基于有理三次样条的数字图像融合方法

针对多聚焦图像融合,从人眼视觉对比度以及多聚焦图像清晰与模糊像素之间的边界点出发,提出一种基于有理三次样条的图象融合算法。将多聚焦图像划成三个区域:清晰区域、模糊区域和边界区域。在边界区域,利用有理三次样条函数构造权函数,并以边界区域像素为中心,用清晰区域的像素和模糊区域像素做加权组合,计算边界区域像素的灰度值。经实验验证,提出的图像融合方法具有较强的灵活性和可靠性,具有较好的融合效果。     

基于视觉显著度的多聚焦图像融合方法

多聚焦图像存在聚焦区和离焦区,聚焦区通常吸引人的注意力,具有突出的视觉显著性。传统融合算法缺乏对聚焦区域的定位能力,对多聚焦图像融合的适应性普遍较差。为此,提出一种模拟人类视觉注意机制的多聚焦图像融合方法。利用谱残差算法计算源图像的显著度图,通过判断不同源图像相同位置上的像素显著性,选择显著度大的图像像素组成该源图像的聚焦区,显著度相等的像素构成边界带,使用腐蚀膨胀操作消除聚焦区内的孤立像素点,以每幅源图像的聚焦区域和梯度值较大的边界带像素作为融合图像的像素。实验结果表明,该方法能自主选择清晰像素,获得37d B以上的高峰值信噪比,且基本无参数设置,在不同类型图像融合中均表现出较强的鲁棒性。     

基于区域锐度的多聚焦图像融合

为了获得同一场景内所有物体都清晰的图像,提出一种新的多聚焦图像融合算法。把待融合图像进行分块,构造融合块的清晰度评价函数（区域锐度）,根据其区域锐度值,判断融合块应取自哪幅源图像。采用投票选举的方法对融合图像进行一致性校验,对相邻但来自不同聚焦图像的融合块进行加权融合。实验结果证明,与基于小波分解的融合算法相比,该算法速度快、效果好。     

基于SWT区域对比度像素提取的多聚焦图像融合

在多聚焦图像融合算法中,针对多分辨率系数融合法无法提取源图像清晰像素点和分块法存在的块效应的现象,从多聚焦图像清晰像素点和人眼视觉对比度的特征出发,利用平稳小波变换(SWT)的非下采样性和平移不变性,定义基于SWT的图像像素点区域对比度作为提取像素点的依据,在研究区域对比度邻域大小对像素点提取影响的基础上,设定适合的阈值建立提取模板,对多聚焦源图像中清楚区域的像素点进行提取,并对小部分未能提取的像素位置采用基于局部能量策略进行融合。仿真实验结果表明,新算法既有效地提取源图像的清晰像素点,又改善了块效应现象,融合效果有了很大提升。     

基于图像抠图技术的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像融合容易出现信息丢失、块效应明显等问题,提出了一种新的基于图像抠图技术的多聚焦图像融合算法。首先,通过聚焦检测获得源图像的聚焦信息,并根据所有源图像的聚焦信息生成融合图像的三分图,即前景、背景和未知区域;然后,利用图像抠图技术,根据三分图获得每一幅源图像的精确聚焦区域;最后,将这些聚焦区域结合起来构成融合图像的前景和背景,并根据抠图算法得到的确定前景、背景对未知区域进行最优融合,增强融合图像前景、背景与未知区域相邻像素之间的联系,实现图像融合。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法在客观评价方面能获得更高的互信息量（MI）和边缘保持度,在主观评价方面能有效抑制块明显效应,得到更优的视觉效果。该算法可以应用到目标识别、计算机视觉等领域,以期得到更优的融合效果。     

基于PCA与小波变换的彩色图像融合算法

针对多聚焦彩色图像融合问题,提出了一种基于PCA与小波变换的多聚焦图像融合算法.首先,利用主元分析和离散小波框架变换算法,将图像分为清晰块与模糊块;然后对于清晰块,直接选取该块作为融合后的相应块区域;对于模糊块,则建立了基于点特征值的像素选取方法,分别从两幅待融合图像中选取特征值较大的点作为融合结果的像素点,从而得到最终的融合结果图.实验结果表明,所提出的方法能够较好地解决彩色多聚焦彩色图像融合问题,融合效果较为理想.     

基于四叉树分解和自适应焦点测度的多聚焦图像融合

为了克服基于块的融合方法对块的大小敏感以及融合图像中存在伪影等问题,提出一种新的基于四叉树分解和自适应焦点测度的多聚焦图像融合方法。首先,设计一种新的基于修正拉普拉斯能量和（SML）和导向滤波的自适应焦点测度,用于获得源图像的焦点图。然后,采用一种新的四叉树分解策略,并结合已经得到的焦点图,进一步将源图像分解成最优大小的树块;同时,从树块中检测出聚焦区域,并构成决策图。最后,对决策图进行优化和一致性验证,并重构出一幅全聚焦图像。通过公共多聚焦图像数据集进行实验,与11种先进的融合方法进行视觉质量和客观指标比较。实验结果表明,本文所提出的融合方法取得了更好的性能。     

一种基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法

人类视觉系统对于图像的局部对比度非常敏感,如果把小波变换和方向对比度结合起来,融合效果可能更好。在研究了方向对比度后提出了一种新的基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法。首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,然后在每幅图像的每个分解层上,分别计算高频子带每个像素的邻域均值和低频子带的邻域均值之比,其中该分解层的低频子带是由上个分解层的低频子带和高频子带求2维离散小波逆变换得到,采用两者之比较大者所对应的高频子带系数作为融合后对应的小波系数,然后从最高分解层到最低分解层依次对得到的高频小波系数和该分解层的低频小波系数求2维离散小波逆变换,最终得到融合后的图像。这种方法考虑了邻域内像素的相关性,减少了融合像素的错误选取。实验结果表明,该方法的融合效果比针对每个像素求小波方向对比度的多聚焦图像融合方法的融合效果得到提高。     

基于对比度视觉模型的多聚焦融合图像的精确重构

采用基于对比度视觉模型的图像融合最优分块搜索算法 ,对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的清晰恢复进行了深入研究 .结果表明 :应用二十多幅各种不同图像实例 ,该方法的评价指标 RMSE(均方根误差 )不仅远小于目前国内外文献中研究的数值 ,甚至在一些情况下达到 0 ,实现了多聚焦图像对原始图像的精确重构 .该算法亦具有简捷性和可扩展性 ,对于非严格配准的图像也能得到很大程度地再现     

一种基于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Contourlet变换的多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像,多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题。Contourlet变换具有多尺度多方向性,将其引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出了一种基于区域统计融合规则的Contourlet变换多聚焦图像融合方法。先对不同聚焦图像分别进行Contourlet变换．采用低频系数取平均,高频系数根据区域统计值决定的融合规则。再进行反变换得到融合结果。文中给出了实验结果．并对融合结果进行了分析比较,实验结果表明,该方法能够取得比基于小波变换融合方法更好的融合效果。     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像,多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题。Contourlet变换具有多尺度多方向性,将其引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出了一种基于区域统计融合规则的Contourlet变换多聚焦图像融合方法。先对不同聚焦图像分别进行Contourlet变换,采用低频系数取平均,高频系数根据区域统计值决定的融合规则,再进行反变换得到融合结果。文中给出了实验结果,并对融合结果进行了分析比较,实验结果表明,该方法能够取得比基于小波变换融合方法更好的融合效果。     

提升静态小波特征对比度多聚焦图像融合算法*

针对多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(lifting stationary wavelet transform,LSWT)的特征对比度图像融合方法。该方法对图像经LSWT分解得到的不同子带系数采用不同的融合方案。在选择低频子带系数时提出了一种基于改进拉普拉斯能量和的视觉特性对比度系数选择方案;而在选择融合图像的高频子带系数时,根据人眼视觉对图像局部对比度变换非常敏感的特性,提出了局部特征对比度的概念,设计了一种基于局部特征对比度的系数选择方案。实验证明,该算法相对于传统图像融合方法,能得到视觉效果更好、量化指标更优的融合图像。     

改进双边滤波Retinex的多聚焦图像融合

目的 针对传统Retinex算法存在的泛灰、光晕、边界突出以及高曝光区域细节增强不明显的现象,将Retinex和多聚焦融合的思想融合在一起,提出一种基于Retinex的改进双边滤波的多聚焦融合算法。方法 首先根据图像情况在像素级层次将反射图像分解为最优亮暗区域两部分,然后利用线性积分变换和邻近像素最优推荐算法,将原始图像与最优亮区域多聚焦融合得到图像T,再将图像T与最优暗区域重复以上步骤得到图像S,最后利用引导滤波进行边界修复得到最终图像。结果 选择两组图像girl和boat进行实验,与SSR（single scale Retinex）、BSSR（Retinex algorithm based on bilateral filtering）、BIFT（Retinex image enhancement algorithm based on image fusion technology）和RVRG（Retinex variational model based on relative gradient regularization and its application）4种方法进行对比,本文方法在方差和信息熵两方面表现出明显优势。在均值方面,比BIFT和RVRG分别平均提高16.37和20.90;在方差方面,比BIFT和RVRG分别平均提高1.25和4.42;在信息熵方面,比BIFT和RVRG分别平均提高0.1和0.17;在平均梯度方面,比BIFT和RVRG分别平均提高1.21和0.42。对比BIFT和RVRG的实验数据,证明了本文方法的有效性。结论 实验结果表明,相比较其他图像增强算法,本文算法能更有效抑制图像的泛灰、光晕和边界突出现象,图像细节增强效果特别显著。     

基于非下采样Shearlet变换与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法

为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源多聚焦图像作比较,得到初始聚焦区域;接着,利用形态学开闭运算对初始聚焦区域进行修正;最后,在修正的聚焦区域上通过改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)获得融合图像。与经典的基于小波变换、Shearlet变换的融合方法以及当前流行的基于NSST和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法相比,所提算法在客观评价指标互信息(MI)、空间频率和转移的边缘信息上均有明显的提高。实验结果表明,所提出的算法能更准确地识别出源图像中的聚焦区域,能从源图像中提取出更多的清晰信息到融合图像。     

核Fisher判别分析在多聚焦图像融合中的应用

提出一种基于核Fisher判别分析与图像块分割的多聚焦图像融合方法。该方法首先将源图像进行块分割,计算反映图像块聚焦程度的清晰度特征;再将源图像的部分区域作为训练样本,获得训练后的核Fisher判别分析参数;然后利用已知的核Fisher判别分析获得初步融合图像;最后对位于源图像清晰与模糊区域交界处的源图像块利用冗余小波变换进行处理后,得到最终融合图像。实验结果表明,该方法的图像融合效果优于常用图像融合方法,可在有效提高图像融合质量与减少计算量之间获得较好的折衷。     

基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法

提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。     

Steerable local frequency based multispectral multifocus image fusion

Design of a focus measure and a fusion algorithm which will perform well across different spectra remains an extremely challenging task. In this work, the problem of multispectral multifocus image fusion is addressed using the phase information of the source image pixels at different orientations. We make the local frequency, the spatial derivative of the local phase of the pixels, steerable to obtain a good novel focus measure. Oriented analytic image based on the theory of steerable filters is constructed for that purpose. A multifocus fusion algorithm is proposed next using this focus measure. Comprehensive experimentations clearly demonstrate that our focus measure as well as the multifocus fusion algorithm yield promising results across the visual (VIS), the near-infrared (NIR) and the thermal (TH) spectra.     

基于Brenner函数与新轮廓波变换的多聚焦融合算法

为了消除Contourlet融合算法中各方向子带的频谱混叠现象,同时提高有效系数提取的正确率,提出了一种基于Brenner函数与新轮廓波变换(NCT-SFL)的多聚焦图像融合算法。该算法先使用新轮廓波变换分解多聚焦待融合图像;然后对低频系数采用传统的算术平均融合规则,高频系数采用基于Brenner函数的局部能量最大的融合规则,最后经逆新轮廓波变换得到融合图像。实验结果表明：该算法能有效提取待融合图像的轮廓信息,并在获得较优的主观视觉前提下,客观评价指标互信息与转移的边缘信息分别提高了99.34%与77.95%。此外,新轮廓波分解层数较多时,该算法的优势更为明显。     

基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)多聚焦图像融合算法。首先,采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;其后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于方向向量模和加权平均相结合的融合规则;然后,针对带通方向子带系数的选择,提出了一种基于改进的方向对比度和局部区域能量相结合的融合规则;最后,经NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够有效地保留源图像的有用信息,避免噪声、虚影等效应,是一种有效可行的图像融合算法。