一种基于小波变换的图像融合算法

本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法,并针对小波分解的不同频率域,分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则.选择高频系数时,基于绝对值最大的原则,并对选择结果进行了一致性验证.文章设计了三种选择低频系数的方案,即平均法、Burt提出的平均与选择相结合的方法和基于边缘的方法.平均法在一定程度上降低了图像的对比度;平均与选择相结合的方法根据两幅图像的相关性采用平均法或选择法;第三种方法是一种基于边缘的方法,在多幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留,得到的合成图像最清晰.文章最后将提出的算法用于多聚焦图像的融合.从仿真结果可以看出,文中给出的方法可以很好地保留多幅原图像中的有用信息,得到多个目标聚焦都很清晰的融合图像.通过比较可知,如果尺度系数的选择采用第三种方案,融合图像的视觉效果最好.     

基于小波变换的图像融合方法

数据融合是80年代初形成与发展起来的一种信息综合处理技术。图像融合是数据融合在数字图像处理方面的一个应用。本文着重讨论了基于小波变换的两种融合方法：基于像素的融合方法与基于区域的融合方法，及它们各自的实现方式。     

一种基于提升小波变换的图像融合方法

在针对传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、内存需求量大，不适于实时应用的局限性的基础上，提出了一种基于提升小波变换的图像融合算法。多个源图像分别进行提升小波分解，使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数，通过提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，提出的算法无论在执行时间还是融合图像质量上都优于传统方法，有广泛的应用前景，特别适用于实时系统。     

基于区域的小波多尺度多聚焦图像融合方法

提出了基于区域的小波多尺度多聚焦图像融合方法.首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,得到两个金字塔结构.对于金字塔的每一层分解,使用"区域象素聚类"的方法生成标签图像,利用标签图像,对两金字塔各层的三个高频细节分量按区域能量取大的规则,形成融合二值决策图,每层分解对应一个二值决策图.利用每一层的二值决策图对相应层的细节分量进行融合,最后重构.并采用均方根误差对该方法进行了客观评价.实验结果表明本方法对多聚焦图像有较好的融合效果,其融合性能比基于窗口能量取大的单个象素的小波图像融合方法和文献[3]提出的融合方法的融合性能都好.     

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.     

一种基于目标区域特征的红外与可见光图像信息融合方法

基于异源图像的信息互补关系, 提出了基于目标特征区域的小波变换融合方法。首先采用基于模糊C-均值聚类(FCM)的方法, 提取红外图像的目标特征区域, 用于异源图像目标特征区域的局部信息融合, 达到在可见光图像中加入红外目标信息的效果。其次以第一步融合的图像替换原有的可见光图像, 并采用小波变换的方法实现与红外图像的融合, 获得最终的融合图像。采用图像质量评价标准对本文算法和其他融合算法的实验结果进行分析对比, 证明所提出方法的有效性。     

基于区域最大值的图像融合

为了有效地提高了图像信息的利用率和系统对目标探测识别的可靠性。在此提出一种基于区域最大值的图像融合方法。首先,对两幅源图像进行三层小波分解,对高频分量采用了基于区域最大值的融合策略,低频分量采用平均值的融合策略。结果表明,在此所提融合方法无论是对多焦距图像还是医学图像,融合效果都明显优于对比实验的融合效果,都更好地保留了图像的细节信息,具有较好的视觉效果。     

基于小波变换的红外偏振图像融合算法

为了改善红外图像质量、提高人造目标的可识别率,基于偏振度图像能够较好地凸显人造目标,偏振角较好地描述不同物体表面取向,I图像能反映场景的强度信息的特征,采用对红外图像进行偏振图像融合的算法,即先通过红外热像仪和偏振片拍摄到偏振角度为0°,60°和120°3幅红外图像,再通过计算得到I,Q,U图像,进而得到偏振度图像和偏振角图像,最后对I图像、偏振度和偏振角图像进行红外偏振图像融合,得到高质量的红外偏振图像,由理论分析得到了各个图像的性能指标数据。结果表明,基于小波变换的红外偏振图像融合算法得到的图像数据合理,达到了改善红外图像质量和提高图像中的人造目标的可识别率的目的。     

一种新的可见光图像融合方法

本文探讨了可见光多聚焦图像的融合问题。在运用电路与系统理论分析了多聚焦图像成像机理的基础上，提出了一种基于小波变换的融合算法，实验结果表明，该方法可有效综合多聚焦图像，从而获得场景内所有物体都清晰的图像。     

一种基于小波变换和图像边缘特征的图像融合方法

图像融合是信息融合的重要组成部分,是一种重要的增强图像信息的方法。本文将图像小波变换边缘提取和图像融合结合起来,提出了一种基于图像边缘特征的图像融合方法。首先对输入图像进行小波变换,用模极大值方法检测出图像的多尺度边缘,然后利用边缘特征对小波系数进行融合。实验结果表明该方法既能有效地去除噪声,又能突出源图像的边缘细节信息,是一种有效的图像融合方法。     

基于空域相关的多聚焦图像融合

提出了一种基于空域相关滤波的多聚焦图像融合算法.利用小波多孔算法将原图像分解,得到与原图像同样大小的低频近似图像和高频细节图像.选择低频系数时基于绝对值最大原则,高频信息先计算相邻小波面对应点的相关性,取相关性大的小波系数作为融合图像的小波系数.实验表明,该方法能简单有效地将各图像的信息集成在一起,完好的保留各图像的边缘和纹理信息.     

基于无下采样小波-Contourlet变换的图像融合算法

针对目前最新发展的无下采样Contourlet变换,同时具有方向性、各向异性和平移不变性的特点,并结合多孔小波变换的优点,提出了一种新的基于无下采样小波-Contourlet变换图像融合算法.通过对航空图像进行无下采样小波-Contourlet变换的多分辨分解得到高频和低频系数,并根据不同分解面的系数特性,采用不同的加权融合规则进行融合.实验结果表明,此方法相对于传统的变换法,取得了更佳的融合结果.     

基于小波变换的红外与可见光图像融合技术研究

随着传感器技术的发展,单一的图像传感器往往不能够从场景中提取足够多的信息,需进行多源图像融合.为了解决多传感器图像所表现的目标特征不一致的问题,本文采用小波变换对红外及可见光图像进行了融合.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解.对于高频部分融合,取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵;针对低频部分融合,采用基于领域像素相关和基于区域方差相结合的策略.实验结果表明,该算法将红外与可见光图像对同一目标所表现出的不同特征、细节有效地融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图像处理系统获取信息提供了基础.     

基于改进区域生长的红外与可见光图像融合方法

针对红外图像和可见光图像的成像特点, 提出了一种红外与可见光图像融合方法。首先, 采用改进的区域生长法, 提取红外图像目标区域。将提取到的红外目标区域映射到可见光图像中, 进行一次局部信息融合。然后, 将第一步的融合结果与原始红外图像通过一种边缘增强的小波变换融合法得到最终的融合图像。实验结果表明, 该方法得到的融合图像红外热目标突出、背景清晰, 具有良好的目视效果。     

基于线性融合模型的多传感器图像融合

本文提出了一种新的基于小波变换的多传感器图像融合算法,在线性融合模型中引入了传感器噪声项,算法首先给出了基于期望融合图像局部方差最大的多传感器融合系数估计方法,然后利用多传感器图像和融合系数估计期望融合图像.最后的实验结果表明了本文图像融合方法具有明显的噪声抑制能力,能够得到更好的融合效果.     

基于提升小波变换的红外图像融合算法研究

介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。     

一种基于小波多分辨率分解的图像融合新算法

提出了一种新的基于小波多分辨率分解的图像融合方法。该方法先利用小波变换将图像分解为不同分辨率、不同方向的分量,然后利用方向对比度和基于区域标准差最大化的融合规则得到融合图像的小波系数;最后通过逆小波变换得到融合图像。实验结果表明,本方法是十分有效的。     

基于小波变换的图像融合技术研究

基于小波变换的融合算法形成了多分辨率融合算法的一个新的有用框架。由于人类视觉只对亮度信号的局部对比度敏感,提出了小波对比度的概念。图像经小波多分辨率分解后,依照小波对比度,定义变换系数邻域活性和系数匹配程度测度,按照系数匹配程度加权系数形成融合图像。将小波多分辨率分解和人类视觉对局部对比度敏感的特性优雅地结合在一起。