基于静态小波变换和2代曲波变换的图像融合算法

提出了一种基于静态小波变换(SWT)和2代曲波(curvelet)变换的图像融合算法.首先将原图像分别进行SWT变换得到高、低频分量.然后,对低频分量采用基于2代曲波变换的方法进行融合,对高频分量基于绝对值最大的方法进行融合.最后进行SWT逆变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该算法具有SWT变换和2代曲波变换二者的优点,主客观评价均优于单独SWT变换和单独2代曲波变换融合算法,也优于离散小波变换(DWT)和曲波变换相结合的融合算法.     

基于曲波变换的图像融合方法

本文在研究了曲波变换的特性后,提出了一种基于曲波变换的图像融合方法,并分别将由不同传感器获得的不同分辨率的遥感图像和医学图像利用此方法进行了融合.这种方法不仅能够完好地显示了源图像各自的信息,而且能很好地将源图像的细节融合在一起.实验结果表明采用这种方法可以得到更好的融合效果.     

基于Curvelet变换的自适应遥感图像融合算法

提出一种基于Curvelet变换的自适应遥感图像融合算法.首先对全色图像和多光谱图像图像做Curvelet变换,分解成低频系数和高频系数,分解后的低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,高低频系数采用以空间频率为度量标准结合自适应因子进行自适应融合规则,再对得到的低频和高频系数进行Curvelet反变换得到融合图像.实验结果表明该算法是一种有效可行遥感图像融合算法.     

结合Contourlet变换和区域特征的图像融合算法

针对传统变换域图像融合算法存在边缘轮廓和方向性纹理描述不够清晰,以及对线性非平稳的信号通常不能取得很好效果的问题。提出一种将Contourlet变换和图像区域特征相结合的图像融合算法。根据Contourlet变换空间下图像高频区域和低频区域的特点,采用低频区域能量特征匹配和高频区域分形特征匹配的方法来进行融合匹配。实验表明,该算法比传统的Contourlet融合和小波融合效果表现更好。     

基于2代Curvelet改进IHS变换的遥感图像融合

Curvelet变换是继小波变换之后,能更适合于图像处理的一种新的多尺度变换分析方法,它比小波变换更加适合分析2维图像中的曲线或直线状的边缘特征,同时也具有很强的方向性。为了将该变换应用于图像融合,首先对第2代Curvelet变换理论进行了综述,然后在对基于第2代Curvelet变换的遥感图像融合方法进行研究的基础上,提出了一种与IHS变换结合的融合方法。最后用高分辨率全色图像与低分辨率多谱图像进行了融合实验,实验结果表明,将Curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始遥感图像的特征,不仅可为融合图像提供更多的信息,而且融合图像能在较好地保留光谱信息的同时,使空间细节信息也得到增强。     

结合Curvelet变换和LSWT的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种结合二代Curvelet变换和提升静态小波变换LSWT的图像融合算法。首先将待融合的图像分别进行离散Curvelet分解变换,得到不同分解级数和方向下的细节尺度系数和粗尺度系数;其次对粗尺度系数分别进行LSWT变换,对变换得到的低频分量和高频分量分别采用不同的方法融合后进行LSWT逆变换,得到的系数作为Curvelet变换的粗尺度系数;对于Curvelet变换后得到的细节尺度系数采用局部平均能量方差的方法进行融合;最后进行Curvelet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,优于传统方法。     

基于二代Curvelet变换与MPCA的可见光与红外图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代Curvelet变换与模块化主成分分析(MPCA)的图像融合新方法。首先对原始图像分别进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度和方向下的粗细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对粗尺度系数的选择,采用基于模块化主成分分析(MPCA)的融合规则,确定融合权值,而对不同尺度与方向下的细尺度系数的选择,采用基于局部区域能量的融合规则;最后经Curvelet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,在主观视觉效果与客观评价指标上均取得了较好的融合效果,是一种可行有效的图像融合算法。     

一种新的基于Curvelet变换的遥感图像融合算法

Curvelet变换能充分利用原函数的几何正则性,可以达到用更少的系数来逼近奇异曲线的目的,因此相比小波变换而言,它更适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征.综合分析Curvelet变换的特性,提出一种基于Curvelet变换的遥感图像融合算法.通过Curvelet变换将源图像分解到不同尺度、不同方向的频带范围内,然后分别对低频、高频分量采取不同的融合规则进行融合,最后进行Curvelet逆变换得到融合结果.实验结果表明该方法在增强空间特征和保留光谱信息方面均优于传统小波变换和传统Curvelet变换等方法.     

基于Curvelet和2DPCA的遥感图像融合算法

根据图像处理不同算法模型的特点,提出了一种基于Curvelet和2DPCA变换相结合的遥感图像融合算法。首先,对多光谱图像进行2DPCA变换,获得其最佳投影轴集合U及特征向量矩阵Q,按照投影规则将多光谱图像投影到U上,得到各主成分分量Yk;再将与多光谱图像进行过直方图匹配的高分辨率图像投影到Q上,获得其主成分PanM及其它主成分分量,将PanM与Yk分别进行Curvelet变换,得到对应的高、低频系数;然后,根据相应的融合规则,对处理后的系数进行Curvelet逆变换,得到融合子图像;最后,将高分辨率图像的其他主成分分量与融合子图像进行2DPCA逆变换得到融合后图像。应用多光谱图像和高分辨率图像进行了融合实验,并将实验结果与其他方法进行比较。实验结果表明,该方法能够在保持源数据光谱特性的同时,较好的提高空间分辨率。     

基于Curvelet变换的图像融合方法

提出一种基于Curvelet变换和特征量积的图像融合方法。对2幅图像进行Curvelet变换,低频部分采用加权平均的融合算法,高频采用基于特征量积的加权融合算法,从而实现Curvelet系数的融合,并重构得到融合图像。对多聚焦图像进行实验,利用梯度结构相似度、空间频率、峰值信噪比进行评价,实验结果表明,该方法能够取得较好的效果。     

基于曲波变换的红外/可见光图像融合

和小波变换相比较,曲波变换能更好地表示图像的边缘信息.在此基础上给出了一种基于曲波变换的图像融合方法,并将其应用于红外和可见光图像融合.首先,对红外图像和可见光图像分别进行曲波变换,得到两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.在对源图像的各分量融合时,对低频分量采用平均加权进行融合.对高频分量采用取绝对值较大的方法进行融合,得到融合后的低频分量和不同尺度的高频分量,最后对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和基于小波变换的融合算法相比较,该算法较好地保留了源图像的细节信息,提高了融合的效果.     

基于第2代Curvelet变换的彩色图像去噪

提出基于第2代Curvelet变换的彩色图像去噪算法,克服小波变换在表达彩色图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷。该算法适合分析二维彩色图像中的曲线或直线状边缘特征,且具有较高的逼近精度和稀疏表达能力。通过Matlab对512×512的Lena和Babon彩色图像进行仿真实验,结果表明,该算法在视觉效果和性能指标方面都优于小波和Ridgelet算法。     

基于Curvelet变换多聚焦图像融合

探讨了可见光多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于Curvelet变换的图像融合算法。针对Curvelet分解的不同频率域,分别讨论了低频系数和高频系数的选择原则。在选择高频系数时,通过引入Wronskian行列式从而定义局部区域线性相关度,并根据该线性相关度进行高频系数的选择;在选择低频系数时,直接采用平均法。实验结果表明：文中所给出的融合算法能够得到多个目标聚焦都很清晰的图像。     

基于第二代小波变换的图像融合方法及性能评价

提出了一种基于小波提升方案的图像融合新算法. 与传统基于卷积的小波变换融合方法相比, 新算法具有计算简单、融合速度快、所需内存少以及有利于算法的在线快速实现等优点. 此外, 还提出了一种基于区域特征选择的新的融合策略, 针对不同类型的多源图像进行了融合仿真实验, 并采用主观视觉判断与客观评价准则相结合的方式, 对不同变换方式、不同融合规则以及不同分解层数对融合效果的影响进行了比较分析. 实验结果表明本文提出的融合算法和融合策略具有优越的融合性能, 并取得了令人满意的融合效果.     

一种Curvelet变换和IHS变换相结合的遥感图像融合方法

根据图像处理中所用的不同数学模型的特点,提出了一种Curvelet变换和IHS变换相结合的遥感图像融合方法。首先对多光谱图像进行IHS变换,然后利用Curvelet变换对I分量和高分辨率图像进行融合,最后进行IHS逆变换,得到融合结果图像。结果表明,该方法在保持源数据光谱特性方面优势突出,其融合结果可以应用于以光谱分析为主的领域。     

基于Curvelet变换的X射线图像增强

针对传统X-射线图像增强方法中图像细节不够清晰或噪声增强过大的问题,基于数学定义严谨的多尺度几何分析方法Curvelet变换,给出了一种灵活的非线性增强函数。首先,对X-射线图像进行Curvelet分解,然后在各精细尺度上对系数按增强函数进行映射,最后根据修正后的Curvelet系数重建图像。实验表明,根据所给定的增强函数,Curvelet变换能有效增强X-射线图像边缘对比度,细节清晰,噪声小,与传统方法比较,具有更好的视觉效果。     

基于区域特性的压缩感知多聚焦融合算法

传统的基于压缩感知的图像融合算法是对整个系数进行稀疏处理,而小波分解后的低频系数不稀疏,导致压缩重构质量降低,并且传统的融合规则不易简单、全面地提取高频系数的特征值。针对这一问题,分别对小波分解得到的高、低频系数采取不同的融合规则进行处理,提出了一种改进的区域特性高频压缩感知的融合算法。其中,低频系数采用区域方差加权绝对值最大融合;高频系数首先通过具有较好RIP性质的随机观测矩阵进行压缩采样,得到的观测值基于能量匹配度的不同进行相加或加权融合,以融合不同方向的高频子带特征信息,再用正交匹配追踪重构算法对高频部分进行信号重构。最后,低频、高频信息在小波逆变换下重构出融合图像。实验结果表明,与以往的基于压缩感知的融合方法相比,此算法的融合图像更清晰,新算法无论是在主观评价还是客观评价指标上都有利于图像信号重构,并具有较好的使用性。