基于混合统计建模的图像融合

针对目前在多尺度图像变换域概貌子带和细节子带采用的融合规则不统一的问题,提出一种基于金字塔双树方向滤波器组变换域混合统计建模的图像融合方法.首先将概貌子带系数、高频子带系数和各带通方向子带系数分别建模为混合高斯分布;然后根据期望最大化算法估计参数,并利用新的基于后验概率加权平均的规则进行融合;最后通过逆变换实现有效的图像融合.实验结果表明,与传统的多尺度图像融合方法相比,该方法中各子带采用的融合规则统一,融合性能更佳,并能够适合于各种类型图像的融合.     

基于小波变换和引导滤波的多聚焦图像融合

为了进一步提高多聚焦图像融合效果，提出了一种基于小变换和引导滤波的多聚焦图像融合方法。对源图像进行二维小波分解，得到低频子带系数和高频子带系数。对低频子带系数采用引导滤波加权融合；对高频子带系数引入最大对称环绕显著性检测算法(Maximum Symmetric Surround Saliency Detection Algorithm,MSSS），归一化显著图得到权重图，进而进行加权融合。把得到的高频和低频子带系数进行小波重构，得到最终的融合图像。实验结果表明，与其他算法相比，所提算法具有更好的清晰度，得到较好的融合结果。     

改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合

为解决多聚焦图像融合算法中细节信息保留受限的问题,提出改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合算法。首先,对源图像采用非下采样剪切波变换,得到低频子带系数和高频子带系数。接着,通过滑动窗口技术从低频子带系数中提取图像块,构造联合局部自适应字典,利用正交匹配追踪算法计算得到稀疏表示系数,利用方差能量加权规则得到融合后的稀疏系数,再通过反向滑动窗口技术获得融合后的低频子带系数;然后,对于高频子带系数提出积化能量和的融合规则,得到融合后高频子带系数;最后,通过逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法能保留更详细的细节信息,在视觉质量和客观评价上具有一定的优势。     

基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,本文提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)多聚焦图像融合算法。首先,采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数;其后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于方向向量模和加权平均相结合的融合规则;然后,针对带通方向子带系数的选择,提出了一种基于改进的方向对比度和局部区域能量相结合的融合规则;最后,经NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够有效地保留源图像的有用信息,避免噪声、虚影等效应,是一种有效可行的图像融合算法。     

基于改进Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对基于Contourlet变换的遥感融合图像空间分辨率较低的问题,提出了一种基于改进的Contourlet变换(MCT)的遥感图像融合方法。首先,对多光谱图像进行亮度-色调-饱和度(IHS)变换,得到其亮度、色调、饱和度三个分量;其次,取多光谱图像的亮度分量,与直方图匹配后的全色图像进行改进的Contourlet变换,分别获得低频子带系数与高频子带系数;然后,对低频子带系数采用平均法进行融合,对高频子带系数采用新改进的拉普拉斯能量和(NSML)作为融合规则进行融合;最后,把融合结果作为多光谱图像的亮度分量,通过IHS逆变换得到融合的遥感图像。将所提方法与基于主成分分析(PCA)和Shearlet的方法、基于PCA与小波的方法以及基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的方法相比,所提方法在清晰度评价指标平均梯度上分别提高了7.3%、6.9%和3.9%。实验结果表明,所提方法提高了Contourlet变换的频率局部化特性和分解系数利用率,在保持多光谱信息的基础上,有效地提高了遥感融合图像的空间分辨率。     

基于改进的NSCT红外可见光图像融合算法

针对在红外可见光图像融合过程中目标细节信息容易丢失的问题,提出一种使用非下采样轮廓波变换(NSCT)和主成分分析法(PCA)相结合的图像融合算法.首先应用NSCT将源图像分解分别得到低频和高频的子带图像.在低频子带系数中,由于PCA能够突出图像的主要信息,所以选用主成分分析法融合规则.高频子带中,相对来说较高层次系数表...     

一种基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法

人类视觉系统对于图像的局部对比度非常敏感,如果把小波变换和方向对比度结合起来,融合效果可能更好。在研究了方向对比度后提出了一种新的基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法。首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,然后在每幅图像的每个分解层上,分别计算高频子带每个像素的邻域均值和低频子带的邻域均值之比,其中该分解层的低频子带是由上个分解层的低频子带和高频子带求2维离散小波逆变换得到,采用两者之比较大者所对应的高频子带系数作为融合后对应的小波系数,然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求2维离散小波逆变换,最终得到融合后的图像。这种方法考虑了邻域内像素的相关性,减少了融合像素的错误选取。实验结果表明,该方法的融合效果比针对每个像素求小波方向对比度的多聚焦图像融合方法的融合效果得到提高。     

基于非采样Contourlet变换多传感器图像融合算法

针对同一场景多聚焦图像的融合问题, 提出了一种基于非采样 Contourlet 变换 (Nonsubsampled Contourlet transform, NSCT) 图像融合算法. 并对经 NSCT 分解得到的不同频域子带系数, 分别讨论了低频子带系数和各带通方向子带系数的选择方案. 在选择低频子带系数时, 提出了一种基于图像局部区域梯度能量和``加权平均'相结合的系数选择方案, 从而不仅能够恰当地选择融合后图像的 NSCT 系数, 还能够有效地抑制噪声对融合图像质量的影响; 在选择带通方向子带系数时, 充分利用了 NSCT 的方向特性以及各尺度子带图像与源图像尺寸大小相同的特性, 给出了非采样 Contourlet 域方向对比度的概念, 并提出了一种基于方向对比度的系数选择方案. 采用了多聚焦图像进行仿真实验, 并对融合结果进行了主客观评价. 实验结果表明, 相比于传统的基于小波变换的图像融合算法, 该算法能够有效避免``人为'效应或高频噪声的引入, 得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

一种基于小波系数区域特征的图像融合算法

分析并统计了图像经小波变换后低频子带系数的区域特性和各高频子带系数的方向区域特性,并据此提出了一种新的基于小波系数区域特征的图像融合方法.对于低频子带的每个系数,根据其区域相关性,采用区域方差的融合规则,确定低频融合系数;对于各高频子带的每个系数,根据其所在子带的方向特征,采用方向区域能量的融合规则,进而确定高频融合系数.对多聚焦图像和医学图像进行了融合仿真实验,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了客观的评价.实验结果表明,基于小波系数方向特征的图像融合算法要优于传统的融合算法,具有一定的实用性.     

提升静态小波特征对比度多聚焦图像融合算法*

针对多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(lifting stationary wavelet transform,LSWT)的特征对比度图像融合方法。该方法对图像经LSWT分解得到的不同子带系数采用不同的融合方案。在选择低频子带系数时提出了一种基于改进拉普拉斯能量和的视觉特性对比度系数选择方案;而在选择融合图像的高频子带系数时,根据人眼视觉对图像局部对比度变换非常敏感的特性,提出了局部特征对比度的概念,设计了一种基于局部特征对比度的系数选择方案。实验证明,该算法相对于传统图像融合方法,能得到视觉效果更好、量化指标更优的融合图像。     

基于各向异性双变量收缩的含噪图像融合

针对含噪图像的融合问题,基于各向异性双变量收缩提出了一种图像融合的新算法。在小波域内,对高频子带进行各向异性双变量收缩以压缩噪声,对收缩系数进行模值选大融合,对低频子带进行算术平均融合,对融合系数进行逆变换获得融合图像。对多聚焦图像及红外与可见光图像的融合结果进行主客观性能评价表明,所提出的方法可以更好地保留源图像的细节信息,并有效抑制噪声。     

非下采样Contourlet变换的彩色图像融合

为了提高图像融合的效果,以多聚焦的彩色图像为研究对象,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多聚焦彩色图像融合算法。对IHS模型的亮度分量I进行NSCT分解,根据多聚焦图像的成像特点和分解后的高低频系数相关性,对分解后的低频系数采用"区域能量取大"和高频系数采用"绝对值和取大"的融合准则进行融合,再进行非下采样Contourlet逆变换,得到融合后的亮度分量,并由此计算融合后的色调分量和饱和度分量,实现彩色图像的融合。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换的融合结果,针对IHS模型的融合结果也明显优于RGB模型的融合结果。     

采用shearlet变换的多聚焦图像融合

相对传统多尺度分析工具,shearlet变换更适于提取图像细节信息。采用shearlet变换进行图像融合,对源图像进行shearlet域分解,对低频子带采用SML算子作为融合依据,高频子带采取区域能量与单个像素相结合的方式选择系数,对融合后的系数进行逆shearlet变换得到融合图像。仿真实验表明,算法在视觉效果和量化结果上均有提高。     

一种自适应的多聚焦图像融合方法

为了对不同的多聚焦图像进行有效融合，提出了一种小波域中基于区域特征的自适应多聚焦图像融合方法。该方法首先对参加融合的两幅图像进行小波分解，然后针对低频部分，在保留源图像共同特征的基础上，将待融合的两图像各自所具有的特征添加到融合图像中，而对于高频部分，则根据区域的小波能量进行融合；最后通过小波逆变换来重构融合图像。该方法不仅能够完全自适应地对多聚焦图像进行有效的融合，而且对于各种不同的源图像具有通用性。实验表明，该算法能够得到良好的融合效果，是一种有效的多聚焦图像融合方法。     

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．     

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。     

基于PCA与小波变换的彩色图像融合算法

针对多聚焦彩色图像融合问题,提出了一种基于PCA与小波变换的多聚焦图像融合算法.首先,利用主元分析和离散小波框架变换算法,将图像分为清晰块与模糊块;然后对于清晰块,直接选取该块作为融合后的相应块区域;对于模糊块,则建立了基于点特征值的像素选取方法,分别从两幅待融合图像中选取特征值较大的点作为融合结果的像素点,从而得到最终的融合结果图.实验结果表明,所提出的方法能够较好地解决彩色多聚焦彩色图像融合问题,融合效果较为理想.     

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。