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。     

一种基于IHS和小波变换的彩色图像融合算法

针对昼夜彩色图像的融合,提出了基于IHS变换和小波变换的昼夜彩色图像融合新算法。该算法首先对昼夜彩色图像作IHS变换得到三个分量:亮度I、色度H和饱和度S;然后利用小波变换融合昼夜彩色图像的亮度分量,并用融合后的亮度分量替代夜晚图像的亮度分量;再作IHS反变换得到新的夜间图像;最后将得到的新的夜间图像和原白天图像在空域进行加权融合。实验分析表明,新方法的性能优于简单的空域加权融合,也优于单纯的基于IHS和小波变换的融合,在保留昼夜彩色图像信息的基础上,增强了融合图像的空间细节表现能力;并用客观评价标准对算     

基于IHS和小波变换的可见光与红外图像融合

针对红外与可见光图像所表现的目标特征不同,提出了一种基于IHS和小波变换的图像融合方法.首先对可见光图像进行IHS 变换得到亮度I、色度H、饱和度S 3个分量,再对红外图像进行灰度变换;然后对亮度分量和已变换红外图像进行小波分解,对低频分量和高频分量分别采用不同的融合规则;最后进行IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,优于传统的 IHS变换法和小波变换方法.该方法保留了可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息,同时融合了在可见光图像中看不到而在红外图像里可以观察到的热目标.     

基于PCNN和指数型模糊加权熵的医学图像融合

为了更好地对CT和MRI图像进行融合,提出了一种指数型模糊加权熵自适应融合规则和改进的PCNN区域信息融合规则在多小波基的框架下进行CT和MRI医学图像的融合方法。对待融合图像进行多小波基的分解,对不同频率分量采用不同融合算法。实验表明,算法明显优于其他融合算法。它提高了图像的清晰度,较大程度保留了细节信息,具有边缘信息突出,亮度对比度高的优点。     

基于区域的非下采样形态小波医学图像融合算法

提出了基于区域的非下采样形态小波医学图像融合算法。该算法首先将待融合的图像进行非下采样形态Haar小波分解成高频子带和低频子带,对低频子带图像直接按绝对值最大的规则进行融合,对各高频子带图像则先进行区域分割,对分割的区域根据其活跃度指数进行匹配,再对相匹配的区域按能量最大规则进行融合;最后根据融合后的低频子带及高频子带进行融合图像重构。实验结果表明,该算法在保持移不变形态小波融合方法优点的基础上,增强了融合图像的细节及亮度信息,同时有效地克服了对噪声和非精确配准敏感等缺点。     

一种新的多传感器彩色图像融合方法

针对多传感器彩色图像的融合问题,提出了一种基于高斯同态滤波和YIQ变换的融合方法.对源图像进行YIQ变换,并设计一种动态高斯同态滤波器,在频域内处理各图像的亮度分量,在保持图像彩色信息的同时增强图像细节.运用不同的小波变换规则,对亮度分量和色度分量分别进行融合.将各分量的融合结果逆变换至RGB空间,得到融合图像.实验分析表明:新算法得到的融合图像无论在视觉效果还是在客观评价方面,均优于小波变换方法和Laplace塔型方法,具有令人满意的融合效果.     

一种多尺度彩色图像细节增强算法

针对彩色图像提出一种基于小波变换的细节增强算法,在可分离亮度色度的彩色空间内,保持图像的色度分量不变,对其亮度分量进行小波变换,然后按照分解后的各级近似图像对比度采用插值处理调整小波细节系数,同时适当地增强近似系数以提高彩色图像的平均亮度,在处理过程中不需要设定额外的调整参数.实验证明,本算法不但保留了图像较亮的细节,而且增强了较暗的细节,同时达到了图像色彩不失真的目的.此外,本算法直接在RGB彩色空间内处理彩色图像也获得了较好的效果.     

区域特征动态加权的IHS小波遥感图像融合

研究传统的IHS变换、小波变换和两者结合的图像融合方法,提出一种区域多元特征动态加权的IHS小波遥感图像融合算法。结合IHS变换和小波变换的优点,对匹配后的新全色分量和IHS变换后多光谱图像的亮度分量,采用多元特征动态加权法进行小波融合。实验结果表明,与传统融合算法相比,该算法在空间细节增强和光谱信息保持方面性能较优。     

小波变换和稀疏表示相结合的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出一种结合小波变换和稀疏表示的融合算法.该算法充分利用小波变换具有保持光谱信息这一优势,首先对多光谱图像进行IHS (intensity-hue-satuation)变换,然后对亮度分量和全色图像进行单层小波变换,得到对应的高低频系数.分析高低频系数的特征,对于不能认为是“稀疏”的低频系数采用稀疏表示进行融合;对于可以认为是“稀疏”的高频系数采用图像信息融合规则进行融合.最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留了光谱信息,并提高了空间分辨率.     

基于曲波变换的红外/可见光图像融合

和小波变换相比较,曲波变换能更好地表示图像的边缘信息.在此基础上给出了一种基于曲波变换的图像融合方法,并将其应用于红外和可见光图像融合.首先,对红外图像和可见光图像分别进行曲波变换,得到两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.在对源图像的各分量融合时,对低频分量采用平均加权进行融合.对高频分量采用取绝对值较大的方法进行融合,得到融合后的低频分量和不同尺度的高频分量,最后对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和基于小波变换的融合算法相比较,该算法较好地保留了源图像的细节信息,提高了融合的效果.     

图像融合在混凝土超声波层析成像中的应用研究

为了综合利用不同反演参数下混凝土超声波层析成像的结果,采用基于小波变换的图像融合算法对两种射线追踪下的反演结果进行信息融合处理。应用实例表明,基于小波变换的图像融合可以有效综合不同图像的信息。该融合规则具有减少背景噪声、突出缺陷细节的效果,适用于混凝土超声波层析成像的图像融合。     

基于Sobel算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量。首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合。文中对低频系数采用基于Sobel算子的方法,有效保留边缘特征。对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征。为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整。与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好。     

基于脊波融合的射线图像增强算法

提出一种基于脊波变换的射线图像增强算法,根据射线成像的特点,对射线成像系统采集信号做分段灰度变换,得到多幅图像,每幅图像含有被测工件的某种细节,再将这些图像分别做有限脊波变换,对得到的变换系数进行融合,再对融合后的系数进行有限脊波逆变换从而得到增强了的射线图像。在融合中低频系数采用基于区域方差和邻域像素相关性分析的融合策略,高频部分采用脊波变换系数绝对值最大的作为融合的高频系数,此法可以将来自不同图像的特征与细节融合在一起并且可以有效地抑制噪声。文中对融合图像质量进行了对比评价,实验结果表明,这种方法能够有效地提高图像的清晰度,在保留图像微小细节方面获得满意的结果。     

基于边缘统计特征的遥感图像融合改进方法

针对传统小波变换融合方法中未对高频分量作进一步分解从而忽略了细节信息的缺点,提出了一种基于区域边缘特征的小波包融合算法。该方法对小波包分解后的低频分量采用能量加权的融合规则,高频分量则利用各个子带的方向性,计算其边缘特征统计量,通过权值法得到融合系数。对SPOT多光谱图像和高分辨率图像进行融合实验,实验数据和理论分析表明,该方法的平均梯度等评价参数均有提高,在保持光谱信息的同时,有效地改进了图像的空间特征信息。     

非下采样Contourlet变换的图像融合及评价*

分析和研究了非下采样Contourlet图像表示方法及其在图像变换中的优点,提出一种基于非下采样Contourlet变换的图像融合方法。首先将待融合源图像分解成不同尺度、多方向的频带;然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取局部能量优先的加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合;最后将融合的各频带进行逆非下采样Contourlet变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统的小波域中的融合效果,能有效消除小波变换带来的光谱扭曲和假边缘现象。     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像,多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题。Contourlet变换具有多尺度多方向性,将其引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出了一种基于区域统计融合规则的Contourlet变换多聚焦图像融合方法。先对不同聚焦图像分别进行Contourlet变换．采用低频系数取平均,高频系数根据区域统计值决定的融合规则。再进行反变换得到融合结果。文中给出了实验结果．并对融合结果进行了分析比较,实验结果表明,该方法能够取得比基于小波变换融合方法更好的融合效果。     

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。