基于小波的磨粒图像融合方法研究

针对油液磨粒检测需要,基于彩色空间变换和小波分析理论,研究磨粒多聚焦图像融合方法。该方法采用邻域梯度特征因子取大法来选取多聚焦图像清晰区域的低频系数,以进行低频融合系数的确定;采用建立新系数带以及系数取大法来进行高频融合小波系数的选取。分析小波基和分解层数对磨粒多聚焦图像融合效果的影响,结果表明,在分解层数为5时,采用db4、sym4、bior2.4小波基进行磨粒多聚焦图像融合均可获得较好的融合效果。     

基于小波变换的零件图像融合与边缘检测

提出基于小波变换的零件图像数据融合和边缘检测的方法,对图像进行分解,将高频区域中的绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频区域,对逼近系数进行加权平均得到新的逼近系数,然后进行小波重构实现图像数据融合。应用小波变换对融合图像进行多尺度边缘检测,获取图像边缘,或对图像进行小波多尺度边缘检测,然后融合边缘。     

基于小波变换的零件图像数据融合

提出一种基于小波变换的图像数据融合的方法,对多源图像进行分解,将高频区域中的绝对值较大的系数作为重要小波系数;在低频区域,对逼近系数进行加权平均得到新的逼近系数,然后进行小波重构。实验表明,该方法是实用的。     

基于小波多尺度分解的区域图像融合及算法研究

提出一种新的图像融合方法,该方法首先利用小波变换对要融合的图像进行多尺度小波分解;然后对分解后的各层上不同频带的子图像采用不同的融合处理技术,即在低频域内采用平均算子进行融合处理,以保留图像的背景信息,在高频域内对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理;最后将融合的低频分量和高频细节分量结合进行小波逆变换得到融合图像。采用该融合算法对两幅不同位置聚焦的图像进行融合实验,结果表明,采用该方法可以得到较好的融合效果。     

基于小波系数邻域特征的图像融合

在利用小波变换进行图像融合的基础上,研究了融合因子的选取方法。由于小波变换在时域和频域中同时具有良好的局部特性,为了很好地利用小波变换的这种特征,提出了利用小波系数的邻域特征(邻域方差)来定义融合因子的思想。评价融合算法的性能应该从融合图像的信息增加量和融合图像的失真度两个方面来评价,融合图像的熵用来描述融合图像的信息含量,相对熵可以描述融合图像的失真度,评价结果显示出其方法的实用性。实验表明该算法用于医学图像的融合能得到很好的效果。     

基于小波多尺度分解的区域图像融合及算法研究

提出一种新的图像融合方法,该方法首先利用小波变换对要融合的图像进行多尺度小波分解;然后对分解后的各层上不同频带的子图像采用不同的融合处理技术,即在低频城内采用平均算子进行融合处理,以保留图像的背景信息,在高频域内对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理;最后将融合的低频分量和高频细节分量结合进行小波逆变换得到融合图像.采用该融合算法对两幅不同位置聚焦的图像进行融合实验,结果表明,采用该方法可以得到较好的融合效果.     

基于改进的非下采样剪切波变换多聚焦图像融合技术的研究

针对多聚焦图像融合的具体问题,文中提出一种基于改进的非下采样剪切波变换(NSST)的图像融合方法。NSST变换更加有利于保持图像的边缘和轮廓信息,同时保持了图像的平移不变性。在对原图像进行多尺度几何变换后,针对图像融合过程中源图像不同清晰指标,采用改进的绝对值取大的融合规则处理经过多尺度几何变换后的高频系数;采用基于区域加权的拉普拉斯能量和的方式处理低频系数,将得到的高、低频系数经过NSST逆变换最终得到融合图像,实验结果表明,对于多聚焦图像融合,文中提出的算法,不仅在主观视觉方面获得了良好的效果,而且在客观评价标准方面也优于传统的多聚焦融合算法。     

利用脉冲耦合神经网络的图像融合

为了获得对同一场景更为准确、全面和可靠的图像描述,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法。将多源传感器图像配准后的各个源图像用9/7小波变换的提升算法进行分解,从而得到各个源图像的低频分量和高频分量。对于低频分量,采用像素绝对值选大法进行融合;而高频分量则作为PCNN的输入,在迭代结束后,通过比较PCNN点火次数得到一系列融合子图像;然后,用9/7小波的提升算法将获取的一系列多尺度融合子图像进行反变换得到最终的融合图像。设计了可见光图像与红外图像的融合实验,对融合图像的熵、平均梯度、标准差、空间频率进行了定量比较。当使用标准源图像进行融合时,各值比使用传统小波变换与PCNN相结合的图像融合方法分别高0.0104,0.2459,0.1131和0.2846。     

基于小波变换纹理一致性测度的遥感图像融合算法

本文提出了一种基于小波变换的遥感图像融合算法，利用多分辨小波变换的系数，采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数，高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则，调整高频小波系数大小。利用小波变换对图像相对应的低频分量及各方向细节分量进行针对性融合处理，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，这种算法有效且优于传统的图像融合方法。     

复小波包域局部邻域窗口阈值SAR图像去噪

提出一种基于四树复小波包变换的局部窗口阈值SAR图像去噪新方法.该方法利用四树复小波包变换具有的移不变性、良好的方向选择性和对高频信号的细致分析能力等特点,把含噪SAR图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图.通过对方向子图设置合理的阈值来确定最优复小波包基.在保留低频逼近子图复系数不变的同时,利用高频信号系数的邻域相关性和噪声方差随分解尺度增大而迅速衰减的特点,对最优基复小波包系数进行局部邻域窗口阈值收缩处理,从而实现降噪功能.实验结果表明,该方法计算效率高,在等视指数(ENL)、优点图(FOM)等指标上均优于传统的复小波变换、复小波包变换和Curvelet域HMT等去噪方法,能有效地抑制SAR图像斑点噪声的同时,对图像边缘和细节具有较好的保护能力.