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结合提升静态小波和灰色关联分析的图像融合算法 总被引:2,自引:1,他引:1
本文针对多聚焦图像,提出了一种基于提升静态小波变换(lifting stationary wavelet transform,LSWT)和灰色关联度相结合的图像融合算法。首先将待融合的两幅图像分别进行提升静态小波变换,低频分量采用平均法融合,其次再针对低频分量和各个方向的高频分量,分别计算以每个像素为中心的方块的能量和均值,然后计算低频分量的能量和均值构成的序列与高频分量的能量和均值构成的序列之间的灰色欧几里德关联度。按照一定的融合规则,分别得到高频分量融合后的值,最后进行提升小波逆变换,得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统算法。 相似文献
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基于提升小波变换的红外图像融合算法研究 总被引:7,自引:0,他引:7
介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。 相似文献
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一种基于提升小波变换的图像融合新算法 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种基于提升小波变换的图像融合新算法.该算法对多源图像进行提升小波分解,并针对分解后的低频和高频分量各自的特点,选用不同的规则进行融合,即低频近似系数采用基于邻域空问频率加一致性检验,高频细节系数采用基于像素点的绝对值取最大,最后进行提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,当采用空闻频率误差比率和平均梯度作为客观评价标准,该算法具有良好的融合效果. 相似文献
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在针对传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、内存需求量大,不适于实时应用的局限性的基础上,提出了一种基于提升小波变换的图像融合算法。多个源图像分别进行提升小波分解,使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数,通过提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,提出的算法无论在执行时间还是融合图像质量上都优于传统方法,有广泛的应用前景,特别适用于实时系统。 相似文献
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介绍了将来自不同传感器的图像进行融合的改进方法。涵盖了配准,图像分解,融合,图像重建四个主要步骤,并进行了仿真,最后用评价函数对不同方法得到的图像进行评价。在融合准则上提出了一些新的处理方式。试验结果表明,融合后的图像确实能够汲取两幅原图像的各自不同特点,达到了较好的效果。本文还针对工程应用对算法进行了优化。 相似文献
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基于FPGA的IHS和提升小波变换的图像融合实现 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析IHS和提升小波变换图像融合算法理论的基础上,给出了一种基于FPGA的该图像融合算法的设计实现。该设计首先对IHS变换模块进行了硬件实现构造,然后设计了多级小波提升模块以实现图像融合质量和小波分解层数的合理匹配。实验结果表明,采用本设计方法进行图像融合,误差小、精度高,融合效果优良,能够在FPGA上实现以满足图像实时处理的需求。 相似文献
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基于提升小波和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于提升小波变换和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合算法.首先讨论提升小波变换的基本原理,然后考虑到人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q色差分量采用平均法融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回RGB颜色空间.实验结果表明,该算法具有良好的融合效果. 相似文献
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基于小波系数相关性的图像融合新方法 总被引:5,自引:2,他引:5
文中在阐述小波变换原理的基础上,针对融合算子的构造,给出了一种新的基于小波系数相关性的融合方法。以分解后的高频子图像的区域均值、方差、协方差统计参量构造匹配度和加权因子,以此对高频子图像的对应区域进行融合计算;低频部分采取加权平均融合规则;最后,通过小波逆变换得到融合图像。用熵、交叉熵和交互信息量对融合结果进行了客观评价,并与其它几种算法进行了比较。实验结果表明,此方法融合效果要优于一般融合方法,计算也比较简单,有一定的工程实用价值。 相似文献
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基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为弥补Mallat算法正交变换的缺陷以及获得更为有效的图像融合方法。文中给出了一种基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合算法进行图像融合,选取不同焦点的灰度源图进行冗余小波变换。根据高低频系数特点,分别引入区域向量范数和局部对比度的概念,构建新的融合规则的算法。实验证明与其他融合算法相比文中算法具有更好的有效性与准确性。 相似文献
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基于小波变换的图像融合技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于小波变换的融合算法形成了多分辨率融合算法的一个新的有用框架。由于人类视觉只对亮度信号的局部对比度敏感,提出了小波对比度的概念。图像经小波多分辨率分解后,依照小波对比度,定义变换系数邻域活性和系数匹配程度测度,按照系数匹配程度加权系数形成融合图像。将小波多分辨率分解和人类视觉对局部对比度敏感的特性优雅地结合在一起。 相似文献