基于双树复小波变换的图像融合方法

为获得更好的融合效果,提出基于双树复小波变换的图像融合方法。双树复小波变换具有平移不变性、方向选择性等特点,适合进行图像融合,优于传统离散小波变换方法。给出多策略的融合规则,源图像小波变换后低频采用区域清晰度,高频采用区域标准差。灰度多聚焦图像和彩色多聚焦图像的融合实验测试以及评价指标的统计结果,表明了双树复小波变换方法的优势和所用融合规则的有效性。     

多聚焦图像区域能量框架融合算法

在基于小波变换多聚焦图像融合算法中,由于融合图像中相邻像素点之间的不一致使融合图像质量大为降低。应用变换域的融合规则,以小波变换系数提取区域能量为特征值,并根据全局匹配度来决策融合规则,提出了能量框架融合算法,对小波各分量的来源进行一致性检测,使融合图像的小波分解系数更精确地应用于融合图像重构,并对此算法进行了仿真实验,通过对评价指标的分析比较,结果显示此算法图像融合效果优于加权平均、灰度值取大和区域能量算法。     

一种改进的图像融合技术

以离散平稳小波变换代替离散小波变换,利用Canny算子和交叉视觉皮质模型提取图像特征,将像素级融合和特征级融合相结合以获得好的融合效果。源图像经过离散平稳小波分解得到近似部分和细节部分。对于第一分解水平的细节部分,利用主成分分析算法计算出最大特征值,依据最大特征值进行加权平均融合。对于其他细节部分,根据区域能量进行融合。对于近似部分,先利用Canny算子进行边缘检测以得到边缘特征图像,再以边缘特征图像作为交叉视觉皮质模型的输入,根据各神经元的点火次数进行融合。对得到的融合图像的细节部分和近似部分进行离散平稳小波反变换得到融合图像。最后以多聚焦闹钟图像和CT、MRI图像对提出的算法进行实验,实验结果表明:提出的算法优于传统的融合算法。     

基于双树复小波变换彩色多聚焦图像融合方法

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,将双树复数小波变换引入到彩色多聚焦图像融合中。对彩色图像的三个通道分别进行融合处理,并采用基于多测度的融合策略:各通道小波变换后低频子带采用区域清晰度的方法;高频子带采用区域标准差的方法。融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。通过对实验结果的主客观性能分析,验证了该方法得到的融合图像效果较好,优于离散小波变换融合算法。     

基于PCA与小波变换的彩色图像融合算法

针对多聚焦彩色图像融合问题,提出了一种基于PCA与小波变换的多聚焦图像融合算法.首先,利用主元分析和离散小波框架变换算法,将图像分为清晰块与模糊块;然后对于清晰块,直接选取该块作为融合后的相应块区域;对于模糊块,则建立了基于点特征值的像素选取方法,分别从两幅待融合图像中选取特征值较大的点作为融合结果的像素点,从而得到最终的融合结果图.实验结果表明,所提出的方法能够较好地解决彩色多聚焦彩色图像融合问题,融合效果较为理想.     

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．     

基于脊波的多光谱和全色图像融合方法研究

应用了双线性插值的矩形阵列到径向阵列的变换算法,给出了一个离散脊波变换的实现方法,将其应用于多光谱图像与全色图像的融合算法中,通过清晰度、灰度方差、信息熵三个方面,将算法结果与小波变换的结果进行了对比,实验结果表明,相对于小波变换而言,脊波变换能更好地处理线和面的奇异性,而且由融合的结果来看,脊波变换得到的结果在清晰度等方面要高于小波变换。     

一种基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法

人类视觉系统对于图像的局部对比度非常敏感,如果把小波变换和方向对比度结合起来,融合效果可能更好。在研究了方向对比度后提出了一种新的基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法。首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,然后在每幅图像的每个分解层上,分别计算高频子带每个像素的邻域均值和低频子带的邻域均值之比,其中该分解层的低频子带是由上个分解层的低频子带和高频子带求2维离散小波逆变换得到,采用两者之比较大者所对应的高频子带系数作为融合后对应的小波系数,然后从最高分解层到最低分解层依次对得到的高频小波系数和该分解层的低频小波系数求2维离散小波逆变换,最终得到融合后的图像。这种方法考虑了邻域内像素的相关性,减少了融合像素的错误选取。实验结果表明,该方法的融合效果比针对每个像素求小波方向对比度的多聚焦图像融合方法的融合效果得到提高。     

一种改进的多聚焦图像融合算法

针对处理多传感器采样到的聚焦点不同的图像,高、低频融合规则的选择问题,提出一种改进的基于小波变换多聚焦融合算法.根据小波变换后的低频分量和高频分量的不同特性,算法分别选用改进能量算法和均匀测试度的方法进行融合,再通过小波逆变换得到融合后的图像.实验结果表明,由于充分考虑了小波变换的特点与人眼系统的特性,与其它融合方法得到的图像相比,提高了融合图像包含的信息耸,较好地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且保留了源图像中的边缘细节,得到了较好的融合效果.     

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.     

非下采样Contourlet变换的彩色图像融合

为了提高图像融合的效果,以多聚焦的彩色图像为研究对象,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多聚焦彩色图像融合算法。对IHS模型的亮度分量I进行NSCT分解,根据多聚焦图像的成像特点和分解后的高低频系数相关性,对分解后的低频系数采用"区域能量取大"和高频系数采用"绝对值和取大"的融合准则进行融合,再进行非下采样Contourlet逆变换,得到融合后的亮度分量,并由此计算融合后的色调分量和饱和度分量,实现彩色图像的融合。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换的融合结果,针对IHS模型的融合结果也明显优于RGB模型的融合结果。     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合

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。Contourlet变换具有多尺度多方向性,将其引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出了一种基于区域统计融合规则的Contourlet变换多聚焦图像融合方法。先对不同聚焦图像分别进行Contourlet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,再进行反变换得到融合结果。文中给出了实验结果,并对融合结果进行了分析比较,实验结果表明,该方法能够取得比基于小波变换融合方法更好的融合效果。     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合

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。Contourlet变换具有多尺度多方向性,将其引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出了一种基于区域统计融合规则的Contourlet变换多聚焦图像融合方法。先对不同聚焦图像分别进行Contourlet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。再进行反变换得到融合结果。文中给出了实验结果．并对融合结果进行了分析比较,实验结果表明,该方法能够取得比基于小波变换融合方法更好的融合效果。     

快速离散Curvelet变换域的图像融合

目的单一图像往往难以捕获一个场景下所有的细节信息,针对这一问题,可以通过多传感器或同一传感器的不同方式来获取多幅图像,然后通过图像融合技术将获得的多幅图像进行融合。为了提高图像融合的质量,提出一种基于快速离散Curvelet变换(FDCT)的图像融合新方法。方法不同于以往的方法,提出一组新的融合规则。分别采用基于局部能量和改进拉普拉斯能量和的方法,通过对FDCT分解得到的低频和高频系数进行系数选择,然后对得到的融合系数进行FDCT逆变换重构得到融合图像。结果通过对大量的多模态医学图像、红外可见光图像以及多聚焦图像进行图像融合实验,无论是运用视觉的主观评价,还是均值、标准差、信息熵以及边缘信息保持度等客观评价标准,本文方法都优于传统的基于像素平均、小波变换、FDCT以及双边梯度等融合方法。结论对比现有的方法,本文方法对多模态和多聚焦等形式的图像融合都表现出优越的融合性能。     

基于全变分的图像融合算法的研究

在简要分析多聚焦图像融合问题后,详细推导并提出一种新的基于全变分的图像融合算法.相比以前基于多分辨率框架进行融合的金字塔分解、小波变换等方法,全变分图像融合方法将多聚焦图像问题转化为最优化问题,直接在空间域进行计算操作,简单直观,便于进行改进,并且取得很好的融合效果.     

基于多尺度积视觉特性的多聚焦图像融合算法

针对传统多尺度图像融合算法不能有效抑制噪声的缺陷,提出一种基于提升静态小波变换（LSWT）多尺度积的多聚焦图像融合算法,并在LSWT域中引入了局部可见度以及局部视觉特性对比度的概念.在融合低频子带系数和各高频子带系数时,分别提出了基于局部可见度和基于多尺度积的局部视觉特性对比度的系数选择方案.实验表明,该算法不仅能有效抑制噪声对融合算法的影响,而且能够得到比传统方法视觉效果更好和更优量化指标的融合图像.     

二维小波的提升方案及其在图像融合中的应用

提出了一种新的二维小波提升方法,并把它应用于图像融合中。该方法利用图像局部结构的相关性和方向性,将两个配准后的图像经过提升小波分解,合并相关系数,再通过逆变换,得到融合后图像。并引入信息熵、相关系数和清晰度等性能指标对融合后的图像进行分析。实验结果表明,此提升方法在融合速度以及融合后的图像质量上优于传统小波变换和张量积小波提升方法。     

基于小波变换多聚焦图像融合算法改进

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.