基于提升小波变换的图像融合规则综述

对提升小波变换的基本原理进行了介绍,描述了基于提升小波变换的图像融合的主要步骤,对基于提升小波变换的图像融合规则进行了概括。     

基于提升小波变换的图像融合新算法

给出了一种基于提升小波变换的图像融合方法,并对小波分解的不同频率域,分别采用不同的融合规则。选择低频系数时,是基于边缘的方法,选择高频系数时,把小波系数的方差与绝对值综合起来考虑来决定融合小波系数。实验结果表明,提出的方法融合效果要优于一般融合方法。     

基于小波变换的不同图像融合规则研究

本文对基于小波分析的图像融合方法进行了介绍,在阐述小波图像融合算法的基础上,采用不同的小波函数,利用小波变换并按照不同融合规则及融合算子构造与融合图像对应的小波系数。进行了大量实验,并用熵、空间频率、平均梯度等评价方法进行了定量分析与比较,还提出了进一步需要研究的问题。     

基于小波变换的一种改进融合规则的图像融合

针对多聚焦图像,通过小波变换和基于窗口的系数绝对值和选大融合规则,存在着对噪声敏感和融合信息不完整等缺点。为了克服这些缺点,使融合后的图像包含尽可能多的源图信息,提出了一种在融合时两幅图像的系数都选取的融合规则。通过对多聚焦图像融合的实验结果比较表明,提出的融合规则的融合效果更优,可避免信息损失。     

基于改进的提升小波变换的图像融合算法

研究图像融合精度问题,由于光学传感器的光谱分辨率不同,在图像融合中易丢失信息,影响图像质量。传统的图像融合算法计算量大、实时性差的缺点,同时没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对融合的影响,因而得到的融合效果不理想。为了解决上述问题,提出了一种改进的提升小波变换图像融合新算法,算法引进了图像对称概念策略,仿真结果表明,改进的图像融合算法计算量明显减少,实时性也明显提高,与传统的标准小波变换图像融合算法以及拉普拉斯金字塔融合算法相比,较有效地提高了图像融合的精确度。     

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.     

基于二维提升小波变换的图像融合

将图像进行提升小波变换,分别对高低频采用不同的融合方法,得到融合后图像。并引入信息熵、相关系数和清晰度等性能指标对融合后的图像进行分析。实验结果表明,此提升方法在融合图像质量上优于传统小波变换。     

基于快速整数提升小波变换的医学图像融合

针对CT医学图像和MRI医学图像成像特点,提出了基于快速整数提升小波变换的融合方法。在CT和MRI两幅医学图像配准的前提下,利用提升小波变换把图像分解成低频和高频子图像,对于小波变换后的高频子图像,选择区域标准差大的作为融合后的子图像;对于低频子图像,采用加权融合,最后进行小波逆变换,得到融合后的图像,并对融合后图像用信息熵、平均梯度、相关系数的指标进行评价。实验结果表明,基于快速整数提升小波变换融合中,小波高低频系数采用不同的规则能够取得更好的融合效果,其轮廓清晰。该算法能够提升融合后的医学图像信息量,同时有效地保护图像的细节信息,在执行时间和图像质量上均优于普通小波算法。     

小波变换图像融合规则性能的分析研究

基于小波变换的数据融合技术的关键是融合算法和融合规则。为分析不同融合规则对融合性能的影响,选用四种小波高低频系数的不同规则组合进行融合实验,并应用六种统计指标进行融合效果的比较,结果表明,融合规则不同,融合性能会有差异,而同一种融合规则,不同的统计指标也反映其融合性能的优劣差异,有时差异还很明显。因此,应根据不同的图像融合目的选择合适的融合规则和融合算子。     

基于小波变换的CT和MR图像融合

在临床医学上,CT图像和MR图像分别从不同的角度反映人体信息,将两者融合到一张图像上全面反映人体信息有很大的实用价值.提出了基于小波变换的区域平均梯度最大值融合方法,用实验结果对该方法和其它常用的几个基于小波变换的融合方法进行了比较,并从主观和客观两个方面进行评价,结果表明运用该融合方法进行图像融合取得了良好的效果,融合图像的质量要高于其它几种方法的融合质量.     

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。     

一种基于提升小波变换和IHS变换的图像融合方法

为了将低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像进行有效融合,提出了一种提升小波变换和IHS变换相结合的图像融合新方法。该方法首先对高分辨率图像进行无下采样提升小波分解,利用提升分解得到的各提升小波面叠加的边缘信息进行区域划分,再采用分区域加边缘有效因子的融合思想实现分区融合,使得融合的图像最大限度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率,其中区域的划分采用进化算法实现。该方法的融合结果与IHS法、小波变换法及其他改进方法进行比较,实验结果表明,该方法能较好地保留多光谱图像的光谱信息和提高分辨率图像的空间分辨率。     

基于非采样提升小波变换的图像融合算法

针对传统提升小波变换的图像融合算法缺乏平移不变性以及区域能量融合准则存在的不足,提出了一种基于改进提升小波变换的图像融合新算法.该算法在提升小波变换原理的基础上,通过取消其奇偶分裂来获得具有平移不变性的非采样提升小波变换.对图像经此变换得到的低频部分设计出一种新的基于区域空间频率的加权和选择相结合的融合方法,高频部分采用一种基于边缘信息的加权融合策略.为验证所提出融合方法的有效性,对多聚焦图像进行了融合实验.实验表明,与传统的图像融合算法相比,该算法能更好地描述灰度的突变信息,获得含有丰富细节特征的融合图像.     

基于二维提升小波变换的图像融合

将图像进行提升小波变换,分别对高低频采用不同的融合方法,得到融合后图像。并引入信息熵、相关系数和清晰度等性能指标对融合后的图像进行分析。实验结果表明,此提升方法在融合图像质量上优于传统小波变换。     

基于冗余第二代小波的多传感器图像融合算法

为了增强来自不同传感器的图像信息,改善图像的提取能力,本文采用了一种基于冗余提升小波变换的图像融合算法,算法针对变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合规则进行融合,然后通过冗余提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文算法实现的数据融合图像内容清晰,明显地保存了边缘细节,提高了运算速度,取到了较好的融合效果。     

基于提升小波变换的医学图像融合方法

多模医学图像融合在医学图像分析和诊断上具有重要的应用价值。在对CT与MRI图像进行提升小波变换的基础上,结合低频子带系数存在区域相关性及高频子带系数的特点,提出了对于低频子带系数采用基于区域方差的融合规则,对于高频子带系数采用基于区域空间频率的融合规则,最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与传统方法相比,该方法可以有效提高医学图像融合的信息量,较好地保留了源图像的边缘及细节信息,具有良好的融合效果及量化指标。     

基于提升小波变换与自适应PCNN的医学图像融合方法

为了更好地满足临床辅助诊断和治疗的需要,提出一种基于提升小波变换的CT与MRI图像的融合方法.该方法在低频子带采用基于区域能量的融合规则;高频子带采用自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的融合规则,通过应用PCNN简化模型把图像逐像素的梯度能量作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素梯度能量的变化来自适应地调整链接强度的大小,并根据点火次数确定高频子带融合系数.实验结果表明,文中方法与传统融合方法相比性能优越,丰富了融合图像的边缘及细节信息,可取得更好的融合效果.     

基于梯度选取规则的小波变换在图像融合中的研究

该文用基于梯度选取的小波变换实现SAR与可见光图像的融合,在不同频率域的小波系数选取规则上引入区域平均梯度和全局梯度,对小波系数不是简单丢弃,而是加权叠加。给出了图像融合结果的定性评价,并用熵等评价参数进行了定量评价,实验取得了较好的结果。