非下采样三通道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,提出了一种基于非下采样三通道不可分小波的融合方法。根据不可分小波理论,构造了一组3通道4×4的不可分小波滤波器组,并把此滤波器组应用于多聚焦图像融合中。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小波的融合方法。     

基于小波-全相位方向滤波器组变换的多聚焦图像融合

利用全相位方向滤波器组良好的多方向性和平移不变性的特征,提出一种基于小波-全相位方向滤波器组变换的多聚焦图像融合方法。对不同聚焦图像进行小波-全相位方向滤波器组变换,采用加权平均算子对低频系数进行融合,采用局部方差准则对各个方向上的高频系数进行融合,对融合后的系数进行重构,得到高低频比例升高的融合图像。实验结果表明,与其它多聚焦图像融合算法相比,该方法显著减少均方根误差的值,提高峰值信噪比的值,使得融合图像效果好。     

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。     

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．     

二维二通道小波的构造与图像融合应用

提出了一类新的二维二通道小波的一种构造方法,并把此类小波应用于图像融合中,提出了利用小波分解后的低频子图像的梯度图对高频子图像进行融合的图像融合算法,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,该方法有较好的视觉效果。其融合性能好于采用相同融合算法的基于张量积四通道小波的融合方法,并能节约50%的运算量。     

基于分块的不可分小波多聚焦图像融合

为解决现有图像融合方法存在均方根误差较大、熵值和空间频率较小的问题,提出一种基于分块的不可分小波多聚焦图像融合方法.该方法利用不可分小波滤波器组对原图像进行多尺度分解,选取特征较明显(方差大)的块作为融合子图像的组成块,对融合块图像做不可分小波逆变换后形成融合图像.实验结果表明,相比其他融合方法,该方法能消除块痕迹、节...     

小波变换和清晰块搜索结合的图像融合算法

在基于小波变换的多聚焦图像融合中,低频系数选取决定融合图像的轮廓,同时影响融合图像的边缘细节,因此小波变换法是以损失图像的局部清晰来换取整幅图像的平均清晰;而基于空域块选择的融合方法能很好地保留利用聚焦图像的清晰部分,但是图像模糊区域效果不佳。因此提出一种新的融合算法,先对图像进行小波变换融合,之后对原图像进行清晰块搜索,进行基于清晰块选择的图像融合。实验结果表明,该算法融合结果优于单一的小波变换算法。     

基于四通道不可分加性小波的多光谱图像融合

针对张量积小波不具有对称性,在图像融合中难以获得高空间分辨率图像的问题,文中提出了伸缩矩阵为[2,0;0,2],且具有紧支撑、对称性和正交性的不可分小波的一种构造方法,并把此类小波应用于多光谱图像与高分辨率图像的融合中.利用矩阵扩充方法设计了4通道6×6对称的不可分小波滤波器组,并构造出多组滤波器组,利用此类滤波器组中的低通滤波器对图像进行加性分解与重构;对QuickBird及其它类多光谱图像与高分辨率图像的融合进行了研究,提出了3种融合模式NAWS、NAWRGB和NAWL.对这些模式进行了实验研究,并采用客观性能指标对融合结果图像进行了客观评价.实验结果表明,该方法对多光谱图像与高分辨率图像的融合有较好的融合效果,与张量积小波的融合方法、可分的加性小波融合方法和二通道不可分加性小波融合方法相比,该方法在保持图像的高空间分辨率方面有优越的性能,能从原图像中获得更多的信息.同时该方法又能保持较好的多光谱信息.     

基于小波变换的多聚焦图像融合新算法

针对多聚焦图像,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法.首先将图像进行小波分解,得到低频图像和高频图像,对于低频图像采用基于邻域能量的方法进行融合,高频图像采用基于邻域方差取大的方法进行融合.最后进行小波逆变换,得到最终的融合图像.通过仿真实验验证了算法的有效性,实验结果表明,该算法明显优于传统算法.     

基于可协调经验小波变换的多聚焦图像融合

提出了可协调经验小波变换,并将其应用于多聚焦图像融合。经验小波变换（EWT）是一种自适应信号分解方法,具有比经验模态分解和传统小波分解更好的特性。其核心思想是通过构造自适应的滤波器实现对信号的自适应分解。但是若直接对两幅多聚焦图像分别进行EWT分解,因各自生成的经验小波互不相关,将出现分解所得对应子带不匹配的情况,影响融合图像的质量。针对这一问题,提出了一种可协调的经验小波变换（C-EWT）,C-EWT分解下的两个多聚焦图像的对应子带是完全匹配的。基于此,利用C-EWT提出了一种新的多聚焦图像融合算法。每幅源图像经过C-EWT分解后,得到一个低频分量和多个高频分量; 对低频分量采用基于改进Laplacian能量和的阈值匹配选择与加权规则进行融合,对高频分量则采用局部Log-Gabor能量取大的融合规则;将融合之后的各子带分量进行重构得到融合图像。仿真实验表明：与其他六种融合算法相比,所提算法在融合聚焦区域、保留边缘和细节信息方面具有优势,融合图像具有更好的视觉效果,且客观评价指标与标准图像最为接近。     

Multi-spectral image fusion method based on two channels non-separable wavelets

A construction method of two channels non-separable wavelets filter bank which dilation matrix is [1, 1; 1,-1] and its application in the fusion of multi-spectral image are presented. Many 4×4 filter banks are designed. The multi-spectral image fusion algorithm based on this kind of wavelet is proposed. Using this filter bank, multi-resolution wavelet decomposition of the intensity of multi-spectral image and panchromatic image is performed, and the two low-frequency components of the intensity and the panchromatic image are merged by using a tradeoff parameter. The experiment results show that this method is good in the preservation of spectral quality and high spatial resolution information. Its performance in preserving spectral quality and high spatial information is better than the fusion method based on DWFT and IHS. When the parameter t is closed to 1, the fused image can obtain rich spectral information from the original MS image. The amount of computation reduced to only half of the fusion method based on four channels wavelet transform.     

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法（简记为WMFFA）。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。     

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。     

一种新的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法;该算法首先采用小波-Contourlet变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;接着根据高、低频分量各自的区域特性,采用不同的融合规则进行处理,得到小波-Contourlet变换域的融合系数,最后通过反变换得到融合图像;采用信息熵、标准差和互信息3个评价标准,将该算法和传统的小波算法和Contourlet算法的融合结果进行了比较;实验结果表明,该算法获得的评价指标都优于其它算法,且融合图像较好地从源图像中提取了有用信息,提高了融合质量.     

一种基于低频域边缘增强的小波融合方法

提出了一种基于低频域边缘增强的小波融合方法。首先,对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,然后对最高层（分辨率最低层）高频细节分量图像进行区域绝对值取大和对其它层高频细节分量图像按区域方差最大化的原则进行融合,而对低频近似分量图像采用尺度系数卷积后区域特征度量的融合方法,增强了低频域的边缘,并采用均方根误差对该方法进行了客观评价。实验结果表明该方法有很好的融合效果,与已有的低频域平均法和尺度系数卷积融合方法相比,能更好地突出低频域边缘细节信息和区域特征。     

基于神经网络与对比度的多聚焦图像融合技术

提出了一种基于小波对比度和神经网络的多聚焦图像融合算法。首先对各源图像进行小波变换,根据变换后系数计算出图像的小波对比度,选取源图像部分区域小波对比度作为前馈神经网络的训练样本,调整神经网络权重;然后用训练好的神经网络组合融合图像的小波系数,对组合后的系数进行一致性校验;最后对该系数进行小波逆变换,得到融合图像。实验结果表明,该算法能够较好地解决多聚焦图像融合问题,生成的融合图像效果优于传统图像融合方法。