基于非下采样Shearlet变换与差异度量的遥感图像融合算法

为了解决当前基于加权平均机制的遥感图像融合算法忽略了图像像素间的差异性,易导致融合图像出现振铃及光谱失真等问题,设计了非下采样Shearlet变换耦合差异度量的遥感图像融合算法。引入亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光(multi-spectral,MS)图像中的亮度I成分;借助非下采样Shearlet变换,计算出I分量及全色(PAN)图像对应的低频及高频系数;再利用结构相似度(SSIM)函数,对低频系数的差异性实施度量,从而构建了差异度量法则,根据低频系数间的差异性采取不同的低频系数融合策略,实现低频系数的融合;考虑图像的平均梯度信息,构建高频系数融合机制,完成高频系数的融合。基于非下采样Shearlet逆变换,对融合的高频及低频系数实施处理,获取融合结果。实验结果显示,较已有的遥感图像融合方法而言,所提技术具备更高的融合效果,其输出结果含有更大的信息熵值和更低的光谱偏差度。     

非下采样Shearlet变换耦合边缘制约的遥感图像融合算法

为了解决当前遥感图像融合算法因忽略了区域中像素点的边缘特征而导致融合图像中存在块效应以及模糊效应的不足,在非下采样Shearlet变换的基础上,设计了基于边缘制约模型的遥感图像融合算法。首先,将多光谱(MS)图像经过IHS分解,提取相应的亮度分量。然后,通过非下采样Shearlet变换,将全色(PAN)图像与亮度分量进行分解,获取各自的高频系数与低频系数。再通过图像的空间频率特征,建立低频系数的融合函数,对低频系数进行融合。并利用图像的区域平均梯度特征与图像区域中像素点的边缘能量特征,构造了边缘制约模型,对高频系数进行融合。最后,将融合后低频系数、高频系数经非下采样Shearlet逆变换和IHS逆变换,获取融合图像。实验结果显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提算法的融合图像具有更高的清晰度,更好地保持了图像的光谱特性,消除了块效应以及模糊效应。     

基于非下采样轮廓波变换耦合对比度特征的 遥感图像融合算法

为了解决当前较多遥感图像融合方法忽略了图像的对比度特征,使得融合图像存在振铃效应等问题,设计了基于非下采样轮廓波变换耦合对比度特征的遥感图像融合算法。引入HSV(hue,saturation,value)色彩模型,提取出多光谱(MS)图像的V因子。借助非下采样轮廓波变换(NSCT),计算出V因子与全色(PAN)图像的不同系数。随后,利用傅里叶变换来求取图像的显著性因子,并将其与图像的区域能量特征相结合,形成低频系数融合规则,实现低频信息的融合。通过利用图像的标准差信息对图像的对比度特征进行度量,并将其与图像的平均梯度信息相结合,形成高频系数融合规则,实现高频信息的融合。最后,通过逆NSCT对其进行重构,以更新V因子。将更新后的V因子,联合MS图像的H因子和S因子,通过逆HSV色彩模型进行重构,得到融合结果。通过实验发现,较当前遥感图像融合技术而言,所提算法的融合图像具备更高的光谱相关系数值以及信息熵值。     

基于IHS变换与自适应区域特征的遥感图像融合算法

当前较多遥感图像融合算法主要通过独立像素点的像素特征来完成图像子带的融合,忽略了图像子带的区域相关性,导致融合图像存在不连续以及模糊效应等不足。因此,设计了IHS变换耦合自适应区域特征的遥感图像融合算法。引入IHS(intensity, hue, saturation)变换,对多光谱(MS)图像进行分解获取强度分量,将其与全色(PAN)图像进行融合。再通过非下采样Contourlet变换(NSCT)对PAN图像与强度分量进行子带分解,获取高、低频子带信息。并利用图像的区域能量以及区域空间特征,对低频子带融合模型的调节因子进行自适应整定,使得融合低频子带能够包含更多的空间信息。基于图像的区域方差特征来构建高频子带融合模型,使得融合高频子带能够包含更多的纹理信息。实验结果表明,与当前遥感图像融合算法相比,所提算法的融合图像具有更好地光谱特性以及空间特性。     

基于非下采样 Contourlet 变换耦合特征选择 机制的可见光与红外图像融合算法

为了克服当下较多可见光与红外图像融合方法因忽略了光谱特征而导致融合图像存在光谱扭曲、目标内容显著度较差等不足,提出了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)耦合特征选择机制的图像融合算法。首先,通过NSCT对可见光与红外图像计算,分离出其不同图像系数。然后,利用信息熵函数,度量图像所含信息量的丰富度,以形成低频系数的融合系数,得到富含红外目标等丰富信息的融合低频系数。采用像素点的邻点信息,度量图像的清晰度特征,并引入均值函数,度量图像的光谱特征,再联合图像的清晰度特征,构造特征选择机制,从图像中选择理想的高频系数融合函数,获取兼顾细节特征和光谱特征的融合高频系数。最后,通过实验结果发现,较现有的融合算法而言,所提算法拥有更好的融合质量,更好地保持了图像的光谱特征,且目标内容显著。     

基于复Shearlet变换耦合改进引导滤波的图像融合算法

为了提升图像融合性能,更好保留源图像信息和提高图像的空间连续性,抑制伪Gibbs效应,通过结合复Shearlet变换(CST)与引导滤波器(GF)的优点,定义了一种新的图像融合方案。首先,通过双树复小波变换(DTCWT)与Shearlet变换,构建了具有平移不变性的CST,利用CST对图像分解,输出低频、高频系数;对于低频系数,利用双尺度引导滤波融合,根据邻域像素之间的强相关性来进行权重优化,提高图像的空间连续性;而对于高频系数,利用改进的Laplacian能量和与引导滤波进行融合;最后,通过逆CST技术来获取融合图像。实验表明,与当前常用图像融合算法比较,对于LIVE数据集中任意尺寸为256×256像素的2幅多聚焦灰度图像(同一场景的左、右聚焦各一幅)而言,当Shearlet变换层数为4时,所提算法具有更好的融合视觉效果与客观评价,可较好地保留源图像的信息,且提高了融合图像的空间连续性,其融合图像的熵值、互信息以及边缘强度值更大,分别为5.97、5.88与0.72。     

W变换和NSCT相结合的多聚焦图像融合方法

图像的多尺度分解技术和融合规则是决定多聚焦图像融合效果的关键因素。k次W系是一类以k次多项式和k次分段多项式为基函数的新的混合正交函数系统,对应的W变换是一种具有正交性和精确重构性的有效多分辨分析工具。结合W变换的多尺度特点和非子采样方向滤波器组变换的多方向性,提出了一种新的基于W变换和非子采样方向滤波器组(NSDFB)的多尺度多方向变换。该变换利用W变换对图像进行多尺度分解,利用二维NSDFB对W分解的高频子带系数进行方向分解,得到不同尺度不同方向的子带图像。在此基础上,提出了一种新的多聚焦图像融合算法。该算法针对多聚焦图像高频系数的特点,改进了常用简化脉冲耦合神经网络算法,并将其用于高频系数的融合规则中。实验结果表明,提出的融合方法能够有效地选择源图像中的聚焦良好区域,抑制伪影信息,产生视觉效果更好的融合图像,且在标准差、信息熵、平均梯度和空间频率等客观评价指标上都优于传统的基于Contourlet变换、非下采样Contourlet变换、离散小波变换的融合方法。     

基于非下采样 Contourlet 变换耦合能量相似制约的 遥感图像融合算法

为了克服当前遥感图像融合方法存在的块现象和光谱扭曲等问题,引入了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT),设计了一种通过能量相似制约的遥感图像融合算法.利用HSV(hue,saturation,value)变换来处理多光谱(multi-spect...     

区域清晰度的小波变换图像融合算法研究

针对图像传感器景深限制而产生的多聚焦图像融合问题,提出了一种基于区域清晰度的小波变换图像融合算法,通过比较不同原图像小波变换子图各像素邻域间的清晰度指标,提取不同尺度的细节信息构建全景聚焦图像,以消除传统空域融合方法因采用单一融合尺度而产生的块效应现象。该算法首先对多个原图像采用小波变换进行多尺度分解;然后针对低频子图,以像素邻域内的点锐度和作为融合度量来获得低频融合系数,对于高频子图,根据像素邻域内的拉普拉斯算子之和进行融合,以减少局部噪声对于清晰度运算结果的影响;最后通过小波逆变换获得融合图像。实验结果表明,这种基于区域清晰度的融合方法要优于其他常用算法,减少了人工融合痕迹,融合效果好。     

基于小波对比相关性及加权因子的图像融合算法

以小波方向对比度或图像局部特征作为判据的图像融合算法均有较好的效果.本文综合上述两个方面的因素,并定义了高频加权因子,提出了一种新的基于小波方向对比度相关性和高频加权因子的融合算法.该算法首先提取小波系数用以计算高频系数的方向对比度,而后计算相关度并构造加权系数,最后利用加权系数和高频加权因子重新得到融合图像的小波系数进行反变换,重构融合图像.经多聚焦图像的融合实验表明:该算法比本文提及的另外3种算法更为有效.     

A new multi‐focus image fusion algorithm based on BEMD and improved local energy

A multi‐focus image fusion method, which is based on bidimensional empirical mode decomposition (BEMD) and improved local energy algorithm, is presented in this paper. First, the source image is decomposed by BEMD. Then maximum criterion combined with weighted average fusion rule based on local energy is applied to bidimensional intrinsic mode function components of the corresponding frequency segment. If the phase of the bidimensional intrinsic mode function coefficients decomposed by BEMD on two source images is the same, the local energy maximum criterion is used in the frequency coefficients of the fused image; else, if the corresponding phase is opposite, bidimensional intrinsic mode function coefficients of the fused image is determined by a weighted average method based on local energy. Finally, the fusion result is obtained by the inverse BEMD transformation on the fusion coefficient. Simulation shows that the proposed algorithm significantly outperforms traditional methods such as the maximum criterion, weighted average, and wavelet fusion rules. © 2015 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

基于NSST的改进最大最小滤波与DCT-LSF的多聚焦图像融合

针对图像采集传感器的景深有限,导致采集图像的局部区域产生的失焦现象,本文提出了一种新的多聚焦图像融合算法。在NSST的框架下,对低频子带分解系数采用基于离散余弦变换(DCT)和局部空间频率(LSF)的融合规则;对高频子带分解系数则采用基于最大最小滤波结合平均滤波、中值滤波(MMAM)的融合规则;然后进行INSST重构获得融合图像。实验结果表明,与经典图像融合算法相比较,本文算法能有效融合图像的高低频子带信息,并在主客观评价方面都达到了较好的效果。     

基于显著性检测与权重映射的可见光与红外图像融合算法

为了解决当前可见光(VI)与红外(IR)图像融合中易出现信息丢失,以及存在伪影等问题,提出了一种显著性检测耦合权重映射结合的VI与IR图像融合算法。分别对VI和IR图像进行二尺度分解,得到基础层和细节层。为了提高VI和IR融合效果,定义了一种显著性特征检测方法,在每个源图像上应用均值滤波以减小像素与其相邻像素之间的强度变化,以完成平滑处理。再借助中值滤波来消除每个源图像中的噪声与伪影,较好地保留图像边缘。并通过取均值和中值滤波输出的差异来计算图像的显著性特征,以突出边缘和直线等显著性信息。然后,通过对显著性检测结果完成归一化处理,以构建权重映射,为细节层分配合适的权重。再将基础层和细节层采用不同的规则进行融合,其中,联合权重映射与细节层,得到最终的细节信息,并借助平均融合规则来完成基础层的融合。最后,利用最终基础层和细节层的线性组合来构造新图像。实验表明,与当前多尺度图像融合技术相比,所提算法仅采用两尺度分解,显著提高了融合效率,而且得到的融合图像具有更好融合质量,有效消除了伪影,在融合过程中的信息丢失量更少。     

基于AKAZE算法的图像拼接研究

针对基于KAZE特征检测的图像拼接算法实时性问题,提出一种简单有效的AKAZE拼接算法。该算法首先通过AKAZE算法提取图像特征点,接着计算M-LDB描述符从而生成特征向量。随后计算特征向量之间的汉明距离,提取出匹配的特征点对,然后利用RANSC算法估算全局单应性矩阵,根据动态线性变换算法求取重叠区域局部投影关系,结合两者统一投影平面,最后利用加权融合实现两幅图像的拼接。对KAZE、SIFT、SURF、ORB、BRISK进行性能实验比较,所用算法不仅对于高斯模糊、角度旋转、尺度变换和亮度变化等情况下保持良好的性能,而且处理时间大大缩短,实现了有效的图像拼接。