基于小波变换的多模态图像融合算法的改进

为了进一步提高医学图像的融合效果,研究和改进了基于小波变换的图像融合算法,提出了一种改进小波变换金字塔融合算法.该算法对经过多层小波变换后的高低频小波系数,分别使用局部均值加权和分层线性加权的小波系数融合规则进行融合.通过编程试验,将该算法与空域和频域的各种融合算法进行对比,并使用主观和客观两种评价方法进行综合评价.实验结果表明,针对灰度图像特别是医学图像的融合,提出的融合算法与文中的对比算法相比较,在主观和客观的综合评价上表现出更好的融合效果.     

一种新颖的医学图像锐化增强算法

针对医学图像组织间不明显现象,提出了一种基于模糊规则和小波变换的医学图像锐化增强算法。对不同尺度的小波系数进行锐化增强时,首先根据该尺度低频系数中心像素与其邻域像素的相容性利用模糊规则自适应计算非线性细节增益系数。然后把增益系数与细节小波系数相乘,小波重建后得到增强图像。实验结果表明,提出的算法对图像细节进行增强的同时能够有效地抑制噪声。     

用于EVS的改进小波变换图像融合算法

为增强小波变换图像融合算法的实时性,提高视觉增强系统(EVS)可见光图像与红外图像实时融合的效率,提出了一种基于矩阵QR分解和小波变换的图像融合算法.该算法对原始图像的像素矩阵进行QR分解,再利用正交矩阵的性质,根据小波变换图像融合算法对QR分解得到的上三角矩阵进行分解融合,利用QR分解得到的正交矩阵逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能获得较好的实时性,同时保证较好的融合效果.     

基于概率模型的多尺度图像融合算法

文章给出了一种基于概率模型的多尺度图像融合新算法。首先,对不同的传感器图像分别进行小波分解,得到塔式结构子图像层;其次,基于不同传感器图像对应层上的对应像素,根据最小二乘规则估计模型参数;然后,根据贝叶斯规则进行融合图像相应像素的最大后验概率估计;最后,通过小波逆变换得到融合图像。采用该算法对可见光和红外图像进行融合,其结果与其它方法相比更有效。     

一种基于亚像素边缘特征的医学图像融合方法

一种新的基于亚像素边缘特征的图像融合算法。该算法通过使用一种亚像素边缘检测算法提取图像的亚像素边缘特征,采用奇异值-迭代最近点法(SVD-ICP)实现轮廓间配准和利用小波极大值融合算法实现图像融合。     

采用双树小波变换的医学图像融合方法及实现

双树小波变换具有平移不变性及良好的方向性,将其引入到医学图像融合能够较好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息.提出基于双树小波变换的医学图像融合算法,该算法对图像进行多尺度和多方向的分解,在相应尺度上利用融合算法融合,最后进行重构得到融合结果.通过实验仿真及客观的图像融合评估准则,实验结果表明了双树小波分解能够得到比树状小波分解更好的融合效果,信噪比提高了很多,均方差明显减少,充分保留了图像中的细节信息,减少了融合的复杂度.     

一种基于离散小波变换的遥感图像融合新算法

在图像融合过程中,融合算法及融合算子的选择对于融合的质量至关重要。目前广泛采用的基于单个像素的融合算法并不能令人满意,因为图像的局域特征往往是由多个像素共同表征的。文章采用了一种基于离散小波变换的新融合算法：首先,采用小波多分辨分析和马拉特快速算法,将原始图像分解成近似图像和细节图像,然后在各层的特征域上进行有针对性的融合,最后通过小波逆变换完成图像重建。     

一种基于相容粒度空间的图像分割方法

定义归一化邻域方差,选取它和像素灰度值、邻域均值作为图像相容粒度空间的条件属性,构造出基于条件属性的相容粒度空间.根据相容关系进行图像粒化,定义相容决策粒间距离测度函数,利用思维进化算法(MEA)最优选取阈值,合成决策粒,实现对目标区域的提取,完成图像分割.实验结果表明所提出算法去噪效果明显,具有较好的稳定性和收敛速度.     

基于小波和SOM网络的医学图像融合

提出一种基于小波变换和自组织特征映射（SOM）神经网络的医学图像融合方法,对图像进行小波变换,以图像的小波系数为特征,采用SOM网络对图像进行聚类,并进行模糊分类,从而确定像素融合的权重,得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法能够获得良好的性能。     

基于快速非抽样小波变换的岩屑多聚焦图像融合

针对传统非抽样小波变换算法较复杂的缺点,结合空、频域处理上的特点,提出了一种基于快速非抽样小波变换的多聚焦图像融合算法。与之前基于非抽样小波变换的融合算法不同,该算法取消了反变换,它根据高频小波系数绝对值和取大原则,融合图像像素值直接在对应源图像的相应位置取值,从而大大提高了图像处理的实时性,改善了融合效果。通过与六种非抽样小波变换融合算法的比较,以及快速非抽样小波变换与非抽样小波变换的融合时间对比,直观地给出了该算法的效果和时间优势。     

医学图像融合的并行实现

基于小波变换的并行医学图像融合方法有良好的效果且能进行快速实时融合。在介绍双正交小波变换图像融合方法的基础上分析了该方法的时间复杂度,提出了基于小波变换的多模图像融合的并行算法,并在配置了并行机群环境下实现了单幅和序列医学图像的并行融合,针对不同大小结果图像和不同机群规模进行测试,对并行效率的分析证实了该并行融合方法具有较好的并行性能和可扩展性。     

基于非分离小波的多模态医学图像融合算法*

针对传统可分离小波医学图像融合过程中存在部分边缘丢失和纹理信息模糊的问题,根据CT/MRI图像内容的互补性,提出整合及突出图像细节的医学图像融合算法。该算法在非分离小波分解框架下,对反映图像近似内容的低频分量采用区域信息熵加权融合规则,对反映图像细节特征的高频分量提出了区域亮度细节占优加权的融合规则;最后通过非分离小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,该算法能在保留源图像信息的情况下增强融合图像的细节及亮度信息。     

基于提升小波变换的医学图像融合

目的 将不同模态的医学图像(如CT/MRI图像)进行科学融合,可以有效地丰富图像的信息,提高信息的利用效能,这对于医学临床诊断具有重要的理论研究意义和应用价值。方法 基于提升小波变换的特性,对多模态医学图像的融合算法进行研究。首先,对已配准的源图像进行多尺度分解,得到低频子带和多层高频子带;进而,根据低频子带的特点和各层高频子带的噪声含量不同,提出了低频子带系数采用基于区域平均能量的加权融合规则;对噪声含量较低的低层高频子带采用基于计盒分维法获取分维数,而对噪声含量较高的高层高频子带提出了基于区域梯度能量加权融合规则。结果 分别对灰度图像和彩色图像进行了大量融合实验,并分别在主观视觉特性及客观评价指标下对不同融合算法产生的融合图像的质量进行了分析对比,表明本文算法具有较好的边缘保持度。结论 实验结果表明,较现有算法产生的融合图像,应用本文融合算法得到的图像具有更丰富的信息,更能使图像灰度级分散,具有更良好的视觉特性和评价指标。     

一种基于小波变换的图像融合新算法*

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于小波分解的图像融合算法。对小波分解后的低频分量通过度量其图像块之间的相关系数和空间频率来确定融合图像的尺度系数;对高频分量,以方向对比度为判据确定融合图像的小波系数;最后,通过小波逆变换得到融合图像。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

基于第二代小波变换的图像融合方法及性能评价

提出了一种基于小波提升方案的图像融合新算法. 与传统基于卷积的小波变换融合方法相比, 新算法具有计算简单、融合速度快、所需内存少以及有利于算法的在线快速实现等优点. 此外, 还提出了一种基于区域特征选择的新的融合策略, 针对不同类型的多源图像进行了融合仿真实验, 并采用主观视觉判断与客观评价准则相结合的方式, 对不同变换方式、不同融合规则以及不同分解层数对融合效果的影响进行了比较分析. 实验结果表明本文提出的融合算法和融合策略具有优越的融合性能, 并取得了令人满意的融合效果.     

一种基于提升小波变换的图像融合改进算法

提出一种基于提升小波变换的图像融合算法.对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明该算法能有效地减少融合图像的失真,是一种有效的图像融合算法.     

基于二维经验模态分解的医学图像融合算法

提出了一种自适应的二维经验模态分解(bidimensional empirical mode decomposition,简称BEMD)医学图像融合算法.待融合的医学图像经过BEMD分解成二维的内蕴模函数(bidimensional intrinsic mode function,简称BIMF)和趋势图像.BIMF图像经过Hilbert-Huang变换提取图像特征,然后,图像分解的各部分数据在区域融合规则下形成综合BEMD表示.最后,综合BEMD表示进行BEMD逆变换得到融合后的医学图像.BEMD分解方法是一种完全自适应的数据分解表达形式,具有比Fourier变化和小波分解更好的特性.该医学图像融合算法不需要预先定义滤波器或小波函数.实验结果表明,该算法与传统融合算法相比性能优越,能够大幅度提高融合图像的质量.     

一种基于提升小波变换的快速图像融合方法

目前，多尺度分解的方法已开始应用于图像融合．针对基于传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、对内存的需求量大，不适于实时应用的局限性，提出了一种新的基于提升小波变换的快速图像融合算法．多个源图像分别进行提升小波分解，使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数，通过提升小波逆变换得到复合图像，实验结果表明，提出的算法无论在执行时间还是融合后的图像质量上都优于传统的方法，有广泛的应用前景，特别适用于实时系统。     

改进的小波图像融合算法及应用研究

为了提高图像融合质量,论文提出了一种改进的小波变换的图像融合方法,该算法将源图像分别进行小波分解,各图像分解成低频系数和高频系数,低频系数采用基于prewitt算子的融合规则,高频系数采用融合系数选大的融合规则,然后将融合后的低频系数和高频系数做离散小波变换,得到小波变换后的融合图像.与传统的图像融合算法相比较,实验表明了改进的小波图像融合新算法具有更好的融合效果,将改进后的算法用于发动机温度场检测中,融合后的热端部件示温漆彩色图像边缘特征更加突出,区域分割精度更高.