基于小波变换的图像融合算法研究

提出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法;总结出基于小波分解子图像面积比和低频系数均方根误差2个标准,来确定最佳小波分解层数的方法。通过仿真实验,对分解层数、区域大小对该融合方法的性能影响进行了比较分析,并得出融合结果,将其与金字塔算法融合结果进行了比较。实验结果表明,该融合方法是十分有效的。     

基于小波变换的全局能量图像融合算法

提出了一种基于小波变换的全局能量图像融合算法。对小波分解系数采用基于全局匹配度来选择和加权的融合规则。全局匹配度以区域能量作为测度,包含了小波分解的高频3个方向的匹配度。使得选择策略下融合图像的高频3个方向的小波系数均来自同一源图像,保证了小波重构时融合的一致性。实验结果表明,全局能量法的融合图像具有更好的融合特性。     

基于小波变换的纹理图像融合

针对采集到的纹理图像无法呈现纹理物体的整体特征的缺陷，提出了一种新颖的图像融合算法.该
融合算法基于纹理图像的大部分纹理信息存在于高频子带中的特点，分别对两幅互补图像进行小波分解，
再对低频子带采用平均融合算子处理，然后对高频子带采用高斯 拉普拉斯算子提取局部边缘信息，以作
为融合规则，并根据两幅互补图像的相似度对高频子带加以融合.结果表明，该算法通过对多幅互补图像
的小波分解图像进行融合，使得融合后的图像内容清晰，纹理信息更加丰富，为后续的缺陷查找步骤提供
了准确的依据.     

基于小波分析的图像融合方法的研究

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用,小波分析具有多分辨等特点,可以有效地将特征明显、分辨率高的图像融合在一起,得到比任何一幅源图像效果都好的图像。论述了基于小波分析的图像融合的基本原理、方法和优点,介绍了基于小波分析图像融合、小波框架图像融合和多小波图像融合等方法,分析比较几种图像融合效果的评价方法及其适用范围等。     

基于Haar小波变换的图像融合方法

为了有效的提高多个传感器的图像融合精度,该文提出了基于Haar小波变换的图像融合方法,首先分析了小波变换中不同频率分量对图像融合精度的影响,然后详细探讨了高频分量系数的确定方法。选取信息熵作为图像融合算法性能的评价指标,通过仿真实验定量分析了高频分量系数对图像融合精度的影响,实验结果表明高频分量系数并非越大越好,应根据融合后的图像信息熵确定高频分量系数。     

基于图像融合的联合小波包图像去噪方法研究

提出一种基于图像融合的联合小波包图像去噪方法.利用不同特性的小波包基对含噪图像进行阅值去噪,得到多幅降噪图像,然后按照一定的融合准则对这些图像进行处理.实验表明,本算法去噪后的图像在峰值信噪比及主观视觉效果两方面均得到了明显改善.     

基于小波变换的医学图像融合技术

不同成像技术获得的医学图像为临床诊断提供了不同的信息,图像融合技术可以综合利用多模医学图像互补信息,从而有效地提高诊断水平。该文采用小波变换对人脑MR-T2和MR-PD图像进行融合。结果表明此方法能够充分有效地将两种不同模式的信息融合在一起,融合性能优越,很好地保留了原始图像的边缘和纹理特征,为临床诊断提供更加有效的信息。     

基于整数小波变换的图像融合算法

图像融合技术是将同一对象的两个或更多的图像合成在一幅图像中,以便使它比原来的任何一幅图像更容易为人们所理解。成功地进行图像融合的关键在于找到有效实用的图像融合算法。本文提出了一种基于整数小波变换的图像融合算法,首先将待融合的源图像作多层整数小波分解,然后对各分解层分别实行融合处理得到新的小波系数矩阵,最后通过整数小波逆变换得到融合的图像。实验结果表明本算法具有很好融合效果和实用性。     

基于小波变换人脸图像融合方法的研究

利用小波高频系数区域选大法、小波区域能量选大法、小波系数区域标准差选大法、小波区域平均梯度选大法四种融合算法,通过小波变换将图像金字塔选择系数进行一系列的处理后构成融合图像信息。最后从均值、信息熵、交叉熵、扭曲程度、相关系数等方面对融合后图像进行了评价,验证了算法的可行性。     

基于区域特征的小波变换图像融合方法

图像融合的目的是把来自多传感器的数据互补信息合并成一幅新的图像，以改善图像的视觉效果。笔者提出一种基于小波变换的图像融合方法，其思想是先把待融合图像采用小波进行分解，然后在对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理，最后采用小波逆变换得到融合图像。该方法很好地区分了图像低频分量和高频分量对融合的不同影响，实验表明取得了较好的融合效果。     

Multi-Focus Image Fusion Based on Wavelet Transformation

In the fusion of image, how to measure the local character and clarity is called activity measurement. According to the problem, the traditional measurement is decided only by the high-frequency detail coefficients, which will make the energy expression insufficient to reflect the local clarity. Therefore, in this paper, a novel construction method for activity measurement is proposed. Firstly, it uses the wavelet decomposition for the fusion resource image, and then utilizes the high and low frequency wavelet coefficients synthetically. Meantime, it takes the normalized variance as the weight of high-frequency energy. Secondly, it calculates the measurement by the weighted energy, which can be used to measure the local character. Finally, the fusion coefficients can be got. In order to illustrate the superiority of this new method, three kinds of assessing indicators are provided. The experiment results show that, comparing with the traditional methods, this new method weakens the fuzzy and promotes the indicator value. Therefore, it has much more advantages for practical application.     

Improved Region Energy Based Image Fusion Rule for Multi-focus Image Fusion

In this paper, we propose a novel improved region energy based image fusion rule. The original images are firstly decomposed by using the lifting scheme of wavelet transform into four sub-bands： LL, LH, HL, HH, by studying principles and characteristics of the wavelet subbands, and we put emphasis on the high frequency subbands. Thus HH, HL, LH sub-bands, which represent three direction of high frequency details, are weighted by different size of three direction Gaussian kernel, then the energy based image fusion rule is applied with a optional size of window, thus the activity level of high frequency subbands are obtained, followed by a local region matching degree in the corresponding direction and resolution, an activity level of low frequency subband is calculated, then perform consistency verification on the selected wavelet coefficients, by doing the inverse wavelet transform the fused image is obtained. The performance of the proposed novel image fusion scheme is conducted and compared with a few existing image fusion algorithm, the experimental results show Keywords：     

一种基于KPCA与小波变换的遥感图像融合算法

通过对HSV变换与小波变换图像融合方法的研究,提出了一种新的基于KPCA与小波变换的遥感图像融合的方法：通过KPCA变换,在保留主要信息的前提下除去波段之间的冗余数据,减少处理的数据量以提高融合的效率;由KPCA变换统计分析选择最优波段合成新的彩色图像,再与增强处理后的全色图像进行融合。实验结果证明该方法具有较好的融合效果。     

使用小波分析的图像融合算法

利用小波分析实现SAR图像与光学图像的融合和互补性。这种图像融合方法是利用SAR图像小波分解后的近似部分和光学图像小波分解后的细节部分,组成一个新的小波分解系数,再进行逆小波变换(重构),即可得到复合的图像,取得了较好的实验效果。     

一种基于小波融合的乳腺图像增强方法

任何一种方法不会对所有的图像都有很好的增强效果,不同的增强方法对图像的增强重点也不尽相同。灰度线性变换法能够加大图像动态范围,增强高通滤波法能够增强图像的精细结构。我们分别采用这两种方法对乳腺图像增强,然后利用小波融合方法综合两个图像的信息,得到了很好的增强效果。     

基于提升小波变换的多传感器图像融合算法研究

为了更好的进行图像融合,基于提升小波变换,采用了一种基于区域方差和方向对比度的融合规则相结合的图像融合新算法.该算法结合提升小波的优势,将图像进行多分辨率分解;针对变换后的低频分量和高频分量的不同特点,采用了不同的融合规则进行融合;最后通过提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法具有增强图像空间细节的能力,使得融合后的图像内容清晰,相比于传统小波变换法,具有更好的融合效果.     

多小波基的设计与地震图像并行融合实现

面向地震图像解释中的具体问题,开展图像融合算法研究,增强目标识别的准确性,提高对地震图像的解译能力.设计了一种具备对称性、短支撑性、二阶消失矩和正交性的高性能多小波基,提出了其并行融合算法实现.算法考虑了对配准误差的适应性问题,提高了图像空间频率.从实验结果来看,图像的整体和细节特征比单小波融合方法有较大的提高.通过将地震图像融合技术与并行程序设计相结合,在多核处理器下采用虚拟节点技术搭建多机并行图像融合平台.实验结果表明:针对多核系统的并行融合方法省去了并行处理的数据寻址时间,相比并行化前,算法执行时间随着节点数增加而减少,并且各并行操作更为规范、简洁,符合算法操作规则性强的实现特点.