基于小波融合的图像插值算法

为了进一步改善图像的亮度,本文将小波融合的图像插值方法积极引入,在对图像进行处理过程中,经过不同插值方法的使用,获得的放大效果也是不同的。文章用不同算法对同一幅图像进行放大,然后将两幅放大后的图像进行融合处理。经比较此算法的引入能够较好的提高图像清晰度。     

一种新的可见光图像融合方法

本文探讨了可见光多聚焦图像的融合问题。在运用电路与系统理论分析了多聚焦图像成像机理的基础上，提出了一种基于小波变换的融合算法，实验结果表明，该方法可有效综合多聚焦图像，从而获得场景内所有物体都清晰的图像。     

基于小波变换图像融合算法的研究

图像融合技术是将获得的两个或两个以上图像进行融合,生成一个新的图像的过程。本文通过对小波变换理论的分析研究,运用高频融合规则和低频融合规则,对图像进行加权融合,然后将新生成的图像与原图像进行对比。本文运用MALTAB软件对小波变换的融合算法进行仿真,使得实验结果能够很清晰明了的体现出来,充分展示出图像融合技术的优势所在。     

一种基于图像融合的红外图像预处理算法

在使用传统的滤波去噪方法对红外图像进行预处理时,会在削弱噪声信息的同时模糊了图像中目标和背景的边缘成分,不利于对图像信息进一步处理。针对该问题,提出基于图像融合的红外图像预处理方法,通过对同一幅退化降质的红外图像分别实施改进的中值滤波算法和改进的Sobel算子边缘提取算法,进行去噪处理和边缘提取,最后利用图像融合算法,将不同算法处理的结果图像加以合并,形成融合后图像。实验结果表明,所提出的基于图像融合的预处理方法能够滤除红外图像中大部分噪声,且很好地保留了目标和背景的细节特征,而且运算简单,便于硬件实时计算,有利于后续的目标检测与识别处理。     

基于小波变换的医学图像多因子融合技术及实现

概述了医学图像融合的意义。分析了以小波变换作为研究工具的理论优势。阐述了基于小波变换的图像融合原理．描述了具体的融合算子和性能评价参量。抽取了几幅医学图像进行融合试验并对结果加以分析。     

基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法

针对传统融合算法在图像融合时,不能很好地保留源图像信息和边缘信息的缺点,提出了一种基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法。该算法利用小波变换对图像进行分解,分解后得到图像的低频系数和高频系数;对高频系数采用基于对两个Laplacian模板算子卷积结果相比较并进行筛选的融合规则;对低频系数采用基于拉普拉斯清晰度评价函数和8邻域局部方差相结合的融合规则;最后进行小波逆变换得到融合图像。对实验结果结合主观和多种客观评价方法进行分析。结果表明,该改进算法与传统融合算法相比融合效果更好,融合图像具有边缘信息丰富、图像清晰度高等优点。     

基于对比度的小波图像融合算法研究

图像融合可以集成多个源图像中的冗余和互补信息,增加图像理解的全面性,获得对同一场景的更为准确可靠的图像描述。传统的小波图像融合方法的融合规则是分别对低频和高频系数进行处理,忽略了两者之间的联系。本文提出利用对比度将高频系数和低频系数的处理联系起来,并以对比度作为度量系数取舍的准则进行图像融合。实验仿真研究表明,本文提出的算法很好地保留了多幅源图像的有用信息,是一种有效的图像融合算法。     

基于高频通道的图像融合算法

论述了基于小波变换进行图像融合的有关问题,提出了小波基选取的方法,推导了对小波滤波器组进行相位校正的原理和公式;接着,提出了一种新的高频通道的融合规则,并进行了实验。实验结果表明,提出的算法和融合规则对于不同源的图像,尤其是多光谱图像的融合,具有很强的实用性。     

基于融合技术的图像边缘检测方法

提出一种融合柔性形态学方法与Sobel算子的边缘检测方法。利用全方位结构元素对图像进行重复柔性形态学处理，提高了运算速度并抑制了大量的噪声。建立相应的融合原则，对形态学运算获得的边缘和Sobel算子检测的边缘进行融合，得到清晰、连续的边缘图像。该方法对噪声具有很好的鲁棒性，处理含噪声图像能得到准确可靠的边缘检测结果。     

基于小波变换的图像融合算法研究

图像融合是改善图像质量的一个重要途径,传统算法难以正确地对图像进行有效融合。为了提高图像融合的质量,提出一种基于小波变换的图像融合算法。首先对2幅原始图像进行小波变换,提取它们的小波系数,然后采用不同的规则对不同层次的小波系数进行融合,并采用小波变换对融合的系数进行融合,最后采用不同类型对图像融合结果进行测试和分析。结果表明,小波变换融合后的图像更加自然、清晰,提高了图像的信噪比,并且图像融合速度明显加快,获得了比对比算法更加理想的图像融合效果。     

基于NSCT—PCNN算法的雷达图像融合研究

为了提高雷达图像的融合质量,创新性地将非下采样Contourlet变换（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）相结合,运用到可见光和红外雷达图像的融合中。先对待融合的两幅源图像进行NSCT分解,利用得到的低频子带系数去触发PCNN的神经元,最后进行NSCT重构,得到所需要的新图像。结果表明此方法较传统的融合方法,提高了信息量和清晰度,获得了较好的识别率。此方法得到的图像更有利于对流云形成时的预测。     

基于GPU的PCA图像融合算法研究

遥感图像融合技术是有效利用多传感器、多平台、多光谱、多时相遥感数据的主要途径.针对经典的主成分分析(PCA)融合串行算法,提出一种新的基于CPU/GPU异构系统的并行PCA融合算法.实验结果表明,基于CPU/GPU异构系统CUDA架构的并行PCA融合算法充分利用GPU的并行处理能力,计算速度提高幅度明显,图像越大越复杂,提高的幅度越大,处理4096×4096图像数据时,最高能获得将近134倍的加速速率,极大的提高了PCA融合算法在实际应用中的实时性.     

Research on algorithm of night vision image fusion and coloration

An new color image fusion method is presented based on dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT) and Lαβ space for visual and infrared night image fusion. The color transfer technology is conducted to colorize the gray-scale visual image based on Lαβ space and the three component values of L, α and β can be gained. The appropriate dynamic range of gray image in Lα β space is proposed, and the reason of oversaturated colors is analyzed. The DT-CWT is applied in gray image fusion processing because of it's properties: shift invariance, directional selectivity, in order to obtaining exact position and clear image presentation. The different fusion rule is used aiming at high and low frequency components. The weighted average method is employed to low frequency part, and the high frequency parts are of selection greater local energy. The component L of colorized visual image is replaced by the gray-scale fused image. And the color fusion image is obtained by from Lα β to RGB(R: red, G: green, B:blue). The experiment results indicate that the proposed algorithm can achieve three requirements: detectability of the target, clear details and natural colors.     

基于提升小波变换的模糊图像融合算法研究

针对传统小波计算量大、实时性差的缺点,使用提升格式的小波进行图像融合,计算量明显减少,实时性也明显提高.在分析比较几种小波的基础上,选出一种更适合于图像分解的小波基.同时,针对低频和高频系数不同的情况选择不同的融合规则.从融合效果可以看出,采用该算法得到的模糊图像融合效果较好.     

基于边缘的小波图像融合算法

提出一种基于边缘的小波图像融合算法,针对小波分解的不同频率域,分别对高频系数和低频系数设计不同的融合规则。采用小波系数局部模极大和定义的局部信号强度比相结合的方法融合高频系数;对低频系数采用一种基于边缘的方法,在两幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留。实验结果表明:采用此融合规则得到的融合图像具有良好的融合效果。     

一种彩色图像幸运区域融合算法

幸运区域融合技术通过挑选、配准、拼接短曝光 序列图像中具有一定概率的清晰度 高的“幸运区域”获得一幅高分辨率的重构图像,目前该技术处理对象通常是单色图像。根 据彩色图像成像过程及其数据特点,结合经典的幸运区域融合算法,提出了一种针对彩色短 曝光图像序列的幸运区域融合算法。该算法分别对彩色图像红、绿、蓝3个通道数据进行选 图、配准和拼接,最后合成一幅高分辨率的彩色图像。通过连续拍摄的2200帧短曝光图像, 对所提出的算法进行了多角度验证。红、绿、蓝三通道的选图结果表明,大气湍流确实对光 学场景中不同区域、不同波段光的成像产生随机的干扰,这从一个方面证明红、绿、蓝三通 道分别处理在理论上是成立的。对实测彩色图像融合结果的主观感受和客观指标也证明该算 法可以提高因大气湍流而退化的图像的分辨率。     

可见光与红外图像增强融合算法研究

提出了自适应图像增强算法,用于可见光和红外图像的融合。首先对输入的可见光图像和红外图像进行自适应增强,然后采用基于图像空间能量窗及归一化互相关测度构造融合图像,利用图像的信息熵评估算法的融合效果,最后给出了一组可见光和红外图像融合的试验结果,表明该算法十分有效,融合图像有丰富的互补信息,有利于人眼观察和目标识别。     

基于深度融合的深度图像修复算法

提出了一种基于深度融合的深度图像修 复算法。对于单幅深度图像,首先利用形态学操作进行空洞区域优化,消除深度图像中的间 隙和随机噪声;然后针对迭 代滤波过程,提出一种新的深度融合策略计算深度值,并通过对空洞区域的分析,判断深度 图像中空洞区 域类型,自适应选择结构元进行迭代操作;最后利用局部深度值重建方法对受损的边缘处深 度值进行修复。 实验结果表明,本文算法在较好的修复深度图像中存在空洞和间隙的同时,能够保持原始深 度图深度值分 布规律,克服修复过程中存在的深度值失真,边缘模糊等不足。基于标准数据集Middlebury 的对比试验结果表明,本文算法与其它算法相比,获得了良好的效果。     

基于区域分割的序列红外图像融合算法

针对传统的基于像素点和窗口策略的融合算法对图像特征表征的失真,提出了一种基于区域分割的序列图像融合算法.首先将序列红外图像分割为3个不同的特征区域,目标区域、背景区域以及灰度区域,并将分割结果映射到可见光图像中.随后,利用多尺度几何分析工具非下采样Contourlet变换(NSCT)有效提取图像特征的特点,根据不同区域的特性在NSCT域设计不同的融合规则.对试验结果进行主观和客观的对比,结果表明:基于区域分割的序列图像融合算法不仅能够为融合图像保留更全面、丰富的背景信息,还能够更加有效、准确地提取图像中的目标特征.该算法优于传统的基于像素点和窗口规则的融合算法,是一种有效可行的图像融合算法.