基于视觉特性的多聚焦图像融合新算法

提出了一种基于视觉特性的快速、高精度的多聚焦图像融合新算法。根据多聚焦图像的特点,采用基于视觉对比度的快速间隔块扫描算法对聚焦离焦区域在整幅图像内进行粗定位,然后在粗定位的基础上通过基于块视觉对比度的比对进行聚焦离焦区域的精确定位,并且将图像划分为3个部分:聚焦区、离焦区与边界。取两幅图像各自的聚焦区,而后将两幅图像离焦与聚焦的边界区域加权融合即得融合图像。实验结果证明,该算法与基于小波分解的融合算法和基于视觉的块分解融合算法相比不仅速度快而且效果好。     

基于图像抠图技术的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像融合容易出现信息丢失、块效应明显等问题,提出了一种新的基于图像抠图技术的多聚焦图像融合算法。首先,通过聚焦检测获得源图像的聚焦信息,并根据所有源图像的聚焦信息生成融合图像的三分图,即前景、背景和未知区域;然后,利用图像抠图技术,根据三分图获得每一幅源图像的精确聚焦区域;最后,将这些聚焦区域结合起来构成融合图像的前景和背景,并根据抠图算法得到的确定前景、背景对未知区域进行最优融合,增强融合图像前景、背景与未知区域相邻像素之间的联系,实现图像融合。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法在客观评价方面能获得更高的互信息量（MI）和边缘保持度,在主观评价方面能有效抑制块明显效应,得到更优的视觉效果。该算法可以应用到目标识别、计算机视觉等领域,以期得到更优的融合效果。     

小波变换和清晰块搜索结合的图像融合算法

在基于小波变换的多聚焦图像融合中,低频系数选取决定融合图像的轮廓,同时影响融合图像的边缘细节,因此小波变换法是以损失图像的局部清晰来换取整幅图像的平均清晰;而基于空域块选择的融合方法能很好地保留利用聚焦图像的清晰部分,但是图像模糊区域效果不佳。因此提出一种新的融合算法,先对图像进行小波变换融合,之后对原图像进行清晰块搜索,进行基于清晰块选择的图像融合。实验结果表明,该算法融合结果优于单一的小波变换算法。     

基于PCA与小波变换的彩色图像融合算法

针对多聚焦彩色图像融合问题,提出了一种基于PCA与小波变换的多聚焦图像融合算法.首先,利用主元分析和离散小波框架变换算法,将图像分为清晰块与模糊块;然后对于清晰块,直接选取该块作为融合后的相应块区域;对于模糊块,则建立了基于点特征值的像素选取方法,分别从两幅待融合图像中选取特征值较大的点作为融合结果的像素点,从而得到最终的融合结果图.实验结果表明,所提出的方法能够较好地解决彩色多聚焦彩色图像融合问题,融合效果较为理想.     

一种新的结合SVM和FNN的多聚焦图像融合算法

针对基于分块的图像融合中分块裂痕和实际融合特征的不确定等问题,提出一种结合支持向量机(SVM)和模糊神经网络(FNN)的多聚焦图像融合新方法。首先,通过模糊C均值聚类(FCM)和SVM获得FNN的网络参数,利用构建的模糊神经网络,将分割的图像块分成清晰区域、模糊区域和过渡区域三类;然后用模糊神经网络的反模糊化输出作为权值因子对三类区域进行加权融合,输出融合的多聚焦图像。最后,通过均方根误差、平均绝对误差和峰值信噪比等指标对多种融合算法进行融合质量评价。实验结果表明,提出的融合算法鲁棒性和计算性能较好,基本满足实际图像融合的需求,且融合质量评价也表明本文方法优于现有的融合算法。     

基于点扩散函数的多聚焦图像融合方法

提出了一种新的基于点扩散函数的多聚焦图像融合算法,采用高斯函数对多聚焦图像进行多次卷积,通过与原近似误差图像的比较,得到聚焦清晰和模糊区域,采用形态学方法将其分割出来,并根据最大值融合规则对其进行了融合。试验结果表明,该算法可将图像分割成多个聚焦区域,边缘清晰、融合效果良好。     

基于SWT区域对比度像素提取的多聚焦图像融合

在多聚焦图像融合算法中,针对多分辨率系数融合法无法提取源图像清晰像素点和分块法存在的块效应的现象,从多聚焦图像清晰像素点和人眼视觉对比度的特征出发,利用平稳小波变换(SWT)的非下采样性和平移不变性,定义基于SWT的图像像素点区域对比度作为提取像素点的依据,在研究区域对比度邻域大小对像素点提取影响的基础上,设定适合的阈值建立提取模板,对多聚焦源图像中清楚区域的像素点进行提取,并对小部分未能提取的像素位置采用基于局部能量策略进行融合。仿真实验结果表明,新算法既有效地提取源图像的清晰像素点,又改善了块效应现象,融合效果有了很大提升。     

核Fisher判别分析在多聚焦图像融合中的应用

提出一种基于核Fisher判别分析与图像块分割的多聚焦图像融合方法。该方法首先将源图像进行块分割,计算反映图像块聚焦程度的清晰度特征;再将源图像的部分区域作为训练样本,获得训练后的核Fisher判别分析参数;然后利用已知的核Fisher判别分析获得初步融合图像;最后对位于源图像清晰与模糊区域交界处的源图像块利用冗余小波变换进行处理后,得到最终融合图像。实验结果表明,该方法的图像融合效果优于常用图像融合方法,可在有效提高图像融合质量与减少计算量之间获得较好的折衷。     

基于图像块能量梯度的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像,提出一种基于图像分块的融合方法。将源图像分为大小相同数量相等的子块,采用能量梯度算子作为对焦评价函数,计算各个图像子块能量梯度匹配度,设置匹配度阈值分离出源图像中的清晰区域。源图像中的清晰区域直接作为融合图像相应的区域,其它区域的处理中,构造与相应子块能量梯度大小相关的图像序列,以及像素点到各个子块中心距离相关的融合函数,然后用融合函数对图像序列融合。实验结果表明该方法有效性和合理性。     

基于非下采样Shearlet变换与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法

为了提高基于多尺度变换的多聚焦图像融合中聚焦区域的准确性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合算法。首先,通过基于非下采样Shearlet变换的融合方法得到初始融合图像;其次,将初始融合图像与源多聚焦图像作比较,得到初始聚焦区域;接着,利用形态学开闭运算对初始聚焦区域进行修正;最后,在修正的聚焦区域上通过改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)获得融合图像。与经典的基于小波变换、Shearlet变换的融合方法以及当前流行的基于NSST和脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合方法相比,所提算法在客观评价指标互信息(MI)、空间频率和转移的边缘信息上均有明显的提高。实验结果表明,所提出的算法能更准确地识别出源图像中的聚焦区域,能从源图像中提取出更多的清晰信息到融合图像。     

支持动态互连的多处理器系统设计

针对多处理器系统通信带宽的高需求,结合LocalLink协议和Batcher-Banyan交换网络,提出一种适合在FPGA中实现的动态互连网络。与传统总线互连方式相比,该系统的通信性能有了较大的提高,仅占用少量硬件资源,便于集成新的通信接口,为多处理器系统设计提供了一种高性能且灵活的互连方式。     

基于双子代差分演化和自适应分块机制的多聚焦图像融合算法

基于分块的多聚焦图像融合算法是多聚焦图像融合领域中的一个重要算法。基于差分演化的多聚焦图像融合算法将图像分块大小作为差分演化算法的种群,通过多次演化,最后获得使融合图像效果最好的图像分块。为克服标准差分演化算法由于丢失父代种群的部分信息导致收敛速度变慢、全局搜索范围较小,以及当对应图像块的清晰度相等时该算法的处理方式会改变源图像的像素值的缺点,在原算法的基础上,引入双子代机制和自适应分块机制,提出一种基于双子代差分演化和自适应分块机制的多聚焦图像融合算法。在演化过程中生成两个子代种群,最大程度上保留父代种群的信息,扩大全局搜索范围,提高算法的收敛性能;利用自适应分块机制,当出现图像块清晰度相等的情况时,将图像块分解成更小的图像块,然后再进行清晰度的比较,使改进算法获得的融合图像比原算法获得的效果更好,而且不会改变源图像的像素值。实验结果表明,基于双子代差分演化和自适应分块机制的多聚焦图像融合算法可以获得比原算法效果更好的融合图像,而且收敛性能更好。     

基于分块DCT的遥感图像融合方法

本文提出了用DCT变换处理全色光学图像和多光谱图像的融合方法。该方法的基本思想:首先将配准的图像分块,对图像子块进行DCT变换;在DCT变换域内,对全色光学图像子块的高频部分和对应的多光谱图像子块的低频部分进行融合;最终,将融合子块组合得到融合图像。实验表明:该方法是可行有效的,取得了理想的融合效果。     

一种基于降维技术的图像局部融合算法

给出了一种基于降维技术的局部融合算法,并将其用于两幅灰度图像的融合。该算法将现有的图像融合技术和非线性降维技术融合,通过对待融合图像进行分块、关联矩阵表示、MDS降维处理,得到待融合图像的感兴趣区域块,对这些感兴趣区域块进行基于小波的局部融合,使图像变小。通过实验证明,该算法提高了融合速度,有利于目标识别、变换检测等后续处理。     

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。     

基于自适应分割的多曝光图像融合算法

针对传统多曝光图像融合存在颜色和细节信息保留不完整的问题,提出了一种新的基于自适应分割的多曝光图像融合算法。首先,采用超像素分割将输入图像分割为颜色一致的图像块,再利用结构分解将图像块分解为三个独立分量。根据各分量特点设计不同融合规则,以保留源图像中的颜色和细节信息。然后,采用引导滤波平滑各分量的权重图以及信号强度分量和亮度分量,有效地克服块效应缺陷,保留源图像中的边缘信息,减少伪影。最后,重构融合后的三个分量,得到最终的融合图像。实验结果表明,与传统的融合算法相比,所提算法在互信息（MI）上平均提升了53.6%、标准差（SD）上平均提升了24.0%。该算法能够有效地保留输入图像的颜色和细节纹理信息。     

基于自动聚焦算法的多聚焦图像融合

在分析了多聚焦图像特点的基础上, 将镜头自动聚焦算法移植到多聚集图像融合问题的研究中, 并加以改进, 其主要思想是: 以高频分量作为图像清晰度的判据, 寻求多聚焦图像的聚焦区域, 将其直接移植到融合图像中; 而对于一个焦点到另一焦点的过渡区域, 对其用取最大特征的融合算子进行处理。实验表明, 该算法是原图像特征的最佳近似, 优于小波分解的融合算法。     

一种改进的自然纹理合成方法

自然纹理合成方法是一种适合自然景物的基于样图的快速纹理合成方法。 但是候选点超越样图边界的问题没有很好得到解决,成为导致合成后图像产生的纹理块间明 显变化的主要因素。论文提出了一种改进的自然纹理合成算法,将样图边缘易产生无效候选 点的区域用样图内部与之大小和形状相同的像素块来代替,像素块和被替代像素块沿一条不 规则的曲线相匹配。合成过程中在接近边缘时像素块的生长会转向纹理内部。该方法减少了 因随机产生候选点而形成的块间不连续,有效地改善了视觉效果。