基于图像块分类的图像超分辨率重建

针对当前图像超分辨率重建算法中存在的字典单一而导致重建图像质量不佳的问题，提出一种将图像块分类与图像卡通纹理分解相结合的单幅图像超分辨率重建算法。首先，将图像分块，并将图像块分为边缘类、纹理类和平滑类三类，其中纹理类用形态成分分析（MCA）算法分解为卡通部分和纹理部分；然后，对边缘类、卡通部分和纹理部分分别训练高低分辨率字典；最后，求解稀疏系数并与高分辨率字典重建图像块。仿真结果显示，与基于稀疏表示的超分辨率重建（SCSR）算法和单幅图像超分辨率重建（SISR）算法相比，所提算法的峰值信噪比（PNSR）值分别提高了0.26 dB和0.14 dB，表明该算法的重建效果更好，重建图像纹理细节更丰富。     

基于具有对称性不可分小波的多聚焦图像融合

针对可分小波多聚焦图像融合方法存在的不足,提出一种基于四通道不可分小波的多聚焦图像融合方法。首先根据不可分小波理论,构造出一组二维四通道4×4具有对称性的不可分小波滤波器组;然后利用此滤波器组对参加融合的图像进行滤波,低频部分采用简单的加权平均算法,高频部分采用局部窗口能量取大的融合算法对分解后的系数图像进行融合;最后对图像进行重构,并采用熵、平均梯度等指标对融合结果图像进行了评价。实验结果表明,该方法对多聚焦图像的融合有较好的融合效果,与采用相同融合算法的基于可分小波的融合方法相比,能更好地突出低频域边缘细节信息,得到更为清晰的融合结果图像。     

迭代离散Shearlet变换异类源遥感图像融合

Shearlet变换是一种多尺度几何分析算法,适用于遥感这类纹理丰富、边缘复杂的图像处理。提出了一种基于迭代离散Shearlet变换的图像融合算法,将源图像进行分解,得到图像的多尺度、多方向树型结构表示;对粗糙分量和带通细节分量分别采用不同的融合规,得到融合图像的树型结构表示;最后进行Shearlet反变换得到融合图像。仿真结果表明,提出的算法比基于Contourlet变换的图像融合算法有更好的效果,更有利于保留纹理和边缘信息。     

基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合

针对传统多尺度变换在多聚焦图像融合中存在的边缘晕圈问题,提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用冗余小波变换对图像进行多尺度分解,将源图像分解为一个相似平面和一系列小波平面,该多尺度分解能够有效地提取源图像中的细节信息;然后,对相似平面和小波平面分别采用引导滤波的加权融合规则来构造加权映射,从而得到相似平面和小波平面的加权融合系数;最后,进行冗余小波逆变换,即可得到融合结果图。实验结果表明,与传统融合算法相比,所提算法能够更好地体现图像边缘的细节特征,取得了较好的融合效果。     

卡通纹理分解和全变分梯度算法实现图像恢复

为了研究图像恢复技术,提出采用卡通纹理分解和基于全变分的广义加速临近梯度算法实现图像恢复。将原始模糊图像分解成卡通部分和纹理部分,卡通部分主要是图像的低频成分受噪声干扰小,纹理部分主要是图像的高频成分受噪声干扰大,采用基于全变分的广义加速临近梯度算法进行图像去模糊和去噪,卡通部分选择较小的正则化参数,纹理部分选择较大的正则化参数,将恢复的卡通部分和纹理部分进行合成得到恢复图像。通过对两张标准测试图像的MATLAB实验仿真,证明了该方法不仅收敛速度快而且效果比一般的临近梯度算法要好,尤其适合于恢复模糊度不是很高的图像。     

基于小波变换的多聚焦图像融合方法

介绍一种利用小波变换实现多聚焦图像融合的方法,它针对小波变换后图像的近似部分和细节部分采用不同的融合规则,组成一个新的小波分解系数,再进行小波重构,即可得到融合图像.实验结果表明,基于小波变换的多聚焦图像融合方法具有良好的效果.     

基于非采样提升小波变换的图像融合算法

针对传统提升小波变换的图像融合算法缺乏平移不变性以及区域能量融合准则存在的不足,提出了一种基于改进提升小波变换的图像融合新算法.该算法在提升小波变换原理的基础上,通过取消其奇偶分裂来获得具有平移不变性的非采样提升小波变换.对图像经此变换得到的低频部分设计出一种新的基于区域空间频率的加权和选择相结合的融合方法,高频部分采用一种基于边缘信息的加权融合策略.为验证所提出融合方法的有效性,对多聚焦图像进行了融合实验.实验表明,与传统的图像融合算法相比,该算法能更好地描述灰度的突变信息,获得含有丰富细节特征的融合图像.     

一种改进的图像融合技术

以离散平稳小波变换代替离散小波变换,利用Canny算子和交叉视觉皮质模型提取图像特征,将像素级融合和特征级融合相结合以获得好的融合效果。源图像经过离散平稳小波分解得到近似部分和细节部分。对于第一分解水平的细节部分,利用主成分分析算法计算出最大特征值,依据最大特征值进行加权平均融合。对于其他细节部分,根据区域能量进行融合。对于近似部分,先利用Canny算子进行边缘检测以得到边缘特征图像,再以边缘特征图像作为交叉视觉皮质模型的输入,根据各神经元的点火次数进行融合。对得到的融合图像的细节部分和近似部分进行离散平稳小波反变换得到融合图像。最后以多聚焦闹钟图像和CT、MRI图像对提出的算法进行实验,实验结果表明:提出的算法优于传统的融合算法。     

基于图像分解的含噪破损图像修复

对Meyer图像分解模型进行改进,所得到的新模型SID(Simplified image decomposition)无需Banach空间的范数计算,降低了计算复杂度.使用SID首先分离出图像中的大部分噪声,然后将剩余部分分解成结构部分和纹理部分.对结构部分使用简化的整体变分修复算法,对噪声部分和纹理部分使用基于样本的纹理合成,再将结果融合.实验结果表明,该方法克服了单独使用整体变分修复算法纹理合成的局限性,对噪声具有较好的鲁棒性.     

基于小波变换的多聚焦图像融合新算法

针对多聚焦图像,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法.首先将图像进行小波分解,得到低频图像和高频图像,对于低频图像采用基于邻域能量的方法进行融合,高频图像采用基于邻域方差取大的方法进行融合.最后进行小波逆变换,得到最终的融合图像.通过仿真实验验证了算法的有效性,实验结果表明,该算法明显优于传统算法.     

基于提升静态小波变换与联合结构组稀疏表示的多聚焦图像融合

为抑制传统小波变换在多聚焦图像融合中产生的伪吉布斯现象,以及克服传统稀疏表示的融合方法容易造成融合图像的纹理与边缘等细节特征趋于平滑的缺陷,提高多聚焦图像融合的效率与质量,采用一种基于提升静态小波变换（LSWT）与联合结构组稀疏表示的图像融合算法。首先对实验图像进行提升静态小波变换,根据分解后得到的低频系数与高频系数各自不同的物理特征,采用不同的融合方式。选择低频系数时,采用基于联合结构组稀疏表示的系数选择方案;选择高频系数时,采用方向区域拉普拉斯能量和（DRSML）与匹配度相结合的系数选择方案。最后经逆变换重构得到最终融合图像。实验结果表明,改进的算法有效地提高了图像的互信息量、平均梯度等指标,完好地保留图像的纹理与边缘等细节信息,融合图像效果更好。     

结合线性稀疏表示和图像抠图的多聚焦图像融合方法

针对现有的多聚焦图像融合方法对聚焦/散焦边界（FDB）信息捕捉不准确的问题,提出了一种新的基于线性稀疏表示和图像抠图的多聚焦图像融合方法。首先,引入一种基于线性稀疏表示的焦点测度,它利用自然图像形成的字典与输入图像在局部窗口上的线性关系,通过求解线性系数来表示图像的焦点信息。然后,利用焦点测度获取源图像的焦点图和一个由聚焦区域、散焦区域以及包含FDB的未知区域组成的三元图,并将三元图作为一个输入,采用图像抠图技术处理源图像的FDB区域,从而得到较精确的全聚焦图像。最后,为了进一步提高融合图像的质量,将得到的全聚焦图像作为新字典实现融合过程的迭代进行,在经过设定的更新次数后得到最终的全聚焦融合图像。实验结果表明,相比于11种最先进的多聚焦图像融合方法,该方法具有较好的融合性能和视觉效果,且有较高的计算效率。     

改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合

为解决多聚焦图像融合算法中细节信息保留受限的问题,提出改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合算法。首先,对源图像采用非下采样剪切波变换,得到低频子带系数和高频子带系数。接着,通过滑动窗口技术从低频子带系数中提取图像块,构造联合局部自适应字典,利用正交匹配追踪算法计算得到稀疏表示系数,利用方差能量加权规则得到融合后的稀疏系数,再通过反向滑动窗口技术获得融合后的低频子带系数;然后,对于高频子带系数提出积化能量和的融合规则,得到融合后高频子带系数;最后,通过逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法能保留更详细的细节信息,在视觉质量和客观评价上具有一定的优势。     

A novel multi-focus image fusion approach based on image decomposition

Multi-focus image fusion is an effective technique to integrate the relevant information from a set of images with the same scene, into a comprehensive image. The fused image would be more informative than any of the source images. In this paper, a novel fusion scheme based on image cartoon-texture decomposition is proposed. Multi-focus source images are decomposed into cartoon content and texture content by an improved iterative re-weighted decomposition algorithm. It can achieve rapid convergence and naturally approximates the morphological structure components. The proper fusion rules are constructed to fuse the cartoon content and the texture content, respectively. Finally, the fused cartoon and texture components are combined to obtain the all-in-focus image. This fusion processing can preserve morphological structure information from source images and performs few artifacts or additional noise. Our experimental results have clearly shown that the proposed algorithm outperforms many state-of-the-art methods, in terms of visual and quantitative evaluations.     

基于边缘保留分解和改进稀疏表示的医学图像融合

针对多模态医学图像融合中容易产生伪影且存在细节缺失的问题,提出一种利用多尺度边缘保留分解和稀疏表示的二尺度多模态医学图像融合方法框架.首先利用边缘保留滤波器对源图像进行多尺度分解,得到源图像的平滑层和细节层.然后,将改进的稀疏表示算法用于融合平滑层,并在此基础上提出一种基于图像块筛选的策略来构建过完备字典的数据集,再利...     

一种根据图像能量调整的图像融合方法

针对传统图像融合算法无法对能量差异较大的图像取得良好融合效果的问题,文中根据图像的能量划分,利用多尺度变换和稀疏表示相结合的方式分解两幅图像的高低频信号,在低频部分自动调整不同能量图像块的稀疏融合规则,并在高频部分加入一致性检验,从而进一步约束对应局部空间能量MSD系数的复合过程,最后通过小波逆变换重构得到融合图像。使用红外图像、医学图像和多聚焦图像分别进行融合性能的验证,并分析稀疏分解层数和窗口步长等条件对融合效果的影响,最终取得该框架下的最优分解方式,获得了具备优秀的主观效果和客观指标的融合图像。实验结果表明,该算法在对任意两种类型传感器获得的图像进行融合时均能获得更加优秀的融合效果,且不仅局限于某两种图像的融合,其在SF,SSIM和EFQI等客观指标上优于传统融合算法和一般多尺度结合稀疏表示的算法。     

一种自适应的多聚焦图像融合方法

为了对不同的多聚焦图像进行有效融合，提出了一种小波域中基于区域特征的自适应多聚焦图像融合方法。该方法首先对参加融合的两幅图像进行小波分解，然后针对低频部分，在保留源图像共同特征的基础上，将待融合的两图像各自所具有的特征添加到融合图像中，而对于高频部分，则根据区域的小波能量进行融合；最后通过小波逆变换来重构融合图像。该方法不仅能够完全自适应地对多聚焦图像进行有效的融合，而且对于各种不同的源图像具有通用性。实验表明，该算法能够得到良好的融合效果，是一种有效的多聚焦图像融合方法。