基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法

提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。     

基于独立成分分析和IHS变换域的灰度可见光和红外图像融合

针对灰度可见光和红外图像的融合图像缺乏色彩信息、图像的高阶信息在变换域中统计独立性不足的缺陷, 提出一种基于独立分量分析和IHS (亮度-色度-饱和度) 变换域的融合方法. 该方法利用IHS 变换域能够有效分离图像亮度分量和彩色信息的优势, 对灰度可见光图像建立灰度图像的彩色传递模型. 利用各分量的独立性进行基于独立分量分析和IHS 变换域的图像融合, 并得到最终的彩色融合图像, 使融合图像更加符合人类视觉要求. 仿真实验验证了所提出算法的有效性.

     

基于双树复小波变换的图像融合方法

为获得更好的融合效果,提出基于双树复小波变换的图像融合方法。双树复小波变换具有平移不变性、方向选择性等特点,适合进行图像融合,优于传统离散小波变换方法。给出多策略的融合规则,源图像小波变换后低频采用区域清晰度,高频采用区域标准差。灰度多聚焦图像和彩色多聚焦图像的融合实验测试以及评价指标的统计结果,表明了双树复小波变换方法的优势和所用融合规则的有效性。     

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.     

基于彩色纹理分析和神经元网络的结肠镜图像异常检测

提出了一种新的基于彩色纹理分析和多层前馈型神经元网络的方法，对结肠镜图像进行异常检测。通过对两种常用的灰度图像纹理分析方法(同现矩阵方法和离散小波变换方法)进行扩展，提出相应的彩色纹理分析方法。彩色纹理分析提取出的特征参数构成作为识别器的多层前馈型神经元网络的输入。实验结果表明该方法能有效检测结肠镜图像中的各种异常。     

一种新的基于DWT变换的图像水印算法

基于小波变换，提出了一种新的灰度图像水印技术。首先将彩色图像映射为一幅灰度图像，对这幅灰度图像进行L级离散小波分解，并将每级小波系数分成四个系数集合，根据水印图像W同时对小波系数进行重新量化，然后进行L级小波重构，获得含有水印的灰度图像，根据该灰度图像改变原彩色图像，从而得到嵌有水印的彩色图像。提取水印时，也是先将彩色图像映射为一幅灰度图像并做小波变换，对水印的每一点都选取△值最大的相应小波系数进行提取，得到水印图像W。测试结果表明该技术具有良好的性能，可用于图像的版权保护。     

一种基于小波变换的多传感器图像融合优化方法

文中针对小波变换在进行高分辨率图像和多光谱图像融合时，不能同时保持空间信息及光谱信息的问题，提出了一种优化的小波变换图像融合算法。它将高空间分辨率图像和多光谱图像经小波变换后的低频、高频分量先分别进行增强，然后再进行融合，优化了传统的基于小波变换融合方法。并且通过对同一场景的SAR图像和TM图像的融合实验，证明了该算法在有效地保留原图像光谱信息的同时，也很好地保持了空间细节。     

一种基于降维技术的图像局部融合算法

给出了一种基于降维技术的局部融合算法，并将其用于两幅灰度图像的融合。该算法将现有的图像融合技术和非线性降维技术融合，通过对待融合图像进行分块、关联矩阵表示、MDS降维处理，得到待融合图像的感兴趣区域块，对这些感兴趣区域块进行基于小波的局部融合，使图像变小。通过实验证明，该算法提高了融合速度，有利于目标识别、变换检测等后续处理。     

基于小波变换的多模态图像融合算法的改进

为了进一步提高医学图像的融合效果,研究和改进了基于小波变换的图像融合算法,提出了一种改进小波变换金字塔融合算法.该算法对经过多层小波变换后的高低频小波系数,分别使用局部均值加权和分层线性加权的小波系数融合规则进行融合.通过编程试验,将该算法与空域和频域的各种融合算法进行对比,并使用主观和客观两种评价方法进行综合评价.实验结果表明,针对灰度图像特别是医学图像的融合,提出的融合算法与文中的对比算法相比较,在主观和客观的综合评价上表现出更好的融合效果.     

基于颜色传递的数字视频融合方法

针对伪彩色融合方法的融合图像色彩单一、颜色传递算法计算复杂等问题,提出一种新的红外与可见光数字视频融合方法。该方法在Toet算法的基础上,利用图像统计信息进行颜色查找表映射运算,对融合图像进行快速颜色传递,使融合结果具有与参考图像相同的色彩信息。实验结果表明,该方法的融合结果接近自然景物的颜色,效果优于伪彩色融合方法,且运算速度较颜色传递算法有较大提高。     

基于YUV空间的彩色夜视融合方法

提出了一种基于图像增强和颜色迁移理论的彩色夜视融合方法。首先采用局部增强技术以及中值滤波方法调整低光照可视图像和红外图像的对比度;然后将增强后的图像进行线性运算获得三幅灰度图像,并分别将其映射到RGB三个通道生成伪彩色融合图像;最后,基于YUV颜色空间将参考图像的颜色传输至融合图像获得自然、真实的彩色融合图像。实验结果表明,彩色迁移图像较伪彩色融合图像颜色更加自然、真实,更有利于人眼对目标和环境的判断识别。与其他融合方法相比,算法执行速度更快。     

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.     

基于非子采样Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合*

为了对多波段SAR图像进行有效的融合,提出了一种基于非子采样 Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合方法。该方法首先对多波段SAR图像进行基于亮度的波段选择,按选择方法将图像分别赋予R、G、B通道;所得RGB 图像通过IHS变换得到亮度分量I;再利用非子采样Contourlet变换对I分量和另一波段图像进行多尺度分解,低频和高频图像分别采用活性测度和绝对值最大规则进行系数选择;最后将融合结果与H、S分量进行IHS反变换,得到新的RGB图像。实验结果表明,采用该方法进行多波段SAR图像伪彩色融     

非下采样Contourlet变换的彩色图像融合

为了提高图像融合的效果,以多聚焦的彩色图像为研究对象,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多聚焦彩色图像融合算法。对IHS模型的亮度分量I进行NSCT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,对分解后的低频系数采用"区域能量取大"和高频系数采用"绝对值和取大"的融合准则进行融合,再进行非下采样Contourlet逆变换,得到融合后的亮度分量,并由此计算融合后的色调分量和饱和度分量,实现彩色图像的融合。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换的融合结果,针对IHS模型的融合结果也明显优于RGB模型的融合结果。     

基于双树复小波变换彩色多聚焦图像融合方法

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,将双树复数小波变换引入到彩色多聚焦图像融合中。对彩色图像的三个通道分别进行融合处理,并采用基于多测度的融合策略：各通道小波变换后低频子带采用区域清晰度的方法;高频子带采用区域标准差的方法。融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。通过对实验结果的主客观性能分析,验证了该方法得到的融合图像效果较好,优于离散小波变换融合算法。     

基于Contourlet变换的多波段SAR图像伪彩色融合

针对多波段SAR图像融合问题, 提出了一种基于contourlet变换的伪彩色图像融合方法. 该方法首先利用contourlet变换多尺度, 多方向以及各向异性的良好特性对不同波段SAR图像进行多尺度分解, 采用边缘信息量测因子策略融合方向高频子带, 加权平均策略融合低通子带. 然后对灰度融合图像利用混合高频提升滤波方法得到RGB彩色空间的三个颜色通道, 并在RGB空间量化显示,把人眼难以分辨的灰度信息转化为可分辨的色彩, 保持SAR图像的空间分辨率的同时增强了光谱分辨率. 采用Ku和L波段SAR图像进行融合实验, 并用客观评价因子对融合质量进行评价, 结果验证了该方法的有效性.     

改进的小波图像融合算法及应用研究

为了提高图像融合质量,论文提出了一种改进的小波变换的图像融合方法,该算法将源图像分别进行小波分解,各图像分解成低频系数和高频系数,低频系数采用基于prewitt算子的融合规则,高频系数采用融合系数选大的融合规则,然后将融合后的低频系数和高频系数做离散小波变换,得到小波变换后的融合图像.与传统的图像融合算法相比较,实验表明了改进的小波图像融合新算法具有更好的融合效果,将改进后的算法用于发动机温度场检测中,融合后的热端部件示温漆彩色图像边缘特征更加突出,区域分割精度更高.     

基于Curvelet变换的红外与彩色可见光图像融合算法

提出了基于二代Curvelet变换的红外与彩色可见光图像的融合算法。首先对彩色可见光图像进行IV1V2颜色空间变换提取亮度分量,然后对彩色图像的亮度分量和红外图像应用Curvelet变换,对低频系数应用亮度重映射技术后采用加权平均的融合规则,高频系数则采用取大融合规则,再对融合系数应用Curvelet逆变换获得融合图像的亮度分量,最后运用颜色空间逆变换得到融合图像。实验对比表明,相对于对传统融合算法中强度较高的源图像会淹没另一方背景纹理及细节的问题,该算法能有效提高红外光谱信息的充分融合,获得了视觉效果更好、综合指标更优的融合图像。