决和客观评价指标对融合结果进行了比较和分析。仿真结果表明,该文提出的方法能使融合图像具有较好的空间分辨率,同时又能很好地保持原有多光谱图像的光谱特性。     

一种自适应特征分块加权的图像检索方法

文中提出了一种自适应特征加权的图像检索方法。首先提取图像的颜色直方图以及梯度直方图,根据图像的特点,用不同的方法进行分割。然后将已分割图像分成4×4小块,按照其颜色和纹理的分布情况,计算每小块的特征加权值。最后,以分块加权的一维颜色矢量直方图为特征,进行相似度匹配,欧氏距离较小的图像为检索结果。实验结果表明,综合利用颜色和边缘特征比单独用一个特征进行图像检索的效果要好,自适应特征加权后的检索准确率更高,对于拥有较明显的目标与背景差异的图像,该方法特别有效。     

灰度值加权医学图像融合方法

根据医学图像显像特点,说明医学图像融合在空域上研究的可行性,并针对灰度值极大法在颅脑图像融合中的不足做了改进,把图像的区域特征考虑在内,经反复实验比较,发现图像的平均梯度不仅能反映图像的清晰程度,同时还反映出图像中微小细节反差和纹理特征,提出了灰度值加权和的算法,以灰度值为基础,把平均梯度作为权值,结果证明,给定合适的权值大小,融合后的图像脑组织丰富清晰,并且相对变换域融合,计算量小,适用于实时性系统.     

一种自适应多态特征融合的交通图像去雾算法

雾天户外获取的交通图像质量差,使用现有算法会错误估计大气光值和透射率,产生天空区域颜色失真和光晕现象,为此提出了一种自适应多态特征融合的交通图像去雾算法。根据雾天交通图像天空区域的特征,利用明暗区域检测模型划分天空和非天空区域,分别估算相应的大气光值以消除颜色失真;同时使用多尺度图像分解模型逐像素自动发掘多态特征,进一步利用自适应特征融合策略,突出局部显著特征并重组特征,细化出精准的透射图,解决光晕效应。实验结果表明：新算法复原后的交通图像视觉效果真实,客观评价指标整体优于其他经典算法,相比耗时最短。该算法有效解决了色彩失真和光晕效应,很好地满足了速度快和高精度的要求,对智慧交通建设领域具有重要的应用价值。     

基于相邻特征融合的红外与可见光图像自适应融合网络

为了获得目标边缘清晰且细节丰富的红外与可见光融合图像,以前馈去噪卷积神经网络(Denoising Convolutional Neural Network, DnCNN)的骨干网络为基础,从网络架构和损失函数两方面对其进行全面改进,提出基于相邻特征融合的红外与可见光图像自适应融合网络(Adjacent Feature Combination Based Adaptive Fusion Network, AFCAFNet).具体地,采取扩大通道数及双分支特征交换机制策略将DnCNN前段若干相邻卷积层的特征通道进行充分交叉与融合,增强特征信息的提取与传递能力.同时,取消网络中所有的批量归一化层,提高计算效率,并将原修正线性激活层替换为带泄露线性激活层,改善梯度消失问题.为了更好地适应各种不同场景内容图像的融合,基于VGG16图像分类模型,分别提取红外图像和可见光图像梯度化特征响应值,经过归一化处理后,分别作为红外图像和可见光图像参与构建均方误差、结构化相似度和总变分三种类型损失函数的加权系数.在基准测试数据库上的实验表明,AFCAFNet在主客观评价上均具有一定优势.在各项客观评价指标中综...     

基于自适应特征融合与转换的小样本图像分类

小样本学习中数据采样不断变化的特点使得模型特征提取不充分,同时,模型对提取的特征也难以进行相应操作;数据分布的变化也影响着小样本模型的性能。针对这些问题,提出一种基于自适应加权多路分支小样本图像分类模型。多路特征处理模块对输入数据进行特征提取和融合,以便充分利用少量数据;自适应的支路权重使得特征信号随特征进行相应的放缩;特征转换模块对多变的数据分布进行适应性变化,以便更好地聚合同类,提高分类效果。通过使用Caltech-UCSD Birds-200-2011数据集和mini-ImageNet数据集,对所提模型在不同场景下进行分类效果测试。实验结果表明,所提模型在5-Way 1-Shot和5-Way 5-Shot任务中的准确率分别比baseline相比分别提升9.81、8.16个百分点和9.16、9.21个百分点,验证了模型的有效性。     

一种自适应的多聚焦图像融合方法

为了对不同的多聚焦图像进行有效融合，提出了一种小波域中基于区域特征的自适应多聚焦图像融合方法。该方法首先对参加融合的两幅图像进行小波分解，然后针对低频部分，在保留源图像共同特征的基础上，将待融合的两图像各自所具有的特征添加到融合图像中，而对于高频部分，则根据区域的小波能量进行融合；最后通过小波逆变换来重构融合图像。该方法不仅能够完全自适应地对多聚焦图像进行有效的融合，而且对于各种不同的源图像具有通用性。实验表明，该算法能够得到良好的融合效果，是一种有效的多聚焦图像融合方法。     

基于多小波变换和区域相似度的多聚焦图像融合

通过分析图像经多小波分解后小波系数的多个统计特征,构造出多小波系数区域相似度,结合多聚焦图像的成像机理,提出了一中基于多小波变换和区域相似度的融合算法,实验结果表明,该算法可有效融合多聚焦图像,从而获得场景内所有物体都清晰的图像.     

多特征融合的金属断口图像分类

为了进一步加强金属断口图像特征的鉴别能力,提高断口图像的识别率,提出基于全局与局部纹理特征的多特征融合算法.首先利用Trace变换提取图像全局纹理特征,局部二值模式提取图像局部纹理特征.然后采用动态加权鉴别能量分析对2种特征进行优选和自适应加权融合.最后采用支持向量机进行分类识别.在金属断口图像库上实验表明,文中方法识别率较高,在其它的纹理数据库上具有较好的泛化能力.     

基于小波变换的图像融合研究

主要讨论了基于小波变换的多传感器图像融合算法。它的中心思想是把图像分解到不同的频率段上，然后在各自的频率段上分别采用不同的融合算子进行融合处理，从而得到完整的图像信息。     

基于纹理-形状-中心特征的图像检索

随着多媒体技术的发展,大容量的图像库得到了广泛的应用,基于内容的图像检索(CBIR)在多媒体图像库管理和检索中得到了越来越多的重视。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。针对这一实际问题,首先分别介绍了基于纹理、基于形状与基于中心特征的三种图像检索方法,并在此基础上提出了综合利用以上三种特征共同进行检索的方法。通过对真实图像库的检索试验表明,综合三种特征的检索比单一特征检索更符合人的视觉感受要求,因而检索效果更好。     

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.     

基于边缘分割的多光谱图像融合方法

对于高分辨率的全色图像与低分辨率的多光谱图像,通常采用传统的IHS方法进行融合。这种融合方法能很好地提高低分辨率图像的清晰度,但却容易扭曲原始的光谱特性,产生光谱退化现象。针对这一问题,本文采用高分辨率与多光谱图像的边缘分割信息对I分量进行调制,使新生成的I分量保持原始的光谱特性。通过融合实验结果表明,这种方法比传统的IHS方法有效地改善了融合图像光谱失真的现象。     

基于小波变换的SAR与可见光图像融合算法

提出了一种基于小波变换的SAR图像与可见光图像的融合算法。为抑制斑点噪声,对SAR图像作平滑滤波。图像经小波变换后,计算不同分解层高频图像对应区域的均值与标准差,采用区域统计特性量测的融合规则;低频图像直接采用SAR图像的小波低频系数作为融合后的低频系数,对得到的融合低、高频图像作小波反变换。     

基于小波融合的图像复原技术

图像融合是信息融合的一个重要分支,基于小波分解的图像融合可以获得与人的视觉特征更为接近的融合效果。选取小波融合技术实现了模糊图像的复原。通过仿真试验验证,证明该技术正确率高,复原效果明显,在实际工作中有广阔的应用前景。     

基于GhostNet的端到端红外和可见光图像融合方法

现有的基于深度学习的红外和可见光图像融合方法大多基于人工设计的融合策略,难以为复杂的源图像设计一个合适的融合策略.针对上述问题,文中提出基于GhostNet的端到端红外和可见光图像融合方法.在网络结构中使用Ghost模块代替卷积层,形成一个轻量级模型.损失函数的约束使网络学习到适应融合任务的图像特征,从而在特征提取的同时完成融合任务.此外,在损失函数中引入感知损失,将图像的深层语义信息应用到融合过程中.源图像通过级联输入深度网络,在经过带有稠密连接的编码器提取图像特征后,通过解码器的重构得到融合结果.实验表明,文中方法在主观对比和客观图像质量评价上都有较好表现.