结合Curvelet变换和LSWT的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种结合二代Curvelet变换和提升静态小波变换LSWT的图像融合算法。首先将待融合的图像分别进行离散Curvelet分解变换,得到不同分解级数和方向下的细节尺度系数和粗尺度系数;其次对粗尺度系数分别进行LSWT变换,对变换得到的低频分量和高频分量分别采用不同的方法融合后进行LSWT逆变换,得到的系数作为Curvelet变换的粗尺度系数;对于Curvelet变换后得到的细节尺度系数采用局部平均能量方差的方法进行融合;最后进行Curvelet逆变换得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统方法。     

基于提升静态小波变换与联合结构组稀疏表示的多聚焦图像融合

为抑制传统小波变换在多聚焦图像融合中产生的伪吉布斯现象,以及克服传统稀疏表示的融合方法容易造成融合图像的纹理与边缘等细节特征趋于平滑的缺陷,提高多聚焦图像融合的效率与质量,采用一种基于提升静态小波变换（LSWT）与联合结构组稀疏表示的图像融合算法。首先对实验图像进行提升静态小波变换,根据分解后得到的低频系数与高频系数各自不同的物理特征,采用不同的融合方式。选择低频系数时,采用基于联合结构组稀疏表示的系数选择方案;选择高频系数时,采用方向区域拉普拉斯能量和（DRSML）与匹配度相结合的系数选择方案。最后经逆变换重构得到最终融合图像。实验结果表明,改进的算法有效地提高了图像的互信息量、平均梯度等指标,完好地保留图像的纹理与边缘等细节信息,融合图像效果更好。     

结合NSST和LSWT的光学/被动毫米波图像融合

提出了一种结合NSST和ISWT的图像融合算法,并应用到安检中.该方法首先采用NSST对被动毫米波图和可见光图进行分解得到一组高低频系数;接着对分解后得到的低频系数进行LSWT变换,得到新的一组高低频系数,分别对其采用基于区域方差融合规则和CS算法进行压缩、融合、重构后进行LSWT逆变换;再对第一步的高频系数采用改进的拉普拉斯算子进行处理;最后NSST逆变换处理得到融合图像.实验仿真结果表明,所提出的方法融合效果较好,实现了对隐匿物品的快速识别.     

提升静态小波域内多聚焦图像融合算法

针对同一场景的多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(Lifling Stationary Wavelet Transform,LSWT)的多尺度积图像融合算法.该方法在选择融合图像的低频子带系数时定义了一种新的改进拉普拉斯能量和(Sum Modified-laplacian,SML),设计了一种基于拉...     

提升静态小波特征对比度多聚焦图像融合算法*

针对多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(lifting stationary wavelet transform,LSWT)的特征对比度图像融合方法。该方法对图像经LSWT分解得到的不同子带系数采用不同的融合方案。在选择低频子带系数时提出了一种基于改进拉普拉斯能量和的视觉特性对比度系数选择方案;而在选择融合图像的高频子带系数时,根据人眼视觉对图像局部对比度变换非常敏感的特性,提出了局部特征对比度的概念,设计了一种基于局部特征对比度的系数选择方案。实验证明,该算法相对于传统图像融合方法,能得到视觉效果更好、量化指标更优的融合图像。