小波变换和稀疏表示相结合的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出一种结合小波变换和稀疏表示的融合算法.该算法充分利用小波变换具有保持光谱信息这一优势,首先对多光谱图像进行IHS (intensity-hue-satuation)变换,然后对亮度分量和全色图像进行单层小波变换,得到对应的高低频系数.分析高低频系数的特征,对于不能认为是“稀疏”的低频系数采用稀疏表示进行融合;对于可以认为是“稀疏”的高频系数采用图像信息融合规则进行融合.最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留了光谱信息,并提高了空间分辨率.     

基于双正交多小波变换的多光谱与全色图像融合研究

针对多光谱与全色图像融合中存在的光谱扭曲问题,提出了一种利用双正交多小波进行多分辨率分析,并结合平均与选择法处理小波高频系数的融合算法。该算法首先对已配准的多光谱图像进行IHS变换,然后分别对变换得到的强度分量I与全色图像进行双正交多小波分解,为增强融合图像的空间信息,对分解得到的高频系数利用平均与选择相结合的方法来确定,低频系数则通过邻域方差准则得到。最后由新的小波低频和高频系数重构并进行IHS逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法可以有效减少光谱扭曲,并提高图像的空间分辨率,保留图像中的边缘细节。     

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...     

MR脑图分割算法研究

在图像处理精确分割有用图像的研究中,目前MR脑图分割中边缘定位不准和分割精度不高.为了解决上述问题,提出将标记分水岭算法和小波变换相结合的MR脑图分割算法.方法首先利用小波变换的多尺度思想对图像进行多分辨率分解和去噪,然后在低分辨率图上应用标记分水岭算法,并对标记好的低分辨率图像进行中值滤波,最后利用小波逆变换将低分辨率图像反建为高分辨率图像.对方法和现有的方法进行仿真,结果表明可以准确地定位图像边缘,有效地提高了分割精度,效果明显优于传统的分割算法.     

一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时,容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法,该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像,然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割,得到初始的分割区域,最后利用区域标记和小波反变换,得到高分辨率图像的分水岭分割结果,从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。     

一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时，容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点，提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法，该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像，然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割，得到初始的分割区域，最后利用区域标记和小波反变换，得到高分辨率图像的分水岭分割结果，从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。     

一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。本文提出了一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感影像融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行小波多分辨率分析,而后对分解得到的近似分量以及各层各方向的细节分量利用移动模板逐一提取对应的小波系数矩阵的局部特征,采用本文提出的自适应融合准则在小波域进行影像融合,最后通过小波逆变换得到新的I′分量,与H,S分量一起还原到RGB空间,最终得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。本文采用一组TM多光谱图像和SPOT全色图像数据进行融合实验,利用标准差、熵,光谱扭曲度等5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。其实验融合图像的目视效果和统计指标均优于IHS融和方法和小波融合方法。     

基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合

提出一种基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合方法。对多光谱图像进行HSV变换,将得到的明度分量和全色图像做多尺度红黑不可分小波分解。采用不同的融合算子对高低频分量进行融合,对融合后的图像进行红黑重构和HSV逆变换得到融合结果,并采用客观性能指标对融合结果进行评价。实验结果表明,该方法对多光谱图像和高空间分辨率图像有较好的融合效果。     

一种基于区域分割的多尺度遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是图像融合的重要问题,提出了一种区域分割和小波变换相结合的多尺度遥感图像融合方法。首先对经过配准的待融合图像进行小波变换,然后对变换后的低频系数进行基于区域标准差的分割,将低频系数分为目标信息和背景信息,接着对目标信息采取基于绝对值的融合,对背景信息采用基于灰度误差的融合。对小波变换后的高频系数采用基于清晰度的融合规则,最后进行小波逆变换得到融合图像。将该方法和几种常用融合方法进行对比分析,结果表明:该方法在有效地保持多光谱影像光谱信息的同时,可以有效地提高融合影像的空间细节信息,有利于后续进行信息提取和图像分类。     

基于PCA和NSCT变换的遥感图像融合方法

为了改善非下采样Contourlet变换(NSCT)在图像细节信息表达的缺失问题,提出了一种新的基于主成分分析(PCA)和NSCT的遥感图像融合方法。首先对低空间分辨率多光谱(MS)图像进行PCA变换,提取第一主分量(PC1);其次,对PC1和高空间分辨率全色(PAN)图像进行NSCT变换,对二者的低频系数采用小波变换的融合规则,高频系数采用基于区域标准差自适应加权的融合规则;最后,经过PCA逆变换和NSCT逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法不仅有效地融合了源图像的细节信息,而且得到了较好的视觉效果和较优的评价指标。     

Multiresolution-based watersheds for efficient image segmentation

This paper presents an efficient method for image segmentation based on a multiresolution application of a wavelet transform and watershed segmentation algorithm. The procedure toward complete segmentation consists of four steps: pyramid representation, image segmentation, region merging and region projection. First, pyramid representation creates multiresolution images using a wavelet transform. Second, image segmentation segments the lowest-resolution image of the pyramid using a watershed segmentation algorithm. Third, region merging merges the segmented regions using the third-order moment values of the wavelet coefficients. Finally, the segmented low-resolution image with label is projected into a full-resolution image (original image) by inverse wavelet transform. Experimental results of the presented method can be applied to the segmentation of noise or degraded images as well as reduce over-segmentation. In addition, we applied our method to human face detection with accurate and closed boundaries.     

基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络图像融合

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）图像融合方法。首先,对源图像进行小波分解,得到不同尺度下的子带图像;然后,在小波域中利用PCNN的同步脉冲激发特性,制定基于PCNN的融合规则;使用不同尺度下的小波系数的拉普拉斯能量（EOL）作为对应神经元的链接强度,经过PCNN点火得到源图像在小波域中的点火映射图;通过判决选择算子,选择点火次数多的小波系数作为对应的融合系数,然后进行区域一致性检验,获到最终的融合系数;最后,对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法更有效地提取原始图像的特征信息,提高融合图像的视觉效果,在主观视觉效果与客观性能指标上均优于传统的图像融合方法。     

基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法

提出了一种基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法，采用多尺度结构元素对输入图像并行滤波，并对结果图像进行基于小波变换的图像信息融合。针对小波分解的不同频率域，选择不同的融合规则，既抑制噪声又保持目标轮廓信息。最后，采用最大熵法自适应确定算法的初始阈值，并给出一种有效的区域合并方法来优化分割结果。实验证明，采用此分割方法可以获得较好的分割结果。     

改进的小波图像融合算法及应用研究

为了提高图像融合质量,论文提出了一种改进的小波变换的图像融合方法,该算法将源图像分别进行小波分解,各图像分解成低频系数和高频系数,低频系数采用基于prewitt算子的融合规则,高频系数采用融合系数选大的融合规则,然后将融合后的低频系数和高频系数做离散小波变换,得到小波变换后的融合图像.与传统的图像融合算法相比较,实验表明了改进的小波图像融合新算法具有更好的融合效果,将改进后的算法用于发动机温度场检测中,融合后的热端部件示温漆彩色图像边缘特征更加突出,区域分割精度更高.     

基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合

针对传统多尺度变换在多聚焦图像融合中存在的边缘晕圈问题,提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用冗余小波变换对图像进行多尺度分解,将源图像分解为一个相似平面和一系列小波平面,该多尺度分解能够有效地提取源图像中的细节信息;然后,对相似平面和小波平面分别采用引导滤波的加权融合规则来构造加权映射,从而得到相似平面和小波平面的加权融合系数;最后,进行冗余小波逆变换,即可得到融合结果图。实验结果表明,与传统融合算法相比,所提算法能够更好地体现图像边缘的细节特征,取得了较好的融合效果。     

一种基于提升小波变换的图像融合改进算法

提出一种基于提升小波变换的图像融合算法.对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明该算法能有效地减少融合图像的失真,是一种有效的图像融合算法.     

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法（简记为WMFFA）。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。