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。     

基于形态Haar小波变换的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于形态Haar小波分解和重构的新方法。通过形态Haar小波分解源图像,在低频分量中保留图像边缘和细节,并采用加权平均法进行融合。高频分量先经Gauss滤波去除噪声和边缘效应,再按取大值的原则进行融合。结合形态Haar小波重构融合后的高低频系数获得融合图像。实验结果表明,该方法能最大限度地保留图像边缘和细节信息,与总体平均法和小波变换法相比,融合图像的熵较大,总体交叉熵较小。     

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。     

基于形态学小波变换的图像融合算法

在给出基于小波变换图像融合算法的基础上,为了增强图像的质量,提高图像分辨率,提出一种基于数学形态学的小波变换图像融合算法。对读入的图像进行小波变换分解,将分解后的高低频系数用一个扩展矩阵进行存储。在低频分量系数选择中,采用数学形态学方法进行边缘检测,得到边缘图像后,对边缘图像中的尺度系数采用加权平均法进行融合。在选择高频系数时,基于绝对值最大的原则。对多组图像进行实验,实验结果表明,该算法优于传统的融合算法,有效提高了图像的分辨率。     

基于局部能量小波融合算法的研究

文章在综合分析小波分解变换图像融合方法的基础上,提出了一种采用基于区域的融合规则的小波分解法,该方法利用小波分解将原始图像分解为低频部分和高频部分,对于低频部分,采用了加权系数,对于高频部分不同的方向分量,根据局部能量,采用不同的融合规则。利用可见光图像与红外图像和高低分辨率图像进行了仿真实验,得出实验结果,运用客观评价指标验证了该方法的可行性。实验表明,该法具有比基于像素点的小波变换融合方法具有更好的融合效果。     

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。     

基于多方向àtrous小波变换的多传感器图像融合

分析和研究了非下采样方向滤波器组及具有平移不变性的àtrous小波变换的图像变换的优点,提出了一种基于多方向àtrous小波变换的图像融合方法。首先利用àtrous小波变换将待融合源图像分解成不同尺度,不同分辨率的高低频分量,再对高频分量利用非下采样方向滤波器组进行方向分解,然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取平均加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合,最后将融合的各频带进行逆非下采样方向滤波器组变换和逆àtrous小波变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统小波域中的融合效果,能有效地消除小波变换所带来的光谱扭曲和假边缘现象。     

一种基手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PCA和自适应区域方差的图像融合方法*

在对源图像进行提升小波变换的基础上,针对分解得到的低频分量和高频分量各自的特点,选取不同的融合规则,采用基于PCA和自适应区域方差的图像融合方法,即低频近似系数采用基于主元分析(PCA)加权法,高频细节系数采用自适应局部区域方差的融合方法,最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与传统算法相比,该算法不仅提高了信息量和清晰度,而且提高了融合图像与源图像的相关系数,降低了扭曲程度,有效地保留了源图像的细节信息,得到了清晰的融合图像,具有良好的目视效果。     

基于点锐度法和小波变换的图像融合方法

小波变换在图像融合中已有广泛的应用,但在进行小波塔形分解后通常是直接将低频分量简单替换或者均值加权,不能很好地利用多源图像的低频信息。针对这一现状,对基于小波变换的图像融合方法作了改进,对低频分量融合提出点锐度法进行处理,并对高频部分融合采用的区域能量法进行改进。仿真实验结果表明,融合的图像在保持细节和光谱信息方面都有一定的提高,评价指标较好。     

一种新的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法;该算法首先采用小波-Contourlet变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;接着根据高、低频分量各自的区域特性,采用不同的融合规则进行处理,得到小波-Contourlet变换域的融合系数,最后通过反变换得到融合图像;采用信息熵、标准差和互信息3个评价标准,将该算法和传统的小波算法和Contourlet算法的融合结果进行了比较;实验结果表明,该算法获得的评价指标都优于其它算法,且融合图像较好地从源图像中提取了有用信息,提高了融合质量.     

一种区域特性的小波图像融合新算法

提出了一种基于区域特性的小波图像融合新算法。对原始图像进行小波多尺度分解,得到在不同尺度和方向下的低频系数和高频系数;对低频系数,采用图像区域之间的相关系数和区域方差的融合规则确定低频融合系数,而对不同尺度和方向下的高频系数,采用基于局部区域能量的融合规则确定高频融合系数;最后,通过小波逆变换得到融合图像。对多组图像进行了融合仿真实验,并用平均梯度、信息熵和空间频率对融合结果进行了客观评价。实验结果表明,该算法优于传统的融合算法,取得了更好的融合效果。     

一种新型全息图的编码方法

为了提高计算全息图的衍射效率,以目前计算全息领域中显示纹理较为清晰的傅里叶全息图为基础,提出了一种新的全息图制作与显示方法。采用离散余弦变换生成相应的全息图,采用逆离散余弦变换对其进行重构。通过该方法所得的全息图的衍射效率比采用傅里叶算法的全息图的衍射效率提高了13.65%,有效衍射效率提高了56.82%,从计算机模拟再现的结果可以看出,得到了一种显示效果清晰的、衍射效率更高的新型全息图。     

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Sobel算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量。首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合。文中对低频系数采用基于Sobel算子的方法,有效保留边缘特征。对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征。为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整。与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好。     

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。     

基于Contourlet变换的多波段SAR图像融合

针对不同波段SAR图像的融合，该文提出了一种在Contourlet变换域融合的方法，利用Contourlet变换的充分表示图像边缘信息的能力，将图像分解为低通系数和不同方向的高频系数，对方向高频系数定义一个边缘信息量测指标，选择量测指标大的系数作为融合系数，解决了小波变换融合中图像边缘信息容易丢失的问题。通过对两波段SAR图像进行融合实验并与小波变换融合结果比较，在视觉特性与统计因子客观评价上均取得了更好的效果。