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.     

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.     

基于PCA的拉普拉斯金字塔变换融合算法研究

阐述了基于主元分析的拉普拉斯金字塔图像融合的原理和方法：对原图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,分别对高频部分采用主元分析（PCA）法融合,对低频部分采用平均梯度法进行融合,对拉普拉斯金字塔做反变换得到最终的融合图像。通过对可见光与红外图像的融合,以及对不同焦距图像融合的结果分析,该算法比单纯的PCA和拉普拉斯图像融合能得到具有更多有用信息的高对比度的融合图像。     

基于非子采样Contourlet变换的图像融合方法

分析了非子采样Contourlet变换滤波器组的设计与实现方法,提出一种基于非子采样Contourlet变换的图像融合方法.首先将图像作非子采样拉普拉斯金字塔尺度分解,并在各尺度层使用非子采样方向滤波器组对高频子带作方向分解,构成非子采样Contourlet变换;然后,采用基于区域能量的融合规则得到融合图像的非子采样Contourlet系数;最后进行非子采样Contourlet逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法的融合效果优于à trous小波变换方法和Mallat小波变换方法.     

不可分拉普拉斯金字塔构造及其在多光谱图像融合中的应用

针对拉普拉斯塔形（LP）变换在图像融合中具有高频信息损失严重且缺乏平移不变性的问题，利用不可分小波具有平移不变性和能够准确描述图像细节信息的特点，提出一种新的非采样不可分拉普拉斯金字塔构造方法，并将该构造方法应用于多光谱图像融合中。首先，构造六通道不可分低通滤波器，利用该滤波器构造多光谱图像和全色图像的非采样不可分小波塔形分解，进而对图像进行非采样不可分拉普拉斯塔形分解；然后，针对不同的分解层采用不同的融合规则进行融合；最后，根据不可分拉普拉斯重构算法进行重构，即可得到融合后的图像。实验结果表明，与离散小波变换（DWT）的融合方法、基于Contourlet变换（CT）的融合方法以及基于直方图中轴化（MHE）的融合方法对比，所提方法在保持原全色图像空间分辨率的评价指标空间相关系数上分别提高了1.84%、1.56%和11.06%，在光谱信息保持程度的评价指标相对整体维数综合误差上分别降低了49.26%、48.15%和89.19%。该方法所得图像在获得好的光谱信息的同时有效地提高了空间分辨率，较好地保留了图像的边缘信息与结构信息。     

基于改进轮廓波变换的图像去噪算法

在轮廓波变换中进行拉普拉斯金字塔分解时,所得的带通图像在奇异性点附近产生振荡,影响了图像去噪的效果。针对该问题,提出一种改进的拉普拉斯金字塔分解,可消除边缘附近的震荡。利用改进的拉普拉斯金字塔实现轮廓波变换,并对图像进行自适应去噪。实验结果表明,该算法所得的峰值信噪比较轮廓波变换自适应去噪算法有显著提高,且视觉效果有较大改善。     

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。     

一种多传感器图像的彩色融合系统

针对像素及多传感器图像的融合问题,设计了一种多传感器图像的彩色融合系统。该系统首先采用Laplacian金字塔变换算法得到灰度融合图像,然后产生共有图像、差异图像和细节增强图像,最后将灰度融合图像、细节增强图像,分别送入RGB通道得到彩色融合图像。实验结果表明,本系统可以有效地对多传感器图像进行彩色融合。根据熵和颜色丰富度两个客观评价指标,本系统的彩色融合图像更清晰,更容易识别目标,包含更多的细节信息,图像信息也更加丰富。     

基于LP和DFB结构的离散Contourlet遥感影像融合算法及在QuickBird中的试验研究

针对目前最新发展的Contourlet变换能够比小波变换提供更丰富的方向和形状基,适合进行多尺度边缘增强的特点,利用Contourlet变换用于融合遥感全色和多光谱影像的算法,即利用LP（Laplacian Pyramid）捕获影像的低频分量,利用DFB（Directional Filter Bank）获得影像的高频分量,再对得到的低频近似系数和高频细节系数按照融合规则,采用算术平均和加权算子构造融合影像对应的对比度金字塔;最后,通过逆塔形变换重构融合影像。提出一种基于塔形方向滤波器组PDFB（Pyramidal Directional Filter Bank）的影像融合方法,算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到影像融合中,另一方面对目前高分辨率影像数据源QuickBird进行了融合实验。此外,利用熵、扭曲度、偏差指数、相关系数、标准差等参量,对此融合方法的融合性能进行了评价与分析。实验结果表明：提出的融合算法能在保留多光谱影像光谱信息的同时增强了融合影像的空间细节表现能力和信息量,该算法是有效可行的。     

基于金字塔方法的图像融合原理及性能评价

阐述了基于拉普拉斯金字塔和对比度金字塔图像融合的原理和方法,把这两种方法应用于不同聚焦图像的融合以及蓝光波段和红外波段的卫星遥感图像融合,并对融合图像质量进行了对比评价,得出了这两种融合方法的各自特点。     

遗传算法在医学图像自适应融合中的应用

为了解决现有融合方法间的优点不易综合,以及融合规则不易根据图像后续处理的要求自适应地调整的问题,提出一种基于遗传算法的医学图像融合方法。分别利用形态学金字塔和平移不变性小波变换方法产生初始图像,构造由图像评价组成的目标函数,再利用遗传算法来优化目标函数从而获取最终的结果图像。通过实验,从主观视觉和标准方差、平均梯度、熵、空间频率、均方交叉熵等定量指标两方面,证明了该方法的有效性。     

基于小波包变换的遥感图象融合

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。     

基于图像金字塔的分维融合算法

数据融合是进行目标检测和识别的重要技术之一,但是在融合过程中不可避免地会产生信息损失。如何保留尽可能多的有用信息,关键在于融合算法的选取。由于图像金字塔中不同级的图像之间具有自相似性,而自相似性又是分形分维的基础。于是,根据图像金字塔的特点,提出了一种新的图像融合方法——基于图像金字塔的分维融合算法,将不同源图像分别分解成不同尺度的金字塔图像序列,在相应的尺度上以分形分维作为权系数进行融合,并采用中波红外和长波红外图像作为源图像进行融合实验,实验结果表明该方法是可行的。     

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。