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。     

基于小波变换的自适应多聚焦图像融合算法

针对BURT法中阈值固定、与图像的不确定性较少关联的弊端,设计了一种基于小波变换的自适应融合算法.该算法运用小波变换对多聚焦图像进行分解,利用源图像的匹配度作为自适应阈值进行判别,再做相应的最大选取以及加权平均,最终通过小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法能够获得具有更丰富的信息量以及更高的清晰度的融合图像.     

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法（简记为WMFFA）。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。     

基于小波包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。在分析了小波包变换的概念和原理后,提出了一种基于区域统计融合规则的小波包变换多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像分别进行小波包变换,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,再进行小波包反变换得到融合结果。仿真试验表明,相比小波变换法,本文方法可有效综合多聚焦图像,获得了更好的融合效果。     

基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法

提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。     

基于多小波变换的图像融合算法

本文提出了一种基于离散多小波变换的图像融合方法对多聚焦的图像数据进行融合。该方法针对不同分解层的不同频率特性区域,采用了不同融合规则与算子进行像素级的图像融合,实验结果表明这种方法不仅能够完好地显示源图像各自的信息,而且能很好地将源图像的细节融合在一起。     

基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合

本文提出了一种基于区域局部能量的不同聚焦点图像融合方法。本文利用小波分解,将图像分解为低频部分和高频部分,然后选择合适的比例,削弱低频部分,减小低频部分在整个图像能量中所占的比例,相对增大高频部分的比例,再重构图像。对于重构的图像,在空域中使用区域局部能量大小判定的方法,对各幅图像中的目标进行判断,并选择其中的清晰部分生成融合图像。该方法不但适用于多聚焦图像融合,而且还可以应用于特性类似的医学图像的融合。实验结果表明,该方法可以提取出多聚焦图像中的清晰目标,生成的融合图像效果优于Laplacian塔型方法和小波变换方法。     

基于形态Haar小波变换的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于形态Haar小波分解和重构的新方法。通过形态Haar小波分解源图像,在低频分量中保留图像边缘和细节,并采用加权平均法进行融合。高频分量先经Gauss滤波去除噪声和边缘效应,再按取大值的原则进行融合。结合形态Haar小波重构融合后的高低频系数获得融合图像。实验结果表明,该方法能最大限度地保留图像边缘和细节信息,与总体平均法和小波变换法相比,融合图像的熵较大,总体交叉熵较小。     

基于双树复小波变换彩色多聚焦图像融合方法

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,将双树复数小波变换引入到彩色多聚焦图像融合中。对彩色图像的三个通道分别进行融合处理,并采用基于多测度的融合策略：各通道小波变换后低频子带采用区域清晰度的方法;高频子带采用区域标准差的方法。融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。通过对实验结果的主客观性能分析,验证了该方法得到的融合图像效果较好,优于离散小波变换融合算法。     

一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种改进的基于小波变换的多聚焦图像融合方法。该方法采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;对高频分量采用基于邻域方差加权平均的方法得到高频融合系数,对低频分量采用基于局部区域梯度信息的方法得到低频融合系数;进行小波反变换得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该方法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该方法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

双密度双树复小波域多聚焦图像融合

将双密度双树复小波变换引入多分辨率图像融合中,利用双密度双树复小波变换的多尺度、多方向性和平移不变性特征分解多聚焦图像,对分解后高、低频图像系数采用不同融合策略进行融合,应用双密度双树复小波逆变换重构图像。采用多组多焦距源图像进行融合实验,并对融合结果进行了客观评价。实验结果表明双密度双树复小波域融合方法对多聚焦图像具有更好的融合效果,图像的细节描述更加精确。     

基于小波分析的图像融合新方法

针对多源像素级数字图像融合,给出了一种基于小波分析的融合新方法。根据不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数给出了基于边缘信息的融合规则,对高频系数给出了基于窗口与分形思想相结合的融合规则。实验结果表明,新方法得到的融合图像无论在视觉效果还是在客观评价方面,均优于传统的融合方法,这为图像融合算法的研究提供了一种新方法。     

多聚焦图像区域能量框架融合算法

在基于小波变换多聚焦图像融合算法中,由于融合图像中相邻像素点之间的不一致使融合图像质量大为降低。应用变换域的融合规则,以小波变换系数提取区域能量为特征值,并根据全局匹配度来决策融合规则,提出了能量框架融合算法,对小波各分量的来源进行一致性检测,使融合图像的小波分解系数更精确地应用于融合图像重构,并对此算法进行了仿真实验,通过对评价指标的分析比较,结果显示此算法图像融合效果优于加权平均、灰度值取大和区域能量算法。     

一种基于小波变换的多尺度图像融合方法

近年来图像的数据融合技术在图像处理领域中得到了广泛的重视和应用。如何对同一目标的多源遥感图像数据进行有效的融合,最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息,提高系统的正确识别、判断和决策能力,是遥感数据融合研究的重要内容之一。在小波变换金字塔结构的基础上,提出了一种基于小波变换的多尺度图像融合方法,对热红外与可见光图像进行了融合处理。实验结果表明,该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性,更有利于机器视觉。     

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。     

结合小波变换和自适应分块的多聚焦图像快速融合

提出一种基于小波变换和自适应分块相结合的多聚焦图像快速融合算法。该算法以小波变换为框架,对小波低频系数采用自适应尺寸分块的方法进行融合,图像块的尺寸由差分进化算法优化求解,然后对此低频融合结果进行精细化处理,得到一幅能精确到每个系数来源的标签图,再利用局部小波能量与该标签图相结合的方法对小波高频系数进行融合,最后重构得到融合结果。实验表明,该算法的融合结果在主观视觉效果和客观评价准则两方面均可以接近甚至达到图像融合领域的最好水平,且在提高融合质量和降低运算代价间取得较好的折衷。     

小波变换和清晰块搜索结合的图像融合算法

在基于小波变换的多聚焦图像融合中,低频系数选取决定融合图像的轮廓,同时影响融合图像的边缘细节,因此小波变换法是以损失图像的局部清晰来换取整幅图像的平均清晰;而基于空域块选择的融合方法能很好地保留利用聚焦图像的清晰部分,但是图像模糊区域效果不佳。因此提出一种新的融合算法,先对图像进行小波变换融合,之后对原图像进行清晰块搜索,进行基于清晰块选择的图像融合。实验结果表明,该算法融合结果优于单一的小波变换算法。