基于小波融合的射线图像增强算法*

提出一种基于小波融合的射线图像增强算法,利用射线成像的特点,对射线成像系统采集信号作分段灰度变换,将变换得到的多幅图像利用小波变换进行图像融合,以增强射线图像的显示效果。融合中采用低频图像的小波系数均值作为融合后的低频系数,高频图像根据梯度和一致性检测确定融合规则,调整高频小波系数大小,很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,且优于传统的射线图像增强方法。     

基于Contourlet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。Contourlet变换具有多尺度多方向性,将其引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出了一种基于区域统计融合规则的Contourlet变换多聚焦图像融合方法。先对不同聚焦图像分别进行Contourlet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。再进行反变换得到融合结果。文中给出了实验结果．并对融合结果进行了分析比较,实验结果表明,该方法能够取得比基于小波变换融合方法更好的融合效果。     

基于Contourlet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。Contourlet变换具有多尺度多方向性,将其引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出了一种基于区域统计融合规则的Contourlet变换多聚焦图像融合方法。先对不同聚焦图像分别进行Contourlet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,再进行反变换得到融合结果。文中给出了实验结果,并对融合结果进行了分析比较,实验结果表明,该方法能够取得比基于小波变换融合方法更好的融合效果。     

结合区域特性的有限离散剪切波图像融合

为了提高多聚焦图像和红外与可见光图像的融合精度,结合有限离散剪切波变换具有良好的局部化特性及平移不变性,提出了一种基于有限离散剪切波变换(FDST)的图像梯度信息相关性因子加权与对比度相结合的融合算法。首先对严格配准后的图像进行FDST分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;然后对低频子带系数采用图像梯度信息相关性因子加权融合算法,高频则利用对比度将低频系数与高频系数联系起来并以对比度作为度量系数取舍的准则进行融合;最后应用有限离散剪切波逆变换重构得到融合图像,并对融合结果进行主观视觉和客观评价。实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。     

一种基于区域分割的多尺度遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是图像融合的重要问题,提出了一种区域分割和小波变换相结合的多尺度遥感图像融合方法。首先对经过配准的待融合图像进行小波变换,然后对变换后的低频系数进行基于区域标准差的分割,将低频系数分为目标信息和背景信息,接着对目标信息采取基于绝对值的融合,对背景信息采用基于灰度误差的融合。对小波变换后的高频系数采用基于清晰度的融合规则,最后进行小波逆变换得到融合图像。将该方法和几种常用融合方法进行对比分析,结果表明:该方法在有效地保持多光谱影像光谱信息的同时,可以有效地提高融合影像的空间细节信息,有利于后续进行信息提取和图像分类。     

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Sobel算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量。首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合。文中对低频系数采用基于Sobel算子的方法,有效保留边缘特征。对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征。为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整。与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好。     

基于 Sobel 算子和局部能量的图像融合新算法

文中提出一种新的基于小波变换的图像融合算法,以提高图像融合质量.首先应用小波变换将图像分为高频和低频部分,再对小波的高频和低频系数采用融合算法进行处理,最终将处理后的高频和低频小波系数进行融合.文中对低频系数采用基于 Sobel 算子的方法,有效保留边缘特征.对高频系数采用基于局部能量取大准则,有效保留高频的细节和区域特征.为了抑制噪声和控制图像的不稳定性,最后再对低频和高频系数的选择结果进行邻域窗口的一致性检验与调整.与传统金字塔方法和经典小波变换相比较,实验结果表明此方法融合效果较好     

基于单尺度脊波变换的图像融合

图像融合在一定程度上可以理解为对多个二维函数的奇异信息进行分析、提取、综合的过程。单尺度脊波变换的函数逼近性能要优于小波变换,因此,对应于图像中的边缘及角点的单尺度脊波系数的能量要更加集中。分析了基于变换域的图像融合算法的性能与所用变换的函数逼近性能的关系,提出了一种新的基于单尺度脊波变换的图像融合算法。在多种融合规则下,将该方法与基于Laplacian塔型变换、小波变换等其他图像融合方法进行了比较,实验结果表明,基于单尺度脊波变换的融合方法具有更好的融合效果。     

基于稀疏理论与快速有限剪切波变换的医学图像融合算法

在临床医学领域,图像辅助诊断对医学视图的处理效果要求很高.针对医学图像融合过程中图像视觉效果较差的问题,提出了一种基于稀疏理论与快速有限剪切变换的医学图像融合算法,提高了医学图像处理效率.首先,采用快速有限剪切波变换(FFST)分解源图像,将其分解为高频系数和低频系数;其次,根据高频系数和低频系数的不同性质,提供不同的融合策略,通过相对标准差比较法对高频系数进行处理,对于稀疏性较差的低频系数利用KSVD方法训练,得到字典并采用稀疏原理进行处理;最后,将融合后的高频和低频系数通过FFST逆变换融合到医学图像中.实验结果表明,算法的图像融合效果好,尤其是在提高图像清晰度等方面,具有良好的实用价值和应用前景.     

Curvelet变换的多波段遥感图像融合研究

提出一种基于Curvelet变换的多波段遥感图像融合算法。Curvelet变换具有比小波变换更好的边缘表达,因而更适合图像的融合处理。采用具有多尺度、多方向特点的Curvelet变换对多波段遥感图像像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图边缘分布差异,对于方向高频系数采用区域边缘检测和区域谱熵算法实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地取得较好的融合视觉效果。     

基于脊波的多光谱和全色图像融合方法研究

应用了双线性插值的矩形阵列到径向阵列的变换算法,给出了一个离散脊波变换的实现方法,将其应用于多光谱图像与全色图像的融合算法中,通过清晰度、灰度方差、信息熵三个方面,将算法结果与小波变换的结果进行了对比,实验结果表明,相对于小波变换而言,脊波变换能更好地处理线和面的奇异性,而且由融合的结果来看,脊波变换得到的结果在清晰度等方面要高于小波变换。     

一种小波和脊波联合去噪方法

由于小波变换不能有效地处理图像中的奇异线,而脊波变换能很好地弥补这一不足,提出了一种基于图像分块的小波和脊波联合去噪方法。该方法把噪声图像分成一定尺寸的图像块并选择其中的同质块和非同质块;利用小波去噪方法处理同质块,而非同质块用脊波去噪方法处理得到去噪后的图像;用维纳滤波器进一步处理去噪后的图像。实验表明,该方法与单纯的小波去噪方法和脊波去噪方法相比,信噪比有了较高的改善,能有效地保留图像的边缘细节信息。     

基于非下采样Contourlet变换的方向Teager能量的极化SAR图像融合*

提出一种基于非下采样Contourlet变换和方向Teager能量的极化SAR图像融合算法。采用具有多尺度、多方向和平移不变性特点的非下采样Contourlet变换对多个单极化强度图像进行分解,然后高频子带图像分别按行和列进行Teager能量计算,选取Teager能量作为度量来提取区域边缘与纹理信息。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图Teager能量分布差异,对于方向高频系数采用不同最优加权算法实现极化图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与PWF算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息的同时,可以有效地抑制相干斑噪声的影响,取得较好的融合视觉效果。     

利用NSCT域邻域特性区域化方法融合红外与微光图像

针对同一场景的红外与微光(可见光)图像融合问题,提出了一种利用邻域特性区域化处理的非下采样Contourlet变换(NSCT)融合方法.首先,对红外和微光源图像进行多尺度、多方向分解;然后对低频系数采用邻域能量上改进的区域化加权融合规则,高频系数采用邻域能量区域化匹配的系数选择方案与邻域方差上的区域方差取大融合规则;最后利用NSCT反变换进行重构得到融合图像.实验结果表明,本文方法信息熵略低于亮度过度增大的参考文献中的方法,由于传统方法引入虚假细节信息导致空间频率略高于所提方法,但其互信息与边缘保持度(Q)指标值较好,其融合图像整体效果优于对比方法.本文方法在保留源图像主要信息及捕捉细节信息方面效果显著,且融合的图像具有较好的视觉效果.     

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。     

小波变换在医学图像融合中的应用研究

对不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息.针对V. Petrovic提出的灰度图像融合方法,给出了一种改进的多尺度图像融合算法.首先对源图像按照V.Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔表示,然后对金字塔中的两个低通分量加权平均后,再进行反变换,即得灰度融合图像.然后以此灰度融合图像作为两幅源图像的公共部分,利用Toet的伪彩色融合方法,得到最终的彩色融合图像.由于该算法兼容了灰度融合和彩色融合的优点,用不同彩色来显示灰度差,使得融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节.将其应用于CT和MRI图像融合,仿真结果得到了证明.     

基于各向异性双变量收缩的含噪图像融合

针对含噪图像的融合问题,基于各向异性双变量收缩提出了一种图像融合的新算法。在小波域内,对高频子带进行各向异性双变量收缩以压缩噪声,对收缩系数进行模值选大融合,对低频子带进行算术平均融合,对融合系数进行逆变换获得融合图像。对多聚焦图像及红外与可见光图像的融合结果进行主客观性能评价表明,所提出的方法可以更好地保留源图像的细节信息,并有效抑制噪声。