基于多方向àtrous小波变换的多传感器图像融合

分析和研究了非下采样方向滤波器组及具有平移不变性的àtrous小波变换的图像变换的优点,提出了一种基于多方向àtrous小波变换的图像融合方法。首先利用àtrous小波变换将待融合源图像分解成不同尺度,不同分辨率的高低频分量,再对高频分量利用非下采样方向滤波器组进行方向分解,然后采取不同的融合方法对分解的高低频分量进行融合处理,低频系数采取平均加权法融合,高频系数则采取局部梯度优先的加权法融合,最后将融合的各频带进行逆非下采样方向滤波器组变换和逆àtrous小波变换得到融合图像。实验表明,在几种不同的客观评价标准下,该方法优于传统小波域中的融合效果,能有效地消除小波变换所带来的光谱扭曲和假边缘现象。     

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。     

一种多聚焦图像融合方法

提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法．该方法首先通过小波变换得到源图像的小波系数，然后对低频和高频分量采用不同的融合规则和融合算子构造融合图像的小波系数，最后基于一致性检测由高低频融合系数得到最终的融合结果．用两组源图像数据验证所提出的融合算法，并与其他融合算法进行比较，仿真结果表明该算法在多聚焦图像融合中优于其他方法．     

双密度双树复小波域多聚焦图像融合

将双密度双树复小波变换引入多分辨率图像融合中,利用双密度双树复小波变换的多尺度、多方向性和平移不变性特征分解多聚焦图像,对分解后高、低频图像系数采用不同融合策略进行融合,应用双密度双树复小波逆变换重构图像。采用多组多焦距源图像进行融合实验,并对融合结果进行了客观评价。实验结果表明双密度双树复小波域融合方法对多聚焦图像具有更好的融合效果,图像的细节描述更加精确。     

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。     

一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种改进的基于小波变换的多聚焦图像融合方法。该方法采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;对高频分量采用基于邻域方差加权平均的方法得到高频融合系数,对低频分量采用基于局部区域梯度信息的方法得到低频融合系数;进行小波反变换得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该方法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该方法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

一种形态学多小波变换多聚焦图像融合方法

给出了一种形态学多小波变换多聚焦图像融合方法.该方法利用不同的小波对待融合图像进行小波分解,采用形态学灰度形态梯度边缘检测算子对低频子图像进行边缘检测,以更好地保存图像边缘细节信息;采用加权平均方法选择高频系数.对两组多聚焦图像进行实验表明,采用这种方法能够更好地保留图像边缘信息,融合效果明显优于传统的图像融合方法.     

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。     

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。     

一类二维小波构造及在图像融合中的应用

论文提出了一类新的小波-具有紧支撑、线性相位和正交性、伸缩矩阵为200的非张量积小波的一种构造方法,并把此类小波应用于多聚焦图像融合中。首先根据非张量积小波理论,提出了一种设计4通道6×6对称的非张量积小波滤波器组的方法,并用此方法设计出多组具有紧支撑、线性相位和正交性的非张量积小波6×6滤波器组,利用此类滤波器组对参加融合的图像进行滤波;然后利用基于张量积小波的图像融合常用的三种融合规则对图像进行融合。通过研究发现:无论利用三种规则的哪一种对多聚焦图像进行融合,基于该文构造的非张量积小波的融合方法都可得到较好的融合效果。作为例子选用对低频部分和高频部分均采用基于局部窗口激活度量取大的融合算法对分解后的系数图像进行融合;最后重构。并采用熵、均方根误差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。其融合性能好于采用相同融合算法的基于张量积Haar小波的融合方法和基于不对称的非张量积小波融合方法。     

采用梅花采样方向滤波器组的多光谱图像融合

利用梅花采样方向滤波器能够提供丰富的方向信息的特点,提出了一种基于此方向滤波器组的多光谱图像融合方法。该方法通过IHS变换,将多波段影像从RGB空间转换到IHS空间,对I分量及全色影像进行梅花采样方向滤波器变换,得到相应的低频子图像和高频不同方向的子图像,将它们按一定的融合规则得到新的I分量,通过IHS逆变换得到RGB融合图像。实验结果表明,该方法在图像边缘等细节上有较好的视觉效果,取得了优于IHS方法和基于梅花形采样离散小波变换方法的融合效果。     

The multiscale directional bilateral filter and its application to multisensor image fusion

In this paper, a novel multiscale geometrical analysis called the multiscale directional bilateral filter (MDBF) which introduces the nonsubsampled directional filter bank into the multiscale bilateral filter is proposed. Through combining the characteristic of preserving edge of the bilateral filter with the ability of capturing directional information of the directional filter bank, the MDBF can better represent the intrinsic geometrical structure of images. The MDBF, which is a multiscale, multidirectional and shift-invariant image decomposition scheme, is used to fuse multisensor images in this paper. The source images are first decomposed into the directional detail subbands and the approximation subbands via the MDBF. Then, the directional detail subbands and the approximation subbands are fused according to the given fusion rule, respectively. Finally, the inverse MDBF is applied to the fused subbands to obtain the fused image. Experimental results over visible and infrared images and medical images demonstrate the superiority of our method compared with conventional methods in terms of visual inspection and objective measures.     

基于LP和DFB结构的离散Contourlet遥感影像融合算法及在QuickBird中的试验研究

针对目前最新发展的Contourlet变换能够比小波变换提供更丰富的方向和形状基,适合进行多尺度边缘增强的特点,利用Contourlet变换用于融合遥感全色和多光谱影像的算法,即利用LP（Laplacian Pyramid）捕获影像的低频分量,利用DFB（Directional Filter Bank）获得影像的高频分量,再对得到的低频近似系数和高频细节系数按照融合规则,采用算术平均和加权算子构造融合影像对应的对比度金字塔;最后,通过逆塔形变换重构融合影像。提出一种基于塔形方向滤波器组PDFB（Pyramidal Directional Filter Bank）的影像融合方法,算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到影像融合中,另一方面对目前高分辨率影像数据源QuickBird进行了融合实验。此外,利用熵、扭曲度、偏差指数、相关系数、标准差等参量,对此融合方法的融合性能进行了评价与分析。实验结果表明：提出的融合算法能在保留多光谱影像光谱信息的同时增强了融合影像的空间细节表现能力和信息量,该算法是有效可行的。     

一种新的全相位Contourlet离散变换在图像去噪中的应用

为了实现更为优秀的利用Contourlet来实现的图像去噪,以MATLAB为仿真工具,提出了一种新的全相位Contourlet离散变换,其多级分解和重构继承了已有的基于全相位DCT(APDCT)子带滤波和全相位IDCT(APIDCT)内插的全相位Contourlet,其方向滤波则是采用一种基于DCT的全相位方向滤波器组(APDFB)。APDFB具有良好的方向选择性,而且重构算法简单,只要将各个方向图像直接相加即可。实验结果表明,将新的全相位Contourlet离散变换应用在图像去噪中,与原Contourlet相比,在信噪比有所提高的同时,图像视觉效果也更好。     

基于WBCT与归一化相关矩阵的红外与可见光图像融合算法

突出目标指示特性和提高空间分辨率是红外与可见光图像融合的重要问题。针对传统区域能量融合规则的局限性,提出了一种基于小波-Contourlet变换WBCT(Wavelet-based contourlet transform)和归一化相关矩阵与区域能量相结合的融合算法。采用一组红外与可见光图像数据进行融合实验,利用均值、标准差、熵、总体交叉熵和平均互信息评价指标对融合效果进行分析。对结果的分析比较表明,所提出的融合规则的效果优于小波融合方法及Contourlet变换方法,达到了良好的视觉效果。     

基于双树复小波变换的相位保持SAR图像降噪

为更有效地抑制噪声,提出了一种基于非正交复值log-Gabor小波变换的SAR图像斑点噪声消除算法。该算法通过相位保持消噪的门限操作确保相位信息不受破坏。由于用单一的乘性模型或加性模型消除SAR图像的斑点噪声都不能取得很好的效果,为此使用具有平移不变性及更多方向选择性的双树复小波变换图像融合算法,通过选择适当的融合规则,使乘性和加性噪声模型优势互补,就能有效抑制斑点噪声。实验结果显示,这种消噪方法与其他方法相比,有明显优势。     

基于支持向量值和方向滤波器组的图像去噪*

提出了一种基于支持向量值和非抽样方向滤波器组的图像去噪算法。该算法通过构造支持向量值方向滤波器组（SVDFB）对噪声图像进行多尺度、多方向分解,同时考虑到分解系数服从广义高斯分布的统计特征,采用局部自适应贝叶斯阈值方法实现图像去噪。仿真结果和实验分析表明,该算法的峰值信噪比和去除噪声后图像的视觉效果都有明显提高,同时有效保留了原图像的纹理和细节信息。     

遥感图像融合的非采样Contourlet变换方法

有效地融合高分辨率全色遥感图像(PAN)和低分辨率多光谱图像(MS),均衡融合结果中的空间细节信息和光谱信息两项特征指标,是多源遥感图像融合技术的难点。为了提高融合后图像的质量,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的融合方法。由于"非采样Contourlet变换"采用非采样滤波器组实现,具有移不变、高方向性和各向异性的特点,能够较好地弥补"采样的Contourlet变换(CT)"的缺陷,并且解决了小波变换方向性差的问题。实验中,以Landsat TM5图像和SPOT图像进行了算法的验证,并针对传统的直接替换、绝对值选大和局部方差选大等多分辨率融合算法与离散小波变换(DWT)及"采样的Contourlet变换"进行了对比分析,结果表明,本文方法在提高空间信息的同时,可以较好地保持原始多光谱图像中的光谱信息,弥补了"采样的Contourlet变换"在遥感图像融合应用中会导致严重的色彩畸变的缺陷。从而证明了NSCT在遥感图像融合领域是一种有效的多分辨率分解策略,可以被成功的应用到遥感图像融合应用中。