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基于局部熵的小波变换图像融合算法 总被引:1,自引:1,他引:1
研究基于小波变换的图像融合算法。首先对待融合图像进行小波多尺度分解,得到小波的分解系数,对高频分量和低频分量系数采取不同的融合规则。低频部分系数融合采用简单加权平均法,高频部分系数融合采用基于邻域熵值的方法。对融合后系数进行逆小波变换得到重构图像,融合后图像清晰、对比度好。与最大绝对值法、领域方差法作比较。最后通过熵、标准差、平均梯度值等参数对融合后的图像进行定量分析。实验数据表明提出的方法是切实可行的。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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传统于小波变换多聚焦图像融合算法忽略了低频分量融合处理,这样会导致边缘失真问题.为了解决这个问题,文章提出了一种改进小波变换多聚焦图像融合算法,该算法的核心思想是对待融合图像进行多尺度分解,这样得到的图像就包含了低频图像,在对高频图像进行处理的同时,对低频图像使用局部区域梯度信息的方法进行处理.测试结果表明,和传统的融合方法相比本方法的融合结果效果更好. 相似文献
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针对多聚焦图像,通过小波变换和基于窗口的系数绝对值和选大融合规则,存在着对噪声敏感和融合信息不完整等缺点。为了克服这些缺点,使融合后的图像包含尽可能多的源图信息,提出了一种在融合时两幅图像的系数都选取的融合规则。通过对多聚焦图像融合的实验结果比较表明,提出的融合规则的融合效果更优,可避免信息损失。 相似文献
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基于多小波变换的图像融合研究 总被引:21,自引:2,他引:21
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分析更加精确的分析方法。在研究了多小波变换的特性后,提出了一种基于离散多小波变换的图像融合方法,并将由不同传感器获得的不同分辨率的遥感图像数据利用此方法进行了融合。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。通过实验结果证明,采用这种方法可以得到更好的融合效果。 相似文献
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多聚焦图像融合的关键问题是如何保持原始图像的边缘和细节信息。多小波分析具有多个分析基函数和产生更多分解子图像的特点。在多小波变换域对低频和高频小波系数采用不同的融合方法——对低频系数采用取平均的方法,而对高频系数采用边缘梯度对比的方法。通过实验证明,该方法能够很好地保存图像的边缘和细节信息,融合结果得到了改善。 相似文献
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本文提出了使用小波变换对多幅不同分辨率图像进行融合的方法。该方法对大分辨率图像进行正交小波变换分解图像,然后把逼近部分和小分辨率图像进行处理,得到处理的小波系数矩阵,对该矩阵进行反变换,得到一幅汲取两幅图像优势的融合图像。最后对该方法进行了实验,效果较好。 相似文献
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基于小波变换的医学图像融合技术的实现 总被引:2,自引:0,他引:2
研究目的:为了对医学图像进行基于小波变换的融合。方法:首先通过学习和研究小波理论的有关知识来研究小波理论在图像融合中的应用目的和实现方法,并借助MATLAB平台,通过小波工具箱实现了图像融合,同时比较了使用这两种方法实现图像融合的效果;然后借助MATLAB中的函数,通过编程实现了图像融合算法。结果:由两幅非同源的医学图像(CT图像和MRI图像)的融合结果可见,两种方法得到的融合图像的效果一致,其对于两幅图像中同一部位相对位置偏移量小的融合效果较好,但对偏移量较大以及存在形变情况的融合则效果不好。结论:通过小波工具箱可以实现一些简单的医学图像融合,但是随着医学图像融合技术的进一步发展和医学图像的复杂度的进一步加深,尤其是对于腹部和胸部的医学图像,则要通过非刚性配准之后才能再进行融合显像,其过程更加复杂。 相似文献
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基于M带小波变换的多聚焦图像融合 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前小波域内多聚焦图像融合所存在的问题,提出一种基于M带小波变换的图像融合方案。由于M带小波变换域在能量紧致性和方向选择性等方面都比传统二带小波更有优势,综合考虑图像在M带小波变换域的多尺度和多方向性信息以及局部区域的相关特性,提出了一种新的小波域图像融合策略——基于多子带联合窗口特性的图像融合。仿真实验分析表明,该文算法的结果不论在视觉效果还是在信息量指标方面都优于传统的二带小波。 相似文献
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一种基于小波变换的图像融合方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种小波多分辨率分解的图像融合方法。该方法首先利用小波变换将图像分解为不同分辨率、不同方向的分量,然后利用系数绝对值取大和基于局部方差最大化的融合规则得到融合图像的小波系数,最后通过逆小波变换得到融合图像。实验结果表明,该方法是有效的。 相似文献
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介绍了图像融合的基本原理、结构模型及应用领域,简述图像小波分解与重构的Mallat算法。在Matlab7.0环境下,采用Daubechies小波(dB4)滤波器组对待融合图像进行了3级正交小波分解,低频系数采用边缘保持,高频系数采用基于区域能量最大的规则进行融合,并对融合图像进行质量评价。 相似文献
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基于小波包变换的图像多尺度数据融合 总被引:1,自引:0,他引:1
在二维小波变换的基础上,给出了图像的二维小波包变换的分析方法,并对已有的几种基于小波和小波包变换的图像融合算法进行了重新组合和改进,提出了一种基于小波包变换的多尺度数据融合方法,给出了一个融合实例。通过对实验的观察和分析,结果表明该算法具有较好的融合效果。 相似文献
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针对目前小波域图像融合所存在的问题,文中阐述了一种基于区域分割和M带小波变换的图像融合算法,在图像配准的基础上对各幅源图像进行M带小波分解,由分解结果产生图像纹理向量,对纹理向量进行聚类,形成源图像的多尺度区域分割,通过区域重叠得到指导融合的联合区域分割图像,然后进行图像融合;此算法充分利用了图像中体现象素间关系的区域信息和M带小波变换在能量紧致性和方向选择性等方面的优势;仿真实验表明,该算法的结果不论在主观视觉效果还是在客观评价指标方面都优于传统的二带小波融合算法. 相似文献