基于双正交多小波的红外和可见光图像融合

利用双正交单小波的对称性和良好的滤波性能，给出了具有GMPs (Good Multifilter Properties)的双正交多小波滤波器，对其经过平衡处理后，结合Burt提出的选择和平均的融合方案，对可见光图像和红外图像进行了融合实验，充分利用红外波段和可见光波段的信息互补性，达到便于观察的目的。仿真结果表明该方法能取得较好的融合效果。     

基于双正交小波变换的CT/PET医学图像融合

医学图像融合能将不同设备图像的诊断信息综合起来,充分利用各成像设备的优点。不仅可以提高疾病的确诊率,而且可以提高病灶的定位精度,在诊断上具有重要的应用价值。小波变换是图像融合中一种有效的方法。为了避免正交小波产生的相位失真,采用双正交小波对CT-PET图像进行多分辨率分解与重构,并提出一种新的融合算法。实验表明,该方法能有效地将解剖信息和功能信息集成在一起,完好地保留了各图像的信息。     

遥感图像双正交小波的数据融合模式研究

鉴于小波变换分析方法在图像处理与图像融合中具有广阔的应用前景，为了获得更好的图像融合效果，首先介绍了图像数据小波分解与重构的基本方法，然后从理论上阐述了具有广义线性相位的双正交小波基的优点，最后通过小波变换与HIS变换的有机结合实现了图像融合。融合后的影像不仅仍然保持了地物的光谱信息，而且保留了高空间分辨率全色波段影像细节清晰的特点。实验结果表明，基于双正交小波变换的多分辨率遥感图像数据融合技术是提高卫星遥感影像解像力的一个重要手段。     

基于提升机制小波变换的SAR与多光谱图像融合算法

在对提升机制小波变换的原理和特点研究的基础上，结合SAR图像与多光谱图像不同成像特性，提出了一种基于提升小波变换区域融合的SAR与多光谱图像融合方法。对于小波变换后的高频子图像，选择区域标准差大的作为融合后的子图像；对于低频子图像，定义区域均值的平均相对偏差作为阈值，融合子图像区域均值偏差大干阈值时，采用逻辑滤波方法融合，反之采用基于像素值加权、平均的融合规则。实验证明，该算法能够有效融合SAR与多光谱图像之间的互补信息，与其它用于图像融合的小波变换方法相比，运筹速度较快，易于DSP实现。     

基于图像块多向梯度模的小波图像融合方法*

利用块分割图像融合算法的思想,提出了一种基于多向梯度模的小波图像融合方法：对图像块进行小波分解,利用小波反变换得到相同尺度的高频图像块,然后对高频图像块多向梯度滤波,比较对应块的高频图像的总的梯度模值,以挑选出其中清晰的图像块并进行一致性验证,重构图像。该方法不用进行小波反变换重构图像,真正保留了原始的清晰图像。通过实验,证明了该方法对于多聚焦图像的融合具有很好的效果和很好的稳定性。     

基于提升小波的红外和可见光图像融合方法

提出了一种基于提升小波变换的红外和可见光图像融合方法.对红外图像进行检测分割,将提取到的目标重要信息融合到可见光图像中.然后进行图像的提升小渡分解,对不同尺度下小波系数进行融合,以像素的局部平均梯度为高频系数融合准则,充分加入原始图像的边缘细节信息.最后依据融合后的小波系数重构图像.实验结果表明,该方法改善了融合效果,提高了运算速度.     

基于提升小波变换的图像融合规则综述

对提升小波变换的基本原理进行了介绍,描述了基于提升小波变换的图像融合的主要步骤,对基于提升小波变换的图像融合规则进行了概括。     

基于提升小波变换的图像融合规则综述

对提升小波变换的基本原理进行了介绍,描述了基于提升小波变换的图像融合的主要步骤,对基于提升小波变换的图像融合规则进行了概括。     

一种基于提升小波的图像融合方法

文章探讨了一种新的基于提升小波变换的图像融合算法。该算法能够有效地解决目前常用的多尺度分解方法所存在的运算速度慢、对内存的需求量大、不适于实时应用的局限性。同时，该算法可以最大限度地保留待融合图像的信息，提高了待融合图像的清晰度。实验结果表明，该算法在执行时间和融合后的图像质量上都优于传统的方法。     

基于提升小波变换的图像融合新算法

给出了一种基于提升小波变换的图像融合方法,并对小波分解的不同频率域,分别采用不同的融合规则。选择低频系数时,是基于边缘的方法,选择高频系数时,把小波系数的方差与绝对值综合起来考虑来决定融合小波系数。实验结果表明,提出的方法融合效果要优于一般融合方法。     

一种基于提升小波分解图像融合方法

提出一种新的基于自适应提升小波变换的图像融合方法。基于信号局部结构特征的相关性和方向性,采用自适应提升策略构造小波;利用提升小波对图像的低频和高频分量进行分解,在两幅图像配准的前提下,将小波系数合并,进行小波逆变换,得到融合后的图像;引入融合对称度来判断融合方法的性能。比较融合后图像的熵、相关函数和融合对称度性能指标,提升小波变换方法优于直接平均法和Symmlets小波变换方法。     

基于提升格式的紧支集双正交小波的设计

通过研究提升格式构造完全重构滤波器的方法,并结合传统的双正交小波的构造理论,得到了构造基于提升格式的双正交紧支集小波的方法。同时列举滤波器长度为4-4,消失矩为2-1的基于提升格式的双正交小波的构造实例。将所构造出的小波实例用于信号和图像消噪,发现在滤波器长度相同的前提下,基于提升格式的小波的消噪效果优于普通小波,并且用自适应的方法在已求得的范围内找出达到最佳消噪效果的自由变量的取值。     

双正交小波滤波器组的提升构造与优化

从编码增益的角度,考察了双通道双正交小波图像编码系统的性能。首先,对双正交滤波器组的多相位矩阵进行提升分解,并结合消失矩和归一化条件,得到了含自由变量的提升参数。根据Vaidyanathan编码增益表达式求出编码增益的最优值。然后重点构造了三种9/7小波。尽管MIT小波的图像压缩质量略低于CDF 9/7小波,但它不仅系数简单,易于硬件实现,而且编码增益更大。这在编码器设计时具有重要实用价值。     

基于平均梯度和方向对比度的图像融合方法

由于不同传感器获得的多幅图像对同一场景的描述具有信息的冗余性和互补性,在小波图像融合的基础上提出了一种基于平均梯度和方向对比度的图像融合方法。对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,在每幅图像的最高分解层上,分别计算高频子带每个系数的邻域绝对值均值和低频系数的邻域均值之比,采用两者之比较大者所对应的高频子带系数作为融合后所对应的小波系数,对于其他分解层上的高频系数和低频系数,利用梯度最大化的融合规则得到融合图像的小波系数,通过小波重构得到融合图像。将该方法应用于仿真实验,融合图像的视觉效果有很好的改善,客观评价指标有所提高。     

一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种改进的基于小波变换的多聚焦图像融合方法。该方法采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;对高频分量采用基于邻域方差加权平均的方法得到高频融合系数,对低频分量采用基于局部区域梯度信息的方法得到低频融合系数;进行小波反变换得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该方法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该方法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

一种抑制SAR图像斑点噪声的图像融合方法

首先研究了图像融合小波基的选区,并利用提升小波技术分别对合成孔径雷达图像和光学遥感图像进行小波提升分解;然后,对分解后的SAR低频分量进行邻域平均,再与光学图像的低频分量进行加权平均;为了抑制SAR图像斑点噪声的影响,重点研究了高频分量的融合方法,并提出了一种依据斑点噪声特征变化而自适应地改变融合窗口的方法,该方法提高了SAR图像的目标解译和识别能力;最后,使用融合前后的SAR图像进行图像的目标检测,结果表明,融合后的图像能够明显抑制SAR斑点噪声影响,使SAR图像目标检测的效果更佳。