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。     

基于小波变换的多聚焦图像融合

为了获得大场景的清晰图像,一般是将几幅聚焦于这一场景的不同目标点上的图像经过各种融合算法处理后获得。先对源图像进行小波变换,再计算其改进后的空间频率,然后采用改进后的空间频率作为参数来决定源图像数据的选取规则：低频部分采用基于改进后的空间频率的加权系数法,高频部分直接取基于改进后的空间频率的小波系数最大值。实验所选取的阈值为0．8。从实验结果可以看出采用的方法比文献[5]的方法更好地保留了源图像的边缘信息,同时也更大地提高了融合后图像所含的源图像信息量。     

基于小波变换的多聚焦图像融合

为了获得大场景的清晰图像,一般是将几幅聚焦于这一场景的不同目标点上的图像经过各种融合算法处理后获得。先对源图像进行小波变换,再计算其改进后的空间频率,然后采用改进后的空间频率作为参数来决定源图像数据的选取规则：低频部分采用基于改进后的空间频率的加权系数法,高频部分直接取基于改进后的空间频率的小波系数最大值。实验所选取的阈值为0．8。从实验结果可以看出采用的方法比文献[5]的方法更好地保留了源图像的边缘信息,同时也更大地提高了融合后图像所含的源图像信息量。     

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。     

二维小波的提升方案及其在图像融合中的应用

提出了一种新的二维小波提升方法,并把它应用于图像融合中。该方法利用图像局部结构的相关性和方向性,将两个配准后的图像经过提升小波分解,合并相关系数,再通过逆变换,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,此提升方法在融合速度以及融合后的图像质量上优于传统小波变换和张量积小波提升方法。     

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.     

基于自适应提升格式小波变换的图像压缩研究

为了减小提升格式小波变换中的误差、提高图像的压缩效果,提出基于自适应提升格式小波变换实现图像压缩的新方法。在自适应提升小波变换时,通过梯度法构造决策函数来调整更新算子和预测算子并获取最优的小波基函数,在系数量化时运用整数量化方法。实验结果显示该方法具有较好的压缩效果。