基于Contourlet变换的彩色图像融合算法

以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出一种基于Contourlet变换的彩色图像融合算法.算法首先通过IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换将彩色可见光图像从RGB颜色空间变换到IHS空间,进而利用Contourlet变换和加权融合规则将 I 分量图像与红外图像进行融合,然后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸以获得与 I 分量相同的均值和方差,最后用拉伸后的灰度融合图像替换原来的 I 分量,并通过IHS逆变换得到最终的RGB彩色融合图像.算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到图像融合中,另一方面提供了一种新的红外和可见光图像的彩色融合方法.实验结果表明,同样采用本文的彩色融合方法,Contourlet变换的融合结果优于小波变换,而且本文彩色融合方法的融合性能明显超过传统IHS变换融合法.     

基于区域特征的改进IHS图像融合算法

提出了一种基于区域特征的结合IHS变换和小波变换的图像融合算法,首先分别对多光谱图像和高分辨率全色图像进行IHS变换和直方图匹配,对I分量和调整后的高分辨率图像进行小波分解,然后对不同频率分量进行融合时引入区域特征准则,低频部分采用加权平均算子融合法,高频部分采用改进的区域方差加权融合法,最后结合主观判断和客观定量分析验证该算法,实验结果表明该算法的融合图像的质量要优于传统的IHS变换法和小波变换法。     

基于FPGA的IHS和提升小波变换的图像融合实现

在分析IHS和提升小波变换图像融合算法理论的基础上,给出了一种基于FPGA的该图像融合算法的设计实现。该设计首先对IHS变换模块进行了硬件实现构造,然后设计了多级小波提升模块以实现图像融合质量和小波分解层数的合理匹配。实验结果表明,采用本设计方法进行图像融合,误差小、精度高,融合效果优良,能够在FPGA上实现以满足图像实时处理的需求。     

基于进化策略和IHS变换的图像融合方法

IHS变换法对多光谱图像和高分辨图像进行融合会丢失较多的光谱信息,本文利用进化策略来求解IHS变换法中光谱强度分量的最佳变换问题,经过变换后的光谱强度分量与多光谱图像的光谱强度分量和高分辨图像都具有较强的相关性,经过IHS反变换后可以得到同时具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像.实验结果表明,该方法得到的融合图像优于传统的IHS变换法和小波变换方法.     

基于IHS空间的红外与CCD图像融合算法研究

随着多源信息融合技术的迅速发展,图像融合成为一个热点话题。虽然图像融合方法多种多样,融合技术千差万别,但是丰富融合图像的信息量和改善图像质量始终是图像融合的根本目的,也是衡量各种融合方法效果的基本准则。传统的IHS融合算法强制性地对两幅源图像的I分量进行替换,造成了融合图像的光谱失真以及空间分辨率降低等问题,为解决这一问题,文中引进了加权平均算子,提出一种基于改进的IHS像素级图像融合算法,并结合实例,对红外图像和CCD图像进行融合。理论分析与实验结果显示:提出的融合方法得到的融合图像不仅红外热目标突出、背景部分清晰、视觉效果好,而且计算简洁、实时性好,更利于伪装目标的识别。     

一种基于整数小波变换的遥感影像融合算法

提出了一种IHS变换和整数小波变换相结合的遥感影像融合算法(IHS-IWT),并根据待融合图像的特点,选取了有效的融合策略.首先对中巴卫星多光谱影像进行IHS变换,然后对得到的亮度分量和Landsat ETM 高分辨率全色影像进行整数小波融合,最后通过整数小波逆变换得到融合的图像.实验结果表明,与IHS变换等方法比较,该方法在较好的保留光谱信息的同时,空间细节信息也得到了增强,并且具有较快的处理速度.     

基于IHS和小波变换的电晕放电图像融合方法

电晕放电会对高压输电线路造成极大危害,因此,检测电晕故障对于电力系统的安全具有重大意义.为了准确定位高压设备电晕放电的故障点,提出了一种基于IHS(Intensity,Hue,Saturation)和小波变换的可见光与紫外光的图像融合算法,首先对可见光进行IHS变换,将得到的I分量与紫外光进行小波分解得到各自的高低频分...     

基于亮度分量的多聚焦彩色图像融合

针对小波变换在图像融合中的平移变性和有限的方向选择性等缺陷和多聚焦彩色图像融合的复杂性,将Q-Shift双树复小波变换应用于多聚焦彩色图像融合.首先对IHS模型的亮度分量I进行Q-Shift双树复小波分解,根据多聚焦图像的成像特点和分解后的高低频系数相关性,对分解后的高频系数和低频系数采用"选择取大"的融合准则进行融合和逆变换,得到融合后的亮度分量,再根据融合前后亮度分量值的接近程度来确定融合后的色调分量和饱和度分量,从而实现多聚焦彩色图像的融合.通过对实验评估指标信息熵、平均梯度、方差和相关系数等实验值的比较,所研究方法的各参数值都得到了很好的体现,获得了较好的融合效果.     

基于小波变换图像融合算法的研究

图像融合技术是将获得的两个或两个以上图像进行融合,生成一个新的图像的过程。本文通过对小波变换理论的分析研究,运用高频融合规则和低频融合规则,对图像进行加权融合,然后将新生成的图像与原图像进行对比。本文运用MALTAB软件对小波变换的融合算法进行仿真,使得实验结果能够很清晰明了的体现出来,充分展示出图像融合技术的优势所在。     

一种基于Curvelet变换的图像融合新算法

基于Curvelet变换提出了一种新的融合算法.首先将图像进行Curvelet 变换,然后对粗尺度系数和细尺度系数采用不同的融合规则将Curvelet 系数融合,最后进行重构得到融合结果.对得到的融合图像进行了主客观评价和对比,实验结果表明,本文方法得到的融合图像,在熵、均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和相似度等客观指标上都优于其他方法.     

一种基于小波-Contourlet变换的图像编码算法

根据小波-Contourlet变换对图像分解具有多尺度和多方向性的特点,提出了一种结合小波-Contourlet 变换和集合分裂嵌入块(SPECK)编码的图像压缩算法(CSPECK).小波-Contourlet通过方向滤波器组把小波分解的高频子带进一步分解为多个方向子带,从而可更稀疏地表示图像的边缘和纹理.SPECK算法编码具有复杂度低和编码效率高的优点.实验结果表明,CSPECK算法对纹理丰富的图像有很好的压缩效果,与基于小波-Contourlet 变换的CSPIHT算法相比,峰值信噪比提高了0.2～0.6 dB.     

一种基于WBCT的自然图像质量评价方法

部分参考型图像质量评价的性能依赖于图像的特征提取和稀疏表示.WBCT(Wavelet-based Contourlet Transform)是一种无冗余度的图像稀疏表示方法,能有效地反映图像的视觉感知特性,可以用来捕捉由于图像失真而引起的视觉感知的变化.为此,结合部分参考型图像质量评价模型和WBCT,提出了一种自然图像质量客观评价方法.实验结果表明,利用该方法所得到的图像质量客观评价结果与主观评价结果之间具有很好的一致性,能准确地反映人眼对图像质量的主观感受.     

一种基于小波-Contourlet变换的图像去噪算法

提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像去噪算法.实验证明,该算法相对于小波变换和Contourlet变换能更稀疏的表达图像,并利用此优越性进行图像去噪,可以达到更好的效果和更高的PSNR值.     

一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法

利用小波-Contourlet变换良好的多尺度性和多方向性特征,提出一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法,引入Cycle Spinning来有效地消除由于小波-Contourlet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真.实验结果表明,与其他基于多分辨率分析的多聚焦图像融合算法相比,该算法显著减小了融合图像的RMSE值,提高了融合图像的视觉效果.     

基于非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对同一场景的红外与可见光图像融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换的图像融合方法。该方法对图像经非采样Contourlet变换后的低频系数采用基于图像物理特征的“加权平均”融合方法;对于高频系数采用基于局部对比度与空间频率比相结合的系数融合方法。为验证本文算法的有效性,对红外与可见光图像进行了融合实验,实验结果表明该方法相对于传统的简单融合方法以及基于区域能量的融合方法能得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像。      

基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法

针对曲波变换图像融合的不足,提出了一种基于非下采样轮廓波变换（Non—subsampledContourletTransform,NSCT）图像融合方法。首先对已配准待融合图像进行NSCT分解;然后使用相应的融合规则对Contourlet域系数进行融合,得到融合图像的NSCT系数;最后经逆变换重构得到融合图像。通过对不同曝光度图像以及多聚焦图像进行融合实验,仿真结果表明该算法融合图像在主观视觉和客观评价指标上均取得良好效果。     

基于小波-Contourlet变换的多传感器图像融合

提出了一种新的基于小波-Contourlet变换的融合多传感全色和多光谱影像的算法.由于Contourlet变换具有良好的多方向性和多尺度,所以它比其他方法更适应于进行多传感图像融合,对于小波-Contourlet变换后得到的低频和高频分量系数,采用平均法选择低频区域系数,选择区域"能量"较大的高频系数作为融合影像的高频系数.实验结果表明,基于所提出的小波-Contourlet变换的融合结果优于其他常用的融合方法.     

基于图像平滑度的WBCT算法研究与改进

由于WBCT压缩算法对于不同平滑度图像无差别滤波,使得对于较平滑的图像,其恢复图像效果要低于一般小波编码方法,为此,本文针对不同平滑度的图像,通过定义图像平滑度,对图像进行分类,利用多方向多尺度临界采样,进行不同程度的方向滤波。笔者利用变换后的小波系数的特点,采用SPIHT算法实现嵌入式编码,从而改进了WBCT压缩算法...     

基于分块和Contourlet变换相结合的多聚焦图像融合算法

分块融合易产生块效应,而Contourlet变换融合方法不具备平移不变性.结合以上方法的各自优势,提出1种新的基于Contourlet变换与块分割相结合的多聚焦图像融合方法.首先对图像进行分块并评价子块清晰度,然后通过建立标记矩阵,确定图像清晰区域、模糊区域及两者的交界区域.对非交界区域,直接选取清晰子块的像素值作为融合后的像素值;对介于清晰与模糊之间的交界区域,采用1种新的基于Contourlet变换的融合算法完成融合.实验结果表明,该方法有效抑制了图像块效应,且具备平移不变性,融合效果明显优于分块和Contourlet变换融合方法.