基于多尺度积视觉特性的多聚焦图像融合算法

针对传统多尺度图像融合算法不能有效抑制噪声的缺陷,提出一种基于提升静态小波变换（LSWT）多尺度积的多聚焦图像融合算法,并在LSWT域中引入了局部可见度以及局部视觉特性对比度的概念.在融合低频子带系数和各高频子带系数时,分别提出了基于局部可见度和基于多尺度积的局部视觉特性对比度的系数选择方案.实验表明,该算法不仅能有效抑制噪声对融合算法的影响,而且能够得到比传统方法视觉效果更好和更优量化指标的融合图像.     

基于NSCT及人眼视觉特性的医学图像融合

针对多模态医学图像融合问题,提出一种基于非下采样Contourlet(NSCT)变换与人眼视觉特性(HVC)的图像融合方法。NSCT变换对源图像的分解后,低频部分基于可见性测度的选择,高频部分基于纹理信息的选择,然后采用NSCT逆变换获得最终融合图像。实验结果表明:所提出的融合方法可以提高空间分辨率,同时保持光谱信息,并有改善。无论是在视觉效果和定量分析与传统的方法相比较,有好的优越性。     

一种基于小波分析和人眼视觉特性的图像增强方法

在分析视觉系统特性的基础上，提出了一种基于小波分析的图像对比度增强算法。为降低对噪声增强程度，算法对不同尺度上的系数进行不同程度的对比度增强。在此过程中，算法考虑了视觉特性以得到更好的效果。为保证得到足够的对比度增强效果，算法首先对分解得到的尺度系数进行增强；为避免视觉明显的噪声放大，只对处于边缘区域的系数进行对比度拉伸；为了能在各尺度上较为准确地找出边缘区域，算法采用局部阈值技术并利用了各分解尺度上边缘区域的相关性；为降低视觉明显的噪声放大，不同区域的对比度增强程度决定于区域的亮度。算法的实验表明，上述特点使本文算法在充分增强对比度的同时，极大地降低了对噪声的过增强，具有较好的视觉效果。     

一种基于人眼视觉特性的ROI渐进图像传输算法

一般基于ROI的渐进传输算法都未充分考虑人眼视觉特性,利用小波变换的特点并结合人眼视觉的掩蔽效应,提出了一种改进的ROI渐进图像传输算法。首先传输图像的低分辨率形式,供用户选择是否继续传输图像。进行ROI图像传输时,在不影响ROI主观质量的前提下,可以对ROI视觉效果影响不明显的小波系数延后传输,而利用节省下的带宽传输视觉上重要的背景系数。此外,还可以根据网络带宽情况设置扩展因子,控制背景图像进行分级扩展传输,从而保证接收到的图像始终具有较好的整体视觉效果。仿真实验证明了该算法的有效性及扩展因子的控制作用。     

基于人眼视觉特性的融合图像质量评价算法

针对彩色融合图像在人眼视觉特性上的表现,分析现有图像融合质量评价方法特点,提出一种基于对比度敏感度特性加权结构相似度的彩色融合图像质量评价算法。该方法将图像颜色的亮度分量和色度分量分开,首先对图像亮度分量的结构相似度进行对比度敏感特性加权,再与色度分量的结构相似度进行加权以获得图像的结构相似度。该方法充分考虑人眼视觉特性和颜色特性,对不同图像融合评价方法的评价结果表明,该方法能较好地完成彩色融合图像的质量评价。     

一种基手小波变换的图像融合新算法

给出了一种基于小波变换的图像融合方法，对小波分解后的低频分量通过度量其图像块空间频率和对比度来确定融合图像的低频分量，对分解后得到的高频分量，选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，并对选择结果进行一致性验证，最后重构得到融合图像。从仿真结果可以看出，给出的方法很好地保留了多幅原图像的有用信息，融合图像清晰度和对比度都较好，是一种有效的图像融合算法。     

基于视觉特性的多聚焦图像融合新算法

提出了一种基于视觉特性的快速、高精度的多聚焦图像融合新算法。根据多聚焦图像的特点,采用基于视觉对比度的快速间隔块扫描算法对聚焦离焦区域在整幅图像内进行粗定位,然后在粗定位的基础上通过基于块视觉对比度的比对进行聚焦离焦区域的精确定位,并且将图像划分为3个部分:聚焦区、离焦区与边界。取两幅图像各自的聚焦区,而后将两幅图像离焦与聚焦的边界区域加权融合即得融合图像。实验结果证明,该算法与基于小波分解的融合算法和基于视觉的块分解融合算法相比不仅速度快而且效果好。     

人眼视觉感知特性的非下采样Contourlet变换域多聚焦图像融合

目的针对传统的单特征融合方法不足以衡量像素清晰度的问题,同时综合考虑非下采样Contourlet变换(NSCT)系数特点及人眼视觉感知特性,提出一种基于NSCT的多聚焦图像融合方法。方法首先对来自同一场景待融合的源图像进行NSCT变换;然后对低频分量采用基于局部可见度、局部视觉特征对比度和局部纹理特征的综合特征信息进行融合;对高频分量采用基于邻域和兄弟信息归一化的关联权重局部视觉特征对比度进行融合;最后进行逆NSCT变换得到融合图像。结果将本文方法与传统离散小波变换(DWT)、移不变小波变换(SIDWT)、CT(Contottral变换)、NSCT及基于邻域和兄弟信息的NSCT域多聚焦图像融合方法进行了实验对比,本文方法能获得更好的视觉效果以及较大的边缘信息保留值和互信息值。结论定性和定量的实验结果表明了本文方法的有效性。     

一种改进的基于人眼视觉特性的零树图像编码算法

提出的是一种简单而有效的静态图像压缩算法,它根据图像经小波（wavelet)分解后系数的特点和人眼视觉特性（HVS）对Shapiro的EZW算法进行改进。改进后的算法所生成的比流中的比特是根据HVS重要性排序的,所需要的排序信息根据最低频带的系数计算得到,最低频带进行无失真编码,因而该算法不需要额外的信息,从而支持完整意义上的多码率。     

基于非分离小波的多模态医学图像融合算法*

针对传统可分离小波医学图像融合过程中存在部分边缘丢失和纹理信息模糊的问题,根据CT/MRI图像内容的互补性,提出整合及突出图像细节的医学图像融合算法。该算法在非分离小波分解框架下,对反映图像近似内容的低频分量采用区域信息熵加权融合规则,对反映图像细节特征的高频分量提出了区域亮度细节占优加权的融合规则;最后通过非分离小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,该算法能在保留源图像信息的情况下增强融合图像的细节及亮度信息。     

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。     

结合多分辨率与块分割的不同聚焦图像融合

提出了一种结合多分辨率与图像块分割的图像融合新方法。该方法除将多分辨率融合图像块作为可能位于源图像的模糊区域与清晰区域交界处位置的最终融合图像块之外,还将多分辨率图像融合方法获取的融合图像与源图像进行分块比较,选用与多分辨率融合图像块相似的源图像块作为最终融合图像块。实验结果表明,该方法能有效提高常用的多分辨率图像融合方法的融合效果。     

基于小波变换的图像融合性能的研究

基于小波变换的图像融合方法已成为现今研究的热点,针对图像融合过程中由于各种因素不同将会对最后融合的性能产生较大的影响,利用了不同的小波基和分解层次对比分析了融合结果,深入研究了影响性能的关键因素。     

一种基于区域分割的图像融合方法

提出了一种基于区域分割的图像融合方法.首先,通过对原图像进行小波分解得到其近似子图和细节子图,对细节子图运用分水岭分割法获得每一层的分割子图用于引导融合过程.然后在分割区域中对原图像小波系数的活动水平及匹配度进行度量,并在组合细节子图系数和近似子图系数的过程中分别采用最大值法则和加权平均法则.最后,通过逆小波变换得到最...     

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.     

显卡行情

本月最爆炸性的显卡市场新闻，当然是nVIDIA的G80发布了，随着这款新旗舰产品的发布，相关的技术文章，评测文章也是铺天盖地而来。不过对咱们这些小老百姓而言，G80也是“只可远观”而以，要想将其纳入囊中，那就只能喝两个月的西北风了。除了高端显卡之外，最近的中低端显卡市场也是热闹非凡，市场以“降价”为主旋律，各大品牌也是尽全力比拼年底市场了。     

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.     

一种基于视觉特性的有损图像压缩算法

当前,整数小波变换和分层树集合分割算法相结合已广泛用于静止图像压缩。该文在上述算法的基础上提出了一种新的算法。新算法进一步考虑了人眼视觉特性,并根据加权后小波系数的分布特点修改了分层树集合分割算法。并使用一种新的方法评测重构图像的质量。仿真结果表明,新的算法在给定比特率的情况下,重构图像的主观视觉效果获得了一定程度的改善,且由于新的算法内存需求量少,使得编解码速度得到显著提高。在内存受限和对实时性要求较高的场合,有较好的应用前景。     

基于小波变换的不同图像融合规则研究

本文对基于小波分析的图像融合方法进行了介绍,在阐述小波图像融合算法的基础上,采用不同的小波函数,利用小波变换并按照不同融合规则及融合算子构造与融合图像对应的小波系数。进行了大量实验,并用熵、空间频率、平均梯度等评价方法进行了定量分析与比较,还提出了进一步需要研究的问题。