一种基于小波变换边缘保护的图像融合算法

提出一种基于小波变换的像素级图像融合算法。采用小波系数局部模极大和加权局部能量分析相结合的方法融合高频成分;用加权局部能量分析融合尺度系数。算法获得的融合图像具有很强的视觉表现能力。此算法不需要设置阈值,具有较强的泛化能力。对多聚焦图像进行的融合实验结果表明,基于小波系数局部模极大和局部能量分析相结合的高频融合策略较好地再现了图像中各种边缘信息;基于加权局部能量估计的低频融合策略有效地去除了原图像的模糊。融合后的图像在客观评价和主观视觉效果上均有显著提高。     

基于模糊熵和非分离小波变换的图像融合算法

针对传统可分离小波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,提出了突出图像细节和消减图像模糊性的融合算法.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局部模糊熵极大值融合规则.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,提高融合图像的清晰度,增强细节信息及亮度对比度.     

基于加权改进小波变换的图像融合算法

针对低对比度图像融合时会造成图像细节模糊等缺陷,提出一种基于加权双正交自适应小波变换的图像融合算法。取小波系数局部模极大并进行自适应加权修正以融合高频系数。采用对2幅原图像的低频系数加权自适应的方法对低频系数进行融合。对多聚焦图像和多光谱彩色图像分别采用计算图像信息熵和均方根误差、计算图像平均梯度的方法对融合的性能进行评价。实验结果表明,采用该融合规则得到的融合图像具有良好的融合效果。     

人眼视觉感知特性的非下采样Contourlet变换域多聚焦图像融合

目的针对传统的单特征融合方法不足以衡量像素清晰度的问题,同时综合考虑非下采样Contourlet变换(NSCT)系数特点及人眼视觉感知特性,提出一种基于NSCT的多聚焦图像融合方法。方法首先对来自同一场景待融合的源图像进行NSCT变换;然后对低频分量采用基于局部可见度、局部视觉特征对比度和局部纹理特征的综合特征信息进行融合;对高频分量采用基于邻域和兄弟信息归一化的关联权重局部视觉特征对比度进行融合;最后进行逆NSCT变换得到融合图像。结果将本文方法与传统离散小波变换(DWT)、移不变小波变换(SIDWT)、CT(Contottral变换)、NSCT及基于邻域和兄弟信息的NSCT域多聚焦图像融合方法进行了实验对比,本文方法能获得更好的视觉效果以及较大的边缘信息保留值和互信息值。结论定性和定量的实验结果表明了本文方法的有效性。     

基于对偶树复小波域图像融合的SAR图像去噪

边缘信息是图像重要的细节信息,保护图像的边缘信息对提高图像质量非常重要.但是在图像去噪的过程中,往往会破坏图像的边缘信息.针对去除噪声和保护边缘信息的双重考虑,提出一种基于对偶树复小波域图像融合的SAR图像阈值去噪.考虑到局部硬阈值和软阈值各自的特点,利用对偶树复小波变换的优点和图像融合的特点,首先在自然对数域对SAR图像进行对偶树复小波分解,然后对小波系数分别执行局部硬阈值去噪和局部软阈值去噪,最后依次通过图像融合,对偶树复小波反变换,指数变换得到去噪以后的图像.实验结果表明,算法融合了两种周值去噪方法的优点,在明显去噪的同时,更好地保护了图像的边缘信息.     

基于模极大值和相关性的图像噪声抑制融合算法*

现有的融合算法不能很好地区分噪声和视觉上有意义的特征信息,针对此问题提出了一种基于模极大值和相关性的图像噪声抑制融合算法.首先利用二进小波分解后高频系数的局部模极大值得到各尺度的图像边缘,然后利用小波系数的模极大值抑制噪声,结合子带关联和尺度相关的融合准则对去噪后的边缘进行融合,最后基于边缘重构图像.算法在抑制噪声的同时更好地保护了边缘特征信息,同时减少了计算量.理论分析和实验结果表明了算法的有效性.     

基于(2D)2-KL变换的小波域图像融合算法

为使融合后的图像在尽可能保留源图像细节信息的同时,还能够有效提高源图像的对比度,提出基于(2D)2-KL((2D)2-Karhunen-Loeve)变换的小波域图像融合算法.首先用(2D) 2-KL变换直接对图像信息进行分析,并构建协方差阵,提取图像的重要特征,然后将其主要特征输入到小波域中.在此基础上,对小波变换分解得到各子带系数,用一定的融合策略进行融合.低频子带含有图像的轮廓信息,引入加权因子指导低频子带系数进行融合.实验结果表明,提出的算法有效提高了图像的对比度,并且很好地保留了图像的细节信息,无论在视觉角度上,还是在各种客观性能评价上都比其它传统方法取得了更佳的融合效果.     

基于提升小波的红外和可见光图像融合方法

提出了一种基于提升小波变换的红外和可见光图像融合方法.对红外图像进行检测分割,将提取到的目标重要信息融合到可见光图像中.然后进行图像的提升小渡分解,对不同尺度下小波系数进行融合,以像素的局部平均梯度为高频系数融合准则,充分加入原始图像的边缘细节信息.最后依据融合后的小波系数重构图像.实验结果表明,该方法改善了融合效果,提高了运算速度.     

提升静态小波特征对比度多聚焦图像融合算法*

针对多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(lifting stationary wavelet transform,LSWT)的特征对比度图像融合方法。该方法对图像经LSWT分解得到的不同子带系数采用不同的融合方案。在选择低频子带系数时提出了一种基于改进拉普拉斯能量和的视觉特性对比度系数选择方案;而在选择融合图像的高频子带系数时,根据人眼视觉对图像局部对比度变换非常敏感的特性,提出了局部特征对比度的概念,设计了一种基于局部特征对比度的系数选择方案。实验证明,该算法相对于传统图像融合方法,能得到视觉效果更好、量化指标更优的融合图像。     

基于小波相似度加权的图像融合算法

为了获得较好的图像融合效果,针对传统相似度算法存在的不足,提出一种基于小波相似度加权的图像融合算法。采用小波相似度描述图像细节结构信息,并使用对比度敏感函数对不同尺度的小波系数进行加权,然后利用加权相似度对图像进行融合,最后采用仿真实验对算法性能进行测试。实验结果表明,该算法能够进一步衡量图像间的结构相似度,图像融合过渡效果更加自然,取得了优于传统相似度方法的融合效果。     

像素级图像融合方法与融合效果评价

图像融合的目的是将同一场景的多幅图像的互补信息合并成一幅新图像,以便更好地完成场景进行监视和侦察等任务,是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。融合图像更适合人的视觉和便于图像的后续处理,如图像分割、特征提取等。介绍了像素级图像融合的几种方法,按空间域和变换域对各种方法进行了分类,并对各种方法进行了比较;融合图像应保留原图像的重要细节信息且不引入虚假信息;介绍了用交叉熵进行图像融合效果评价的方法。     

基于互补信息特征的SAR与可见光图像融合研究

由于成像方式及波谱接收段的不同,合成孔径雷达SAR（synthetic aperture radar）与可见光图像所反映的信息有很大差异,图像之间相关性弱,且互补性明显。因此在图像融合时,应该根据其互补性信息特征各取所长。在研究了一些现有融合方法的基础上,提出了一种基于互补信息特征的SAR与可见光图像融合方法。首先通过基于像素邻域的能量统计特性融合SAR与可见光图像,将SAR图像中的重要目标信息加入到可见光图像中,然后再利用小波变换进行二次融合,充分加入原始图像的边缘细节信息。实验结果表明,该融合方法有效。     

Edge preserved image fusion based on multiscale toggle contrast operator

An edge preserved image fusion algorithm based on multiscale toggle contrast operator is proposed in this paper. First, the multiscale toggle contrast operator using multiscale structuring elements with the same shape and increasing sizes is discussed. Then, the multiscale dilation and erosion features which represent the edge information of the original images are extracted by using the multiscale toggle contrast operator. After the final dilation and erosion fusion features are constructed from the extracted multiscale dilation and erosion features, the final fusion image is formed by combining the final dilation and erosion fusion features into a base image calculated from the original image. Because the multiscale dilation and erosion features which represent the edge information are effectively extracted and combined into the final fusion image, clear and well preserved edge features of the final fusion image are obtained. Experimental results show that, the proposed image fusion algorithm is efficient for edge preserving and performs well.     

基于主观对比度的变分图像融合方法

局部对比度在图像融合领域中扮演着重要角色.图像融合的目的是将原图像中的重要信息保留到融合结果中去.韦伯定律告诉我们不同背景下的同样的灰度变化给人的干支是不同的，所以一个理想的图像处理算法必须考虑视觉原理.本文考虑了人类视觉系统(HVS)，将量化的主观对比度从源图像保留到融合结果中.利用临界可分辨率(JND)作为量化度量，多通道图像的感知对比度作为融合的目标.构造了一个泛函极值问题来寻找融合结果，使得融合结果的主观对比度尽可能接近我们的目标.使用变分法可以得到Euler-Lagrange方程，然后利用梯度下降的迭代算法来求解.试验结果表明，本文的方法具有很好的主观感知效果.     

Relational-Convergent Transformer for image captioning

Image captioning describes the visual content of a given image by using natural language sentences, and plays a key role in the fusion and utilization of the image features. However, in the existing image captioning models, the decoder sometimes fails to efficiently capture the relationships between image features because of their lack of sequential dependencies. In this paper, we propose a Relational-Convergent Transformer (RCT) network to obtain complex intramodality representations in image captioning. In RCT, a Relational Fusion Module (RFM) is designed for capturing the local and global information of an image by a recursive fusion. Then, a Relational-Convergent Attention (RCA) is proposed, which is composed of a self-attention and a hierarchical fusion module for aggregating global relational information to extract a more comprehensive intramodal contextual representation. To validate the effectiveness of the proposed model, extensive experiments are conducted on the MSCOCO dataset. The experimental results show that the proposed method outperforms some of the state-of-the-art methods.     

多分辨图像融合通用开发平台

多分辨图像融合是图像融合技术的一个研究热点，具有广泛的应用前景。为方便多分辨图像融合仿真应用系统的开发和对新融合算法的比较验证，提出了一个开放的多分辨图像融合应用与开发平台。该平台使用了一个新的通用的多分辨图像融合仿真模型，进行了详细的模块结构设计，并实现了12种典型的多分辨图像融合算法。在平台之上可以构筑相关工程应用仿真系统，也可方便地集成新的算法进行融合比较实验。最后为了验证平台功能，给出了一个工程应用实例和一个新融合算法的比较验证实例。     

基于局部能量和小波系数相位特征的图像融合方法

分析基于局部能量的小波图像融合算法的优缺点,针对该算法存在的对窗口内像素包含独立信息考虑不足的问题,提出一种改进算法.改进算法利用了窗口中心点小波系数的相位特征,将基于局部能量的选择和加权平均融合规则相结合,有效地提高了融合效果.实验证明了改进算法的有效性.     

基于拉普拉高斯金字塔的数字图像融合研究

阐述了基于拉普拉斯金字塔图像融合的原理和方法,首先对原图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,接着在对应的分层子图像上采用变换区域特征量测法进行融合,然后对得到的拉普拉斯金字塔反变换得到融合图像。通过使用MATLAB软件对本文研究的融合算法进行仿真实验,实验结果证明基于拉普拉斯金字塔图像融合方法得到的融合图像视觉效果良好,可视化清晰,图像质量得到了较大提高,该技术可广泛应用于多种研究领域。