共查询到20条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
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
2.
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。 相似文献
3.
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。在分析了小波包变换的概念和原理后,提出了一种基于区域统计融合规则的小波包变换多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像分别进行小波包变换,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,再进行小波包反变换得到融合结果。仿真试验表明,相比小波变换法,本文方法可有效综合多聚焦图像,获得了更好的融合效果。 相似文献
4.
5.
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
6.
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. 相似文献
7.
8.
为了使融合后的图像在保持原IKONOS 卫星图像多光谱特性的同时,最大可能地提高图像空间
分辨率,提出了一种基于四树复小波包变换的SAR 图像与多光谱IKONOS 卫星图像相融合的新方法.该方法
利用复小波包变换的多方向性和对高频细节信号良好的时频局部化分析能力,分别对IKONOS 图像经HIS 空
间变化的I 分量子图和SAR 图像进行复小波包分解,并对分解后的低频复系数采用取平均或取大值的方法、
对高频方向复系数采用邻域一致性测度的局部自适应方法进行复系数融合.用融合后复系数经复小波包反变
化得到的图像代替原IKONOS 图像经HIS 变换的I 分量,再经HIS 空间反变换得到最终的融合图像.实验结
果表明,该融合算法在光谱保留和空间质量提高方面,比传统的基于小波变换的融合算法具有更高的性能. 相似文献
9.
一种新的多聚焦图像融合算法 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
10.
11.
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。 相似文献
12.
提出了一种基于图像小波包变换及与分解层次相关的自适应阈值的去噪方法。利用小波包对图像进行分解,可以同时对图像的低频和高频部分进行分解,可以更好地保留图像信息,减少噪声对图像的影响。同时对小波包树系数用自适应阈值进行软阈值处理,可以很好地保留边缘等图像信息,这一方法比采用常用的阈值明显提高了去噪图像的信噪比。通过对加噪图像的实验可以看出,本文方法不仅可以有效地去除加性高斯白噪声,而且很好地保留原图信息,对进一步图像处理有所帮助。 相似文献
13.
提出一种基于小波变换的遥感图像融合新算法。利用离散小波变换把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波区域窗口和子区域窗口统计把小波系数分类成边缘和非边缘系数。在融合处理中,低频图像的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的最大多窗口区域方差来确定融合后高频小波系数。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,这种算法有效且优于其他的图像融合方法。 相似文献
14.
提出了一种基于小波包分解和小波系数相关性的通用型图像隐写分析方法。对差分处理后的图像进行小波包分解,提取图像及其小波子带的高阶统计量作为特征。利用图像小波系数在尺度方向和空间方向的相关性,使用马尔可夫模型挖掘小波系数层内和层间相关性,提取转移概率矩阵作为特征。针对H4PGP、F5和OutGuess隐写算法的实验表明,方法对上述三种隐写算法具有较好的检测效果。 相似文献
15.
针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题,提出一种基于小波包变换的红外弱小目标检测算法。该算法首先采用小波包变换对含有弱小目标的红外图像进行多尺度分解,得到不同尺度下的高低频节点系数;其次根据不同节点系数重构时对目标能量贡献的不同,选取高频频带中能量分布居中的频带节点系数对图像进行重构完成背景抑制;最后对重构后的目标图像采用自适应阈值分割方法进行目标分割,得到目标检测结果。实验采用多组红外序列图像进行验证,仿真结果表明:该算法可以很好地抑制背景和云层边缘,精确地检测出目标信号,同时提高了目标的信杂比和对比度等参数。 相似文献
16.
17.
基于小波包分析的图像去噪处理 总被引:2,自引:0,他引:2
小波分析是一种信号的时间一频率分析方法。而小波包分析是建立在小波分析的理论基础上将信号的高低频成分分开,为信号提供一种更加精细的分析方法。根据被分析信号的特征,自适应地选择相应频带,使之与信号频谱相匹配,从而提高了时一频分辨率。它在信号消噪方面有着显著的效果。本文简述了小波包分析的原理,并基于matlab实现了对二维图像信号进行消噪。 相似文献
18.
改进小波包分析在雷达图像消噪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对VDR雷达图像在采集、数字化和传输过程中常受到各种噪声的干扰,不利于对图像进行分析、观察和压缩的问题,提出采用改进小波包分析算法进行图像消噪处理,小波包分析具有比小波更精确的局部分析能力,但由于小波包分解的隔点采样会产生严重的频带混叠现象,文中对小波包分析算法进行改进,利用信号的频移特性,将信号进行移频处理,消除频带混叠现象,达到高质量去噪的目的;通过VDR雷达图像消噪实验证明,上述改进算法好于小波包消噪方法,更优于小波消噪方法,具有更为广泛的应用价值。 相似文献
19.
图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明:在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。 相似文献