基于金字塔和HIS变换的图像融合研究

主要研究了基于拉普拉斯金字塔分解和HIS变换的图像融合方法,并将其应用于全色图像和光谱图像的融合中.通过对matlab仿真实验结果进行多种图像评价分析表明,该方法所获得的融合图像不仅保留全色图像中的细节信息同时还包含丰富的光谱信息,融合效果良好.     

结合多分辨率与块分割的不同聚焦图像融合

提出了一种结合多分辨率与图像块分割的图像融合新方法。该方法除将多分辨率融合图像块作为可能位于源图像的模糊区域与清晰区域交界处位置的最终融合图像块之外,还将多分辨率图像融合方法获取的融合图像与源图像进行分块比较,选用与多分辨率融合图像块相似的源图像块作为最终融合图像块。实验结果表明,该方法能有效提高常用的多分辨率图像融合方法的融合效果。     

基于拉普拉高斯金字塔的数字图像融合研究

阐述了基于拉普拉斯金字塔图像融合的原理和方法,首先对原图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,接着在对应的分层子图像上采用变换区域特征量测法进行融合,然后对得到的拉普拉斯金字塔反变换得到融合图像。通过使用MATLAB软件对本文研究的融合算法进行仿真实验,实验结果证明基于拉普拉斯金字塔图像融合方法得到的融合图像视觉效果良好,可视化清晰,图像质量得到了较大提高,该技术可广泛应用于多种研究领域。     

基于金字塔变换的图像融合方法

图像融合的目的是综合各个图像的互补信息,合并成一个新图像来改善图像的视觉效果,获得对同一场景更为准确、全面、可靠的图像描述.目前图像融合中常用的方法有加权平均法、调制法、小波变换法、HIS假彩色法等.文中提出一种新的图像融合方法:首先利用拉普拉斯金字塔分解方法对原始图像进行多分辨率分解,然后采用基于区域特征量测的方法对分解后的各层图像进行融合,在此基础上,对融合金字塔做拉普拉斯金字塔反变换得到最后的融合图像.通过实验,证明了该方法能够取得很好的融合效果,融合质量优于其他几种方法.     

基于改进拉普拉斯金字塔的图像融合方法

提出了一种新的基于改进拉普拉斯金字塔变换的图像融合算法。传统拉普拉斯金字塔变换的重构算法在图像在融合过程中会引入噪声,而改进的重构算法能有效抑制融合噪声。首先将图像进行拉普拉斯金字塔分解,得到各层拉普拉斯金字塔图像,针对不同的分解层图像,采用不同的方法进行融合,最后采用改进的拉普拉斯金字塔重构算法进行重构,得到最终的融合图像。通过仿真实验验证了算法的有效性。     

基于拉普拉斯金字塔与PCNN-SML的图像融合算法

基于拉普拉斯金字塔(LP)与脉冲耦合神经网络(PCNN)变换,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法。首先,利用拉普拉斯金字塔对图像进行对多尺度分解,并利用PCNN对每一尺度的分解图像进行处理,以获取描述特征聚类的神经元点火频率图;然后,利用点火频率图的局部拉普拉斯分量绝对和(SML),实现了图像每一尺度LP分解的融合;最后,通过LP分解的重构实现了对多聚焦图像的融合。实验结果表明,所提方法在各项客观评价指标上均优于传统融合算法,体现出了良好的性能。     

基于拉普拉斯金字塔变换的电力图像融合

提出了一种改进的拉普拉斯金字塔算法。为了防止目标信息丢失,该算法对顶层采用经过遗传算法优化的加权融合方法,对其它层采用加入相位信息的区域能量融合方法。实验结果表明该算法能保留较多的图像细节信息,增强图像清晰度,方便目标检测。     

一种基于小波变换的多尺度图像融合方法

近年来图像的数据融合技术在图像处理领域中得到了广泛的重视和应用。如何对同一目标的多源遥感图像数据进行有效的融合,最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息,提高系统的正确识别、判断和决策能力,是遥感数据融合研究的重要内容之一。在小波变换金字塔结构的基础上,提出了一种基于小波变换的多尺度图像融合方法,对热红外与可见光图像进行了融合处理。实验结果表明,该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性,更有利于机器视觉。     

基于量子力学和拉普拉斯金字塔的图像融合方法

针对数字图像的融合问题,研究一种基于量子力学理论的图像分解方法,并将其结合拉普拉斯金字塔变换,提出一种新的图像融合方法.先把2幅灰度图像表示成量子比特的形式,然后把每幅图像分解成4幅特征子图,根据分解后特征子图的不同含义,使用不同的融合策略分别对子图进行融合.其中一幅子图使用拉普拉斯金字塔变换进行融合,另外3幅子图使用区域梯度取大法进行融合,最后通过重构得到融合图像.仿真实验表明该方法融合效果较好,在主观视觉感受和客观评价指标上均优于传统的图像融合方法.     

结合区域特性和非子采样SPT的图像融合方法

针对基于方向可控金字塔变换的图像融合方法中存在的缺点与不足,提出了一种基于区域特性和非子采样方向可控金字塔变换(NSSPT)的图像融合方法.首先采用NSSPT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带、高频子带以及各方向带通子带系数;然后,针对高频和带通子带系数的选择,结合各子带图像的区域特性,给出了一种基于区域均值能量匹配的"加权平均"与选择相结合的系数融合策略;而对于低频子带系数则给出一种基于灰度均值偏差的选择与加权平均的系数选择方案,得到了融合图像的NSSPT系数.最后,经过NSSPT逆变换得到融合图像.对多组不同的源图像进行融合实验仿真,实验结果表明该方法可以避免"人为"效应或高频噪声的引入,能够获得视觉效果更佳、细节更为丰富的融合图像,其融合效果要优于基于传统的金字塔变换、小波变换以及方向可控金字塔变换的图像融合方法.     

基于小波树调制及方向可控金字塔域特征的抗几何攻击水印

基于小波变换的抗几何攻击水印是当前数字水印研究的难点之一.基于方向可控金字塔变换域能量主方向特征及子带交叉相关特征实现了水印图像旋转失真的检测与恢复,采用基于人眼视觉特性的小波树自适应调制方法在小渡树中完成水印的嵌入,水印的提取基于小波超树的能量对比关系实现.仿真结果表明,该算法可较好地抵抗旋转、缩放和剪切等几何攻击.     

视觉显著性检测与金字塔变换相结合的图像融合

提出了一种利用人类视觉机制进行图像融合的算法。首先对源图像进行金字塔分解;接着对低频和高频分量采用不同的融合策略,低频分量依据最大显著性准则选择融合像素,高频分量利用相关性加权准则选择融合像素。初步融合后的低频和高频分量经金字塔重建获得最终融合结果。金字塔变换可提供多分辨率的图像表示,但不区分图像区域的重要性;而视觉显著性检测可定位图像最显著区域,但对噪声敏感;两算法的结合能取长补短,获得好的融合结果。实验表明,提出的方法优于已发表的其他基于金字塔变换的图像融合算法,适用于多聚焦图像、多波段图像和多光谱图像融合。     

基于拉普拉斯金字塔和CNN的医学图像融合算法

医学图像融合技术因其包含多模态的图像信息,在临床应用中起着越来越重要的作用。医学图像融合效果符合人类视觉感知,减少先验知识对融合效果的影响和增强细节表现力一直是努力的方向。提出基于拉普拉斯金字塔和卷积神经网络的医学图像融合方法,针对图像伪影的问题采用区域拉普拉斯金字塔,为保存更多的细节信息并使参数自适应,对卷积神经网络进行改进。将源图像分别输入区域拉普拉斯金字塔进行分解,采用改进的卷积神经网络生成最优权重图指导融合过程,通过逆过程生成融合图像。实验结果表明,提出的方法在主观视觉和客观评价指标上都取得了良好的融合效果。     

基于Laplacian金字塔和小波变换的医学CT图像增强算法

对医学图像进行增强可提高信息的利用率。传统的图像增强方法应用于医学图像时处理效果一般,存在诸多问题,如在增强图像的同时使图像的细节丢失,减弱了图像中目标的边缘信息,降低了图像的对比度。针对上述问题,提出一种基于小波变换和Laplacian金字塔分解的图像增强算法。首先,对原医学图像进行小波变换分解,得到处理结果;然后,对原医学图像进行Laplacian金字塔分解,得到医学图像的高频信息;最后,利用小波变换的结果和Laplacian金字塔分解的结果进行重构,得到增强后的图像。实验结果表明,该方法的增强效果明显优于传统的图像增强算法,对医学图像具有较好的增强效果,同时能更好地抵抗噪声。     

基于融合及数学形态学的遥感图像目标检测

提出了一种基于融合及数学形念学的遥感图像目标检测的新方法。在分析了steerable金字塔变换特性的基础上,采用合理的融合规则将两幅遥感图像进行融合,得到了目标更为清晰的增强图像,有利于进一步的目标检测。然后再利用数学形态学方法及目标的特征对融合后的目标进行检测,得到了满意的检测效果,实验结果表明了本文所提方法的有效性。     

基于LP融合和亮度变换的图像增强

将图像融合与亮度变换结合,提出一种图像增强的新方法。该方法利用拉普拉斯塔融合,在亮度变换中引入克隆选择算法优化参数,取得较好的增强效果。与PCA方法和小波方法相比,图像的信息熵保持在较高水平,平均梯度值分别提高3．28和0．14左右,标准差平均提高6．92和5．14左右。