基于小波包变换的多光谱图像融合方法研究

小波包分析将频带进行多层次划分，对小波多分辨分析没有细分的高频部分也进行了进一步的分解。本文在研究了小波包图像分析法后，提出了基于小波包变换的象素级图像融合算法。通过把同一目标的多传感器获得的不同波段的图像数据利用小波包变换进行融合，得到融合图像。这种方法能够很好地将源图像的细节融合在一起，完好地显示了源图像各自的信息。     

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.     

基于多小波变换的图像融合算法

本文提出了一种基于离散多小波变换的图像融合方法对多聚焦的图像数据进行融合。该方法针对不同分解层的不同频率特性区域,采用了不同融合规则与算子进行像素级的图像融合,实验结果表明这种方法不仅能够完好地显示源图像各自的信息,而且能很好地将源图像的细节融合在一起。     

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。     

基于曲波变换的图像融合方法

本文在研究了曲波变换的特性后,提出了一种基于曲波变换的图像融合方法,并分别将由不同传感器获得的不同分辨率的遥感图像和医学图像利用此方法进行了融合.这种方法不仅能够完好地显示了源图像各自的信息,而且能很好地将源图像的细节融合在一起.实验结果表明采用这种方法可以得到更好的融合效果.     

基于神经网络与对比度的多聚焦图像融合技术

提出了一种基于小波对比度和神经网络的多聚焦图像融合算法。首先对各源图像进行小波变换，根据变换后系数计算出图像的小波对比度，选取源图像部分区域小波对比度作为前馈神经网络的训练样本，调整神经网络权重；然后用训练好的神经网络组合融合图像的小波系数，对组合后的系数进行一致性校验；最后对该系数进行小波逆变换，得到融合图像。实验结果表明，该算法能够较好地解决多聚焦图像融合问题，生成的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

基于小波融合的射线图像增强算法*

提出一种基于小波融合的射线图像增强算法,利用射线成像的特点,对射线成像系统采集信号作分段灰度变换,将变换得到的多幅图像利用小波变换进行图像融合,以增强射线图像的显示效果。融合中采用低频图像的小波系数均值作为融合后的低频系数,高频图像根据梯度和一致性检测确定融合规则,调整高频小波系数大小,很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,且优于传统的射线图像增强方法。     

一种多聚焦图像融合方法

提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法．该方法首先通过小波变换得到源图像的小波系数，然后对低频和高频分量采用不同的融合规则和融合算子构造融合图像的小波系数，最后基于一致性检测由高低频融合系数得到最终的融合结果．用两组源图像数据验证所提出的融合算法，并与其他融合算法进行比较，仿真结果表明该算法在多聚焦图像融合中优于其他方法．     

基于小波变换的模糊图像融合技术的研究

模糊图像融合技术即多聚焦图像融合技术,是指将同一场景的不同聚焦点的图像融合成一幅更加清晰、信息量更大的图像.本文在小波变换的基础上,对源图像不同聚焦点部分进行分割处理,再对分割后的不同区域通过小波变换和优化方法进行分解融合,实验证明这种图像融合方法比传统的融合算法效果好,信息量更多.     

基于小波变换和数据融合技术的图像降噪方法

提出了一种基于小波变换和数据融合技术的图像降噪的方法．此方法对同一原始图像信号不同噪声的多源图像分别进行小波分解，在图像分解的高频域内，对小波系数进行阈值处理后，再进行数据融合处理，根据“多数原则”选择重要小波系数．在低频域内，新的逼近系数则通过对多幅图像的逼近系数直接进行加权平均得到．然后利用重要小波系数和逼近系数进行小波反变换，即可得到融合后的图像．实验结果表明：此方法既可以有效地降低噪声，又可以较好地保持图像细节．     

基于小波包变换的遥感图象融合

为了能够更好地把来自多传感器的图象信息综合起来，以提高对图象信息的分析和提取能力，在研究了小波包图象分析法之后，提出了一种基于小波包变换的图象融合方法，由于小波包变换能对图象进行多层次分解，包括对小波变换没有细分的高频部分也能进行进一步的分解，因此小波包分析能够为图象提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法，利用此融合算法将由多传感器获得的同一目标不同波段的遥感图象和不同分辨率的遥感图象进行融合后得到的融合图象，能够很好地将源图象的细节融合在一起，通过与该融合图象进行主观与客观的评价比较，证明该融合方法可以获得更好的融合效果。     

基于多小波变换的医学图像融合方法研究

医学图像融合在临床诊断及治疗上有重要意义,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。文章对基于多小波变换的医学图像融合方法进行了研究总结,提出了基于边沿信息方向性加权的区域能量的融合规则,通过对CT与MRI图、CT与SPECT图实验结果比较,表明该文提出的算法具有更好的融合效果。     

基于多小波和分维的图像融合算法

多小波理论是小波理论的扩展,在图像处理方面具有单小波所不具有的优点。它能为图像提供一种比小波多分辨分析更精确的分析方法。在图像的多小波分解的不同尺度上的子图像间有自相似性,而自相似性又是分形分维的基础。于是,根据图像多小波分解的特点,提出了一种新的基于图像多小波分解的分维融合算法,将不同源图像经多小波变换分别分解成不同尺度的子图像,对高频子图像在相应的尺度上以分形分维作为权系数进行融合,对低频子图像在相应的尺度上以区域能量作为权系数进行融合,并分别采用多聚焦图像、可见光和红外图像作为源图像进行融合实验,实验结果表明该方法是可行的。     

基于多小波包变换的遥感影像融合

多小波变换以完善的小波基结构,可以在影像处理中获得比单小波变换更精确的处理结果;单小波包变换以精细的频域分割,进一步提高了单小波变换对影像的细节信息处理能力。多小波包变换将两者结合起来,综合了它们的优点,同时又弥补了它们的不足,使其在一些影像处理领域更具优势。在对多小波包变换分析之后,提出了一种基于多小波包变换的遥感影像融合方法,并将该方法与多小波变换融合方法（即基于多小波变换的影像融合方法）进行了对比分析。实验结果表明：由该方法所得的融合影像,无论是在视觉效果上还是在评价指标上都要优于由多小波变换融合方法得到的融合影像。     

A New Multiwavelet-Based Approach to Image Fusion

Image fusion refers to the techniques that integrate complementary information from multiple image sensor data such that the new images are more suitable for the purpose of human visual perception and the compute-processing tasks. In this paper, a new image fusion algorithm based on multiwavelet transform to fuse multisensor images is presented. The detailed discussions in the paper are focused on the two-wavelet and two-scaling function multiwavelets. Multiwavelets are extensions from scalar wavelet, and have several unique advantages in comparison with scalar wavelets, so that multiwavelet is employed to decompose and reconstruct images in this algorithm. In this paper, the image fusion is performed at the pixel level, other types of image fusion schemes, such as feature or decision fusion, are not considered. In this fusion algorithm, a feature-based fusion rule is used to combine original subimages and to form a pyramid for the fused image. When images are merged in multiwavelet space, different frequency ranges are processed differently. It can merge information from original images adequately and improve abilities of information analysis and feature extraction. Extensive experiments including the fusion of registered multiband SPOT multispectral XS1\XS3 images, multifocus digital camera images, multisensor of VIS\IR images, and medical CT\MRI images are presented in this paper. In this paper, mutual information is employed as a means of objective assessing image fusion performance. The experiment results show that this fusion algorithm, based on multiwavelet transform, is an effective approach in image fusion area.     

一种基于小波变换的多分辨图像融合算法

图像的融合过程是将两个或更多的图像结合成一个图像,融合图像保留了每一个图像的重要特征。图像融合技术能够提高图像质量和数据的实用性。主要描述了图像融合的两个课题：（1）融合算法;（2）质量评估。介绍的图像融合算法是先对原图像进行多分辨小波变换,再把输入图像的小波变换系数通过一定的融合规则进行选择,然后经过逆小波变换得到新的图像,对图像融合的质量评估也进行了讨论。     

基于小波系数区域相似度的医学图像融合*

根据小波变换原理,给出了一种基于小波系数区域相似度的医学图像融合方法.首先,以图像小波变换系数的区域均值、方差、协方差统计参量构造匹配度和加权因子,对高频子图进行区域融合; 然后,在低频部分采用绝对值取大的规则,进行图像融合;最后经过小波逆变换得到融合图像.实验证明,该方法得到的融合图像具有良好的视觉效果和量化指标,体现出更强的融合性能.     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

一种新的基于清晰度的多聚焦图像融合规则

针对多聚焦图像,融合过程采用计算单个象素的清晰度时考虑以该象素为中心的邻域,通过对两幅输入图像中的对应部分进行加权组合来形成融合图像。该文提出了一种新的基于清晰度的图像融合规则,即采用保形有理三次插值样条函数来构造权值进行融合,试验结果表明该文提出的方法对于严格配准的多聚焦图像的融合效果比基于多分辨率的小波分解的融合算法好。