利用分水岭分割的多分辨率遥感图像融合算法

对全色图像和多光谱图像进行融合可以获得更加清晰的图像信息。提出了一种基于分水岭分割和小波变换的多分辨率图像融合算法。利用正交小波变换得到原图像的小波金字塔表示。对近似图像进行分水岭分割,并且用小波逆变换把原始分割结果逐步映射回更高的分辨率层。通过联合区域分析,得到各层的联合区域分割图,并用此图来指导各层小波系数的融合。对融合系数进行小波逆变换,得到融合的图像。实验结果表明,该法对遥感图像的融合十分有效,能很好地兼顾融合图像的光谱质量和空间清晰度。     

基于多分辨率的医学图像区域融合算法

提出一种基于多分辨率的医学图像区域融合算法。对源图像进行多分辨率分解,考虑邻域系数的影响,基于局部绝对值选大的融合规则,进行高频带的融合。采用模糊C均值算法对熵值大的低频带进行区域分割,将区域映射到其他低频带中,利用EM融合算法融合各个区域。对融合系数进行重构,得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合质量较优且效率较高。     

基于小波包变换的区域图像融合方法

提出了基于小波包变换的区域图像融合方法。首先对参加融合的两幅图像进行小波包多尺度分解,得到两个金字塔结构。然后,先分别提取每个金字塔最高层(分辨率最低层)的近似分量图像的边缘,把两边缘图像进行或运算以获取两幅图像的共同目标的边缘图像,并求两近似分量图像的均值产生一幅新的近似分量图像,使用文章提出的“区域聚类”的方法对新的近似分量图像进行分割产生一幅标签图像,此图中的每一个区域对应图像中的一个目标,同一区域中的所有像素都取同一个值,不同的区域取不同的值。利用标签图像,对小波包分解后最高层所有的高频细节分量图像按区域能量取大的规则进行区域对区域的融合,形成融合二值决策图。利用此二值决策图对最高层的低频近似分量图像和细节分量图像进行融合,最后重构。并采用均方根误差对该方法进行了客观评价。实验结果表明该方法有较好的融合效果,其融合性能比基于窗口能量取大的单个像素的小波包图像融合方法的融合性能好。该方法体现了真正意义上的“目标融合”。     

基于多孔小波和模糊区域特征的图像融合方法

提出了基于模糊区域特征的图像融合方法，该方法是在多孔小波（htrous wavelet）多分辨率分析的基础上，根据图像每层的低频分量进行K-mean，将低频图像分解为重要区域、次重要区域以及背景区域；图像各个区域针对不同属性模糊化，根据每个区域各自的模糊隶属度来确定每一部分区域的融合策略，最终得到融合图像的多尺度表示，再对其进行多分辨率反变换就可以得到图像的融合结果。实验表明，该文提出的基于模糊区域特征的图像融合方法具有较好的融合结果。     

基于增补小波变换和PCNN的NSCT域图像融合算法

针对传统NSCT图像融合算法存在的不足,提出一种基于增补小波变换和PCNN的NSCT域图像融合算法。首先对源图像进行NSCT分解,生成一系列低频和高频分量。对低频分量利用二维小波分解,生成一个低频和三个方向分量,对低频分量利用局部区域能量加权方法融合,三个方向分量利用改进的高斯加权SML方法融合;对NSCT分解的高频分量,分为对最高层和其它层的融合,最高层利用改进的高斯加权SML方法融合,其余层利用边缘梯度信息激励PCNN方法融合。最后对NSCT进行逆变换得到融合图像。实验结果证实了所提算法的有效性。     

一种基于变分方法的多分辨率域融合策略

针对常规多分辨率域融合策略的处理过于直接可能会降低融合图像质量的现象,提出了一种多分辨率域变分融合策略.该策略根据源图像分解系数的梯度信息构造目标系数梯度场,寻找梯度最接近目标梯度场的系数作为融合图像的分解系数.为了保持与源图像的相似性,对高、低频系数分别加入了约束条件.针对高频系数对噪声敏感的特点,还引入了全变分项来保证解的平滑性.在多聚焦图像、红外图像与可见光图像上的融合实验结果表明:与常规融合策略相比,提出的融合策略能够注入更多的空间细节信息,同时能更有效地保留源图像的结构信息.     

一种基于低频域边缘增强的小波融合方法

提出了一种基于低频域边缘增强的小波融合方法。首先,对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,然后对最高层（分辨率最低层）高频细节分量图像进行区域绝对值取大和对其它层高频细节分量图像按区域方差最大化的原则进行融合,而对低频近似分量图像采用尺度系数卷积后区域特征度量的融合方法,增强了低频域的边缘,并采用均方根误差对该方法进行了客观评价。实验结果表明该方法有很好的融合效果,与已有的低频域平均法和尺度系数卷积融合方法相比,能更好地突出低频域边缘细节信息和区域特征。     

基于小波分解的变尺度多分辨率纹理分割

针对常见的多分辨率分割算法在每一尺度分割过程中信息利用不充分的问题,提出了一种基于小波分解的变尺度多分辨率纹理图像分割新算法.该算法在每一尺度的分割过程中充分利用了各尺度上的有关信息:通过变尺度特征场考虑了更高分辨率尺度上的特征数据;通过变尺度标记场考虑了更低分辨率尺度上的标记数据.从最低分辨率尺度到原始分辨率尺度逐次进行图像分割,低分辨率尺度的分割结果通过直接投影作为相邻的更高分辨率尺度的初始分割,最高分辨率尺度上的分割结果作为本文方法的分割结果.实验表明,该算法具有较好的分类性能.     

基于多分辨率奇异值分解的图像融合

提出一种新的基于多分辨率奇异值分解（ MSVD）图像融合算法。算法对源图像进行MSVD处理,使其分解为互不相关的平滑和细节分量,并对平滑分量进行多层次的分解与处理。类似于小波变换,多分辨率奇异值分解的基本思想是在平滑分量的每一层上用奇异值分解（ SVD）来取代滤波,最终利用融合规则对图像进行MSVD融合。利用5种评价算子来评价算法,得到的融合效果很好。与基于小波分解的算法相比,算法计算简单、实时性突出,对复杂、高像素图像处理更简单方便。     

基于小波变换的模糊图像融合技术的研究

模糊图像融合技术即多聚焦图像融合技术,是指将同一场景的不同聚焦点的图像融合成一幅更加清晰、信息量更大的图像.本文在小波变换的基础上,对源图像不同聚焦点部分进行分割处理,再对分割后的不同区域通过小波变换和优化方法进行分解融合,实验证明这种图像融合方法比传统的融合算法效果好,信息量更多.     

基于区域的图像融合方法

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题,提出了一种基于区域的图像融合方法.首先对源图像进行离散小波框架分解,对其中一幅的低频子图利用模糊c均值聚类方法进行区域分割,并将区域表示线性映射到其他源图像.然后利用区域小波系数的结构相似度和区域能量构造融合规则,依据融合后的系数重构可得到融合图像.实验结果表明该方法能够有效地融合源图像信息并保持源图像特征.     

结合上下文特征与CNN多层特征融合的语义分割

目的 针对基于区域的语义分割方法在进行语义分割时容易缺失细节信息,造成图像语义分割结果粗糙、准确度低的问题,提出结合上下文特征与卷积神经网络（CNN）多层特征融合的语义分割方法。方法 首先,采用选择搜索方法从图像中生成不同尺度的候选区域,得到区域特征掩膜;其次,采用卷积神经网络提取每个区域的特征,并行融合高层特征与低层特征。由于不同层提取的特征图大小不同,采用RefineNet模型将不同分辨率的特征图进行融合;最后将区域特征掩膜和融合后的特征图输入到自由形式感兴趣区域池化层,经过softmax分类层得到图像的像素级分类标签。结果 采用上下文特征与CNN多层特征融合作为算法的基本框架,得到了较好的性能,实验内容主要包括CNN多层特征融合、结合背景信息和融合特征以及dropout值对实验结果的影响分析,在Siftflow数据集上进行测试,像素准确率达到82.3%,平均准确率达到63.1%。与当前基于区域的端到端语义分割模型相比,像素准确率提高了10.6%,平均准确率提高了0.6%。结论 本文算法结合了区域的前景信息和上下文信息,充分利用了区域的语境信息,采用弃权原则降低网络的参数量,避免过拟合,同时利用RefineNet网络模型对CNN多层特征进行融合,有效地将图像的多层细节信息用于分割,增强了模型对于区域中小目标物体的判别能力,对于有遮挡和复杂背景的图像表现出较好的分割效果。     

基于局部能量小波融合算法的研究

文章在综合分析小波分解变换图像融合方法的基础上,提出了一种采用基于区域的融合规则的小波分解法,该方法利用小波分解将原始图像分解为低频部分和高频部分,对于低频部分,采用了加权系数,对于高频部分不同的方向分量,根据局部能量,采用不同的融合规则。利用可见光图像与红外图像和高低分辨率图像进行了仿真实验,得出实验结果,运用客观评价指标验证了该方法的可行性。实验表明,该法具有比基于像素点的小波变换融合方法具有更好的融合效果。     

Fuzzy image fusion based on modified Self-Generating Neural Network

A new fusion algorithm for multi-sensor images based on Self-Generating Neural Network (SGNN) and fuzzy logic is proposed in this paper. This study is an extension of the work described in Qin and Bao (2005). First, the order and frequency modifications for the current McKusick and Langley (M–L) optimization are proposed; next, by combining optimization and pruning together, the Pruning-And-One-Optimization-Composite (PAOOC) processing method is raised; and finally, a modified fuzzy fusion scheme using improved SGNN is put forward. Experimental results demonstrate that the posed fuzzy fusion scheme outperforms region-based fusion using wavelet multi-resolution (MR) segmentation, and region-based fusion using tree-structure wavelet MR segmentation, both in visual effect and objective evaluation criteria. In the meantime, simulations also show the effectiveness of our modifications for the current optimization and pruning methods, visually and objectively.     

基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法

针对很多基于模糊C均值(FCM)的图像分割算法存在对噪声敏感和分割轮廓不清晰等问题,提出一种基于小波变换图像融合算法和FCM聚类算法的MR医学图像分割算法。在图像分割系统的第一阶段,利用Haar小波多分辨率特性保持像素间的空间信息;第二阶段,利用小波图像融合算法对得到的多分辨率图像和原始图像进行融合,进而增强被处理图像的清晰度并降低噪声;第三阶段,利用改进型FCM技术对所处理的图像进行分割。在BrainWeb数据集上进行实验,与现有相关算法相比,提出的算法具有较高的分割精度,且对噪声的鲁棒性比较强,处理时间也没有明显增加。     

基于多进制小波的多源遥感影像融合

首先介绍了遥感影像融合的一般理论和方法，然后在讨论多进制小波理论和影像特征的基础上，提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法，该算法根据待融合影像分辨率之比来确定采用几进制小波，将待融合的高分辨率影像进行多进制小波变换，然后把高分辨影像经小波变换后获得的低频成分和低分辨率影像依据一定的关系进行相互转换，以形成新的高分辨影像的低频成分，经过多进制小波逆变换获得到融合后的影像，最大限度地利用了待融合影像的信息，防止了影像信息的丢失，通过对具体影像的清晰度和空间分辨率，融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息，同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率，给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱影像，SPOT全色影像与TM影像的融合结果，并与其他方法进行了比较，从而证明了本方法的优越性和自适应能力。     

基于小波包变换的遥感图象融合

为了能够更好地把来自多传感器的图象信息综合起来，以提高对图象信息的分析和提取能力，在研究了小波包图象分析法之后，提出了一种基于小波包变换的图象融合方法，由于小波包变换能对图象进行多层次分解，包括对小波变换没有细分的高频部分也能进行进一步的分解，因此小波包分析能够为图象提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法，利用此融合算法将由多传感器获得的同一目标不同波段的遥感图象和不同分辨率的遥感图象进行融合后得到的融合图象，能够很好地将源图象的细节融合在一起，通过与该融合图象进行主观与客观的评价比较，证明该融合方法可以获得更好的融合效果。     

A region-based multi-sensor image fusion scheme using pulse-coupled neural network

For most image fusion algorithms split relationship among pixels and treat them more or less independently, this paper proposes a region-based image fusion scheme using pulse-coupled neural network (PCNN), which combines aspects of feature and pixel-level fusion. The basic idea is to segment all different input images by PCNN and to use this segmentation to guide the fusion process. In order to determine PCNN parameters adaptively, this paper brings forward an adaptive segmentation algorithm based on a modified PCNN with the multi-thresholds determined by a novel water region area method. Experimental results demonstrate that the proposed fusion scheme has extensive application scope and it outperforms the multi-scale decomposition based fusion approaches, both in visual effect and objective evaluation criteria, particularly when there is movement in the objects or mis-registration of the source images.     

一种基于纹理特征融合的SAR图像分割方法

在由若干灰度共生矩阵纹理统计量进行特征融合后所生成的图像上,定义多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法既利用了像素的灰度信息,也利用了像素的空间位置信息,削弱了斑点噪声对分割的影响。实验表明对于一些高分辨SAR图像,该方法与单纯基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割相比,分割精度得以提高。