基于多尺度快速清晰度估计的多聚焦图像超分辨融合技术研究

为了提高图像融合清晰度,提出了一种基于多尺度快速清晰度估计的多聚焦图像超分辨率融合技术,利用小波分解算法结合图像清晰度估计算法,实现对多聚焦图像清晰区域的分解、识别和提取,最终得到一幅各个区域都清晰的融合图像。实验结果表明,提出的技术保留了源图像中的几乎全部最清晰区域,融合后的图像清晰度比传统方法有了大幅度的提高,融合结果比较理想。     

多聚焦图像融合的多小波选择方法研究

多聚焦图像融合的目的是把几张不同焦点的图像组合在一起,尽可能保持细节使所有目标清晰.针对基于多小波的多聚焦图像融合中多小波的选择问题,从多聚焦图像特点和对多聚焦图像的频谱内容的分析出发,在理论上提出了选择多小波的标准,即应选择小波函数频宽小,时频分辨率高的多小波,并通过实验验证了所提出标准的准确性.在实验中采用了原清晰图像与融合图像的均方根误差,融合图像的空间频率和清晰度作为融合效果的客观评价标准.通常如果有原始清晰图像,可采用均方根误差作为评价标准,但一般情况下,不存在原始清晰图像,因此,以均方根误差作为参照分析了其他两种评价标准的性能.实验表明,在主观感觉融合效果较好的情况下,可采用空间频率和清晰度作为评价标准.     

基于视觉特性的多聚焦图像融合

本文提出了一种考虑人眼视觉系统特性的多聚焦图像融合算法.融合过程是首先将配准的源图像分割成若干个块,计算出每个块的对比度方差,作为图像均匀度参数,通过选取两幅图像中清晰的图像块形成融合图像.文中讨论了分解图像块的大小和阈值参数对融合性能的影响.实验结果表明本文提出的算法实时性好,对于严格配准的多聚焦图像能够达到甚至超过基于小波分解的融合算法.     

一种基于小波变换的图像融合算法

本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法,并针对小波分解的不同频率域,分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则.选择高频系数时,基于绝对值最大的原则,并对选择结果进行了一致性验证.文章设计了三种选择低频系数的方案,即平均法、Burt提出的平均与选择相结合的方法和基于边缘的方法.平均法在一定程度上降低了图像的对比度;平均与选择相结合的方法根据两幅图像的相关性采用平均法或选择法;第三种方法是一种基于边缘的方法,在多幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留,得到的合成图像最清晰.文章最后将提出的算法用于多聚焦图像的融合.从仿真结果可以看出,文中给出的方法可以很好地保留多幅原图像中的有用信息,得到多个目标聚焦都很清晰的融合图像.通过比较可知,如果尺度系数的选择采用第三种方案,融合图像的视觉效果最好.     

一种基于提升小波的多传感器图像融合

提出了一种基于提升方案的五株形小波的多传感器图像融合方法,即在提升五株形小波多尺度分解的基础上,对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则和融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再通过逆变换重构融合后的图像.该方法被成功地用于多聚焦图像的融合处理.试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人眼的视觉特性、更有利于进行目标监视和侦察.     

一种新的多聚焦图像融合方法

提出了一种新的多聚焦图像融合方法,该方法是基于改进的方向对比度和区域能量相结合的一种融合方法。该方法先对两幅聚焦位置不同的源图像进行小波变换,然后分别计算对应分解层上的方向对比度、高频局部区域与对应的低频局部区域的能量,将得到的最大的方向对比度和区域能量作为融合规则得到融合后图像的小波系数,最后通过小波逆变换得到融合后的图像。采用这种方法得到的融合后的图像中各个位置都是聚焦清晰的,并且增强了对比度。最后通过仿真可以得出结论,这种方法比仅考虑方向对比度的方法要有效。     

边缘检测和小波变换在多聚焦图像中的应用

根据多聚焦图像的特点,把边缘检测方法和小波变换融合算法结合起来,可以获得同一场景内所有物体都清晰的图像。首先利用高斯—拉普拉斯算子对源图像进行融合,得到边缘清晰的融合图像;接着对源图像进行小波变换,变换后的小波系数融合规则采用选择融合和加权平均融合相结合,经反变换后得到整体清晰的图像;最后将边缘清晰融合图像与小波变换融合图像再一次融合,得到了清晰度增强的融合图像。仿真试验表明,边缘检测和小波变换相结合的融合方法可有效综合多聚焦图像。     

一种基于目标区域的图像融合新方法

提出了一种基于目标区域的融合方法.将原图像分为目标区域和背景区域,在利用àtrous小波算法分解图像的基础上,分别对目标区域、背景区域以及两区域间的边界部分进行不同的融合处理得到融合后小波系数,最后经过小波逆变换得到融合图像.实验结果表明该方法可获得较理想的融合图像,其融合结果优于基于像素和基于窗口的融合方法.     

一种新的可见光图像融合方法

本文探讨了可见光多聚焦图像的融合问题。在运用电路与系统理论分析了多聚焦图像成像机理的基础上，提出了一种基于小波变换的融合算法，实验结果表明，该方法可有效综合多聚焦图像，从而获得场景内所有物体都清晰的图像。     

基于小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换的改进图像融合方法。对小波分解后的高频分量使用图像区域内像素的最大绝对值作为该区域中心像素的活性测度以得到融合图像的高频分量,对分解后的低频分量通过度量其图像块的质量来确定融合图像的低频分量。实验结果表明,该方法得到的融合图像清晰度和对比度都较好,是一种有效的图像融合算法。     

一种改进的基于多尺度变换的红外和可见光图像融合算法

提出了一种改进的基于多尺度变换的红外和可见光图像融合算法.首先,用形态学帽变换对两幅已经配准的红外图像和可见光图像进行处理,然后将处理后的图像分别进行轮廓波分解得到一系列的高频图像和低频图像.由于高频图像和低频图像特点的不同,对高频图像采用平均梯度进行融合,对低频图像采用PCA的方法进行融合.实验表明,该方法很好地结合了形态学帽变换、主成分PCA算法和轮廓波变换的优点.与传统的融合方法相比,提出的融合方法可以提供丰富的图像信息和清晰纹理细节,且很好地保证了主要目标的亮度基本不变.     

一种基于假彩色的像素级多传感器图像融合算法

本文给出了一种基于假彩色的像素级多传感器图像融合算法,并将其用于两幅灰度图像的融合中.这种算法将现有的图像融合技术和彩色显示技术相结合,在灰度融合图像的基础上利用色差来表现原图像与灰度融合图像的细节差异.该算法分为三步:首先,用选择与平均相结合的方法得到两幅原图像的灰度融合图像;接着,求出灰度融合图像与两幅原图像的差异图像;最后,将两幅差异图像和灰度融合图像分别送至R、G、B颜色通道进行显示.比起灰度融合图像,最终得到的彩色融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节,直觉上更容易辨认.     

基于对偶树复小波域HMT模型的遥感图像融合

针对遥感图像融合领域的实际应用,提出一种基于对偶树复小波变换与隐马尔可夫树模型结合的图像融合新方法。该算法将分别具有高光谱和高空间分辨率优势的两幅图像进行复小波变换,再对分解后不同频率域的系数选择不同的融合规则处理。采用低频系数加权平均;高频系数先建模,再基于区域能量规则处理的方法,最后完成逆变换得到重构图像。将该算法与其他几种图像融合方法进行比较,实验表明,该算法能够取得较为理想的效果。     

基于区域最大值的图像融合

为了有效地提高了图像信息的利用率和系统对目标探测识别的可靠性。在此提出一种基于区域最大值的图像融合方法。首先,对两幅源图像进行三层小波分解,对高频分量采用了基于区域最大值的融合策略,低频分量采用平均值的融合策略。结果表明,在此所提融合方法无论是对多焦距图像还是医学图像,融合效果都明显优于对比实验的融合效果,都更好地保留了图像的细节信息,具有较好的视觉效果。     

气象卫星红外云图与水汽图的融合技术研究

将多分辨率分析融合方法和多尺度几何分析融合方法应用于气象卫星水汽图和红外云图的融合中,并用主观视觉、平均互信息和Xydeas-Petrovic指标对各种融合算法的性能分别进行了定性和定量评价。结果表明,与源图像相比,融合图像取得了更好的视觉效果,图像中包含了更多的信息量,云体清晰度和云的层次感得到了提高,纹理变得细致了。从平均互信息和Xydeas-Petrovic指标看,多尺度几何分析融合方法的效果较多分辨率分析融合方法更好。     

压缩感知图像融合

目前图像融合的方法大多数都是基于小波变换的图像融合方法,通过对小渡变换之后的低频系数和高频系数分别采用不同的融合准则,来达到所需要的图像以进行下一步处理,这些方法需要知道原始图像,也就是对硬件要求较高。采用压缩感知图像融合,即,将压缩感知用于图像融合,使得只知道原始图像在某个变换下的投影值的情况下,通过对已知的投影值使用融合规则得到融合后的投影值,然后用重构算法重构出图像,大大降低了对硬件的要求。在此给出了压缩感知融合方法与基于小波变换的图像融合方法的实验结果,融合结果表明,在不降低融合效果和视觉效果的基础上,该方法能够极大地降低硬件成本。采用熵作为衡量融合效果的指标,并对用两种方法融合的结果图像做了对比,研究结果表明,CS融合方法要优于基于小渡变换的图像融合方法。     

Perceptual-based image fusion for hyperspectral data

Three hierarchical multiresolution image fusion techniques are implemented and tested using image data from the Airborne Visual/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) hyperspectral sensor. The methods presented focus on combining multiple images from the AVIRIS sensor into a smaller subset of images white maintaining the visual information necessary for human analysis. Two of the techniques are published algorithms that were originally designed to combine images from multiple sensors, but are shown to work well on multiple images from the same sensor. The third method presented was developed specifically to fuse hyperspectral images for visual analysis. This new method uses the spatial frequency response (contrast sensitivity) of the human visual system to determine which features in the input images need to be preserved in the composite image(s) thus ensuring the composite image maintains the visually relevant features from each input image. The image fusion algorithms are analyzed using test images with known image characteristics and image data from the AVIRIS hyperspectral sensor. After analyzing the signal-to-noise ratios and visual aesthetics of the fused images, contrast sensitivity based fusion is shown to provide excellent fusion results and, in every case, outperformed the other two methods     

基于目标提取与NSCT的图像融合技术研究

针对红外图像目 标突出、背景对比度差、可见光图像分辨率高以及对热目标不敏感且隐蔽目标无法发现等问 题,本文 提出了一种能够突出两种图像的优势信息且不降低图像分辨率的图像融合方法。首先采用 Renyi熵提取红外目标,并通过非下采样Contourlet变换(NSCT)对可见光图像进行自适应增 强;然 后将图像增强后的可见光图像与目标图像进行融合,得到融合图像。通过对比,本文融合图 像的视觉 效果明显优于其他方法的融合图像。最后,采用多种指标进行评价。结果表明,基于目标提 取的图 像融合方法可以有效突出目标信息,提高图像的亮度和对比度,特别适于低能见度下的目标 检测与图像增强。     

一种基于双通道CMOS相机的低照度动态场景HDR融合方法

高动态范围成像技术能够全面有效反映场景信息,有利于在高动态范围场景下获得高质量的成像。但当前常用的基于单台相机的多次曝光融合方法在动态场景下易出现“鬼影”问题,基于多个传感器同时曝光的系统复杂且价格昂贵,基于单幅低动态范围图像的拓展方法易丢失欠曝光或过曝光区域的细节信息,且多用于较好的照明条件。针对低照度动态场景成像,研究了一种基于双通道低照度CMOS相机的高动态范围图像融合方法,对双通道CMOS相机采集低照度动态场景两幅不同曝光图像,依据累计直方图拓展原则分别进行动态范围拓展,并采用像素级融合方法对动态范围拓展的序列图像进行融合。实验表明,动态范围拓展融合方法可满足低照度动态场景下获取高动态范围图像的应用要求,获得更佳的成像质量。     

基于具有对称性的非张量积小波图像融合方法

提出了基于一类新的小波具有紧支撑、对称性和正交性、伸缩矩阵为(20 02)的非张量积小波的图像融合新方法.首先根据非张量积小波理论,提出了一种新的二维4通道4× 4对称滤波器组的设计方法,并用此方法设计出一组具有上述性质的非张量积小波4× 4滤波器组,利用此滤波器组对参加融合的图像进行滤波;然后对低频部分采用取均值、高频部分采用基于局部窗口能量取大的融合算法对滤波后的图像进行融合;最后重构.并采用熵、交叉熵、互信息、均方根误差和峰值信噪比等指标对该方法的融合性能进行了客观评价.对可见光图像与红外图像、远红外图像与近红外图像、航空图像和卫星图像、多聚焦图像等其它多类图像的融合实验结果表明本方法有较好的融合效果,可得到无边缘失真的融合结果图像,其融合性能比采用同样融合算法的张量积Haar小波的融合方法的融合性能好.