平移不变小波医学图像融合方法

针对传统小波变换融合算法对细节信息的丢失问题,提出了一种新的基于平移不变小波变换的医学图像融合算法,采用灰度加权平均法进行低频部分融合;高频部分采用基于梯度能量的加权融合规则。实验结果表明,与传统的小波变换方法相比,文中方法融合效果更加理想,较多地继承了两幅源图像的重要信息,更好地描述了图像的细节部分,更具有实用性。     

一种改进的基于小波变换的图像融合算法

提出了一种改进的基于小波变换的图像融合算法。对待融合图像进行小波变换,从而得到低频和高频分量,然后针对低频分量和高频分量采用不同的融合策略。对于低频分量,提出一种根据相关系数进行加权平均的融合策略;对于高频分量,采用局部方差最大的融合策略。最后,利用熵、平均梯度等评价融合效果。仿真实验表明,该算法有效地提高了熵、平均梯度值,在较好保持原始图像信息的情况下丰富了图像的细节信息。     

一种自适应的小波方向对比度图像融合算法

对多传感器获得的图像序列进行图像融合,可以采用基于小波变换的多分辨率分析图像融合方法。首先,对两幅待融合图像进行小波变换,采用平均加权的方法来获得融合后的低频分量;采用一种基于图像对比度的自适应算法来获得融合后的高频分量。最后从最高分解层到最低分解层依次对得到的高频小波系数和该分解层的低频小波系数进行小波逆变换,最终得到具有原图像有用信息的融合图像。实验结果表明,这种算法可以很好地保留原图像的有用信息,是一种有效的图像融合算法.     

冗余提升不可分离小波的图像融合方法

提出了一种基于冗余提升不可分离小波的多源图像融合方法。该方法不仅能很好地提取图像的细节信息,而且具有平移不变性,非常适合于图像融合;同时,采用基于局部邻域梯度的融合规则对分解后的高频和低频小波系数作不同的处理。对多光谱红外图像以及不同类型的医学图像进行了融合试验,结果表明该方法可以取得更好的融合效果。     

一种改进的水下偏振图像融合算法研究

针对传统图像融合算法造成的对比度低、细节信息模糊等问题,提出了一种改进的基于二维离散小波变换的图像融合算法.利用光强度相机和分焦平面相机同时对水下运动目标进行探测,获得光强图像和偏振图像.将计算得到的偏振度图像和偏振角图像先进行简单的融合处理,再将融合后的偏振特征图像与光强图像采用改进的二维离散小波变换进行分解,得到低频分量和高频分量.对于低频部分,提出一种基于区域方差加局部能量相结合的图像融合算法;高频部分采用一种基于Sobel算子的图像融合算法.最后将低频分量与高频分量进行二维离散小波重构,得到结果图像.仿真结果表明,与传统图像融合算法相比,该算法获得的融合图像有效地拉升了目标与背景的对比度,增强了水下图像视觉效果,有利于准确识别水下运动目标.     

基于提升小波变换的多传感器图像融合算法研究

为了更好的进行图像融合,基于提升小波变换,采用了一种基于区域方差和方向对比度的融合规则相结合的图像融合新算法.该算法结合提升小波的优势,将图像进行多分辨率分解;针对变换后的低频分量和高频分量的不同特点,采用了不同的融合规则进行融合;最后通过提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法具有增强图像空间细节的能力,使得融合后的图像内容清晰,相比于传统小波变换法,具有更好的融合效果.     

基于小波变换与二阶差分的低对比度图像增强

针对传统小波增强算法在处理光照不均或光照不足图像时出现的图像细节丢失、图像噪声增大以及信息熵降低问题,提出了新的基于小波变换与二阶差分的图像增强算法。根据小波变换的特性,首先将图像信息分解为高频分量和低频分量,然后通过二阶差分来控制图像细节成分在输出图像中占的比例,对图像信息的高频分量进行了小波重构。实验表明,所提出算法在图像增强效果和抗噪性能上均优于AHE算法、CLAHE算法、HE算法、Laplace算法等传统的图像增强算法,在有效抑制噪声的同时能够突出图像细节信息,具有良好的适用性。     

基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法。该算法首先采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到低频和高频子图像;然后对低频子图像采用基于邻域归一化梯度的方法得到低频融合系数,对高频子图像采用基于邻域方差的方法得到高频融合系数;最后进行小波重构得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该算法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该算法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

基于区域平均梯度与区域能量的图像融合

同时引入区域平均梯度和区域能量,给出一种改进的小波图像融合算法。对图像进行小波分解,得到各自的低频分量和高频分量,对低频部分采用区域平均梯度取大的规则进行融合,对高频部分以区域能量取大的规则进行融合,然后经小波重构得到融合图像。针对多聚焦图像进行的仿真实验结果显示,所给融合算法可改进基于区域平均梯度和基于区域能量的小波图像融合算法的性能,融合图像的模糊现象在视觉效果上有所改善,其峰值信噪比和互信息也有所提高。     

金相显微图像去模糊融合技术的研究

在多聚焦图像的融合算法中,基于小波变换的图像融合算法是一种常用方法。但该算法具有一定的局限性,即其对图像的细节边缘信息分辨不够高。因此利用Canny算法和小波图像融合算法相结合的二次融合方法,来改进小波图像融合算法的不足。通过仿真结果对比评价看出,与一般小波图像融合算法相比,新方法能够更好地提取图像的边缘相关特征信息。而且应用此方法可获取高倍金相显微物镜全视场高清图像。     

Directionlet域的多波段遥感图像融合算法研究

提出一种有效的基于Directionlet变换的多波段遥感图像融合算法。Directionlet变换是一种新的基于格子的歪斜多尺度多方向各向异性小波变换工具,具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力的图像分解变换,与小波变换相比,抑制了小波变换在图像边缘方向表示的固有局限性。首先采用具有多尺度、多方向特点的Directionlet变换对多波段遥感图像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,方向高频系数采用区域边缘检测实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统融合算法相比不仅原始图像的边缘和纹理信息可保留,而且可获得更好的融合视觉效果。     

基于整数小波变换的图像融合算法

图像融合技术是将同一对象的两个或更多的图像合成在一幅图像中,以便使它比原来的任何一幅图像更容易为人们所理解。成功地进行图像融合的关键在于找到有效实用的图像融合算法。本文提出了一种基于整数小波变换的图像融合算法,首先将待融合的源图像作多层整数小波分解,然后对各分解层分别实行融合处理得到新的小波系数矩阵,最后通过整数小波逆变换得到融合的图像。实验结果表明本算法具有很好融合效果和实用性。     

基于非下采样剪切波变换的医学图像融合算法

为了解决单一模态医学图像的局限性,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的多模态医学图像融合方法.该方法利用NSST将待融合的医学图像分解成低频系数和高频系数,并利用区域能量加权(WLE)的方法对分解后的低频系数进行融合,使用区域能量和平均梯度加权的方法对分解后医学图像的高低频系数进行融合,采用NSST逆变换重建融合后的图像.选择信息熵、平均梯度和空间频率3个参数作为融合图像的客观评价参数,结果表明,该方法取得的融合结果比离散小波、轮廓波和非下采样轮廓波变换等传统方法更好,计算效率更高.     

基于稀疏表示和PCNN的多模态图像融合

提出一种基于稀疏表示和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network, PCNN)的新方法。首先将原图像进行bandelet变换,提取出图像中的几何流和bandelet系数等重要信息,再利用PCNN进行几何流融合、根据稀疏相似度优化融合后的几何流,然后更新部分bandelet系数并根据最大绝对值规则进行融合,最后通过bandelet逆变换得到融合后的图像。仿真实验结果表明,本算法有效改善了融合效果,融合图像边缘、纹理清晰,整体效果极佳;与现有的平均值融合算法、拉普拉斯金字塔算法以及基于小波变换和PCNN的WT-PCNN算法相比,本算法得到的融合图像的灰度均值、标准差、平均梯度、互信息等指标都得到了提高。     

基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合

在分析已有多分辨率图像融合方法的基础上,针对多幅图像融合模型的选择问题,提出了一种基于快速整数提升小波变换的多幅图像融合新算法。首先采用整数提升小波变换将多幅源图像分解到不同尺度、方向频带范围内,然后根据图像提升小波变换后不同子带的特点分别采用了2种新的高、低频融合策略,最后通过整数提升小波逆变换得到融合图像。对多幅源图像进行了融合实验,并对融合结果进行了主观和客观的评价。实验结果表明,该算法不仅适合多幅图像的实时快速融合,而且可以获得视觉效果较佳、细节更为丰富的融合图像。     

基于改进γ-CLAHE算法的水下机器人图像识别

水体及悬浮粒子对光的吸收、折射及反射导致水下图像对比度低及细节模糊,单一图像增强算法难以适用于水下复杂环境识别.为了解决该问题,提出基于小波变换和改进的γ-CLAHE相融合的图像增强算法.通过快速中值滤波去除图像中噪声,向CLAHE算法中加入自适应伽马变换,解决CLAHE算法处理水下图像色彩失真,丢失孤立点、细线,画面突变等问题.利用改进的γ-CLAHE算法处理小波变换分解后的低频部分,增强图像并加快运行速度.通过小波逆变换将γ-CLAHE算法处理后的低频部分和双边滤波处理后的高频部分相融合,得到最终的增强图像.将实验图像同传统CLAHE、Retinex、Singh融合算法的处理图像进行对比,验证本研究算法在水下图像处理方面的有效性和优越性.