基于Contourlet的改进梯度多聚焦图像融合

针对传统图像融合保留源图像信息和边缘信息的不足,提出了一种基于轮廓波的改进梯度图像融合算法。首先源图像经轮廓波分解,得到低频和高频子带系数;其次,低频采用改进梯度、高频采用SML的选取规则;最后轮廓波反变换得到融合图像。实验表明,本文提出算法比小波方法、传统轮廓波方法融合效果好。融合图像的信息量大,边缘信息丰富。     

基于小波-Contourlet变换的偏振图像融合算法

针对传统图像的信息保留不充分,以及偏振图像妨碍视觉观察、纹理细节不理想等问题,提出了一种基于小波-Contourlet变换(WBCT)的偏振图像融合算法。首先,将预处理过的4幅偏振角度图像,通过Stokes方法得到偏振强度图像和偏振度图像;后采用WBCT变换分解,低频系数采用PCA变换方法进行融合,高频系数通过区域特性能量的融合规则进行融合,最终的偏振融合图像由WBCT逆变换高低系数获得。实验结果表明,在主观视觉上,图像观察舒适性较好;并且,通过选取方法的对比,融合后的图像在客观评价指标上,皆优于选取的方法。     

基于Directionlets变换的偏振图像融合

论文提出一种有效的基于Directionlets变换的偏振图像融合算法.首先采用多方向多尺度的Directionlets 变换对多个偏振图像进行分解,对于分解后的低频系数采用加权平均融合算法;根据高频子图边缘分布差异,对于方向高频系数采用2维Teager能量的边缘检测算法以及区域方向对比度算法实现偏振图像的融合处理.实...     

基于Contourlet变换的偏振图像融合

提出一种基于Contourlet变换的偏振图像融合算法。Contourlet变换是一种具有几何信息的灵活多尺度、多方向和平移不变性的图像分解变换,与小波变换相比,对图像分析很重要的沿曲面任意方向反映的细节更容易调整。采用Contourlet变换对三个555波段不同方向的偏振图像进行分解,对于高频和低频系数分别采用不同的窗函数计算区域能量,最后加权实现偏振图像的融合处理。实验结果表明,该算法与小波分解法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以体现偏振图像的特点,取得较好的融合视觉效果。     

基于NSCT与DWT的压缩感知图像融合

针对基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的压缩感知图像融合算法,存在融合图像局部细节信息表达不足的问题,提出一种基于NSCT与离散小波变换(DWT)的压缩感知图像融合算法。首先,对图像进行NSCT变换,得到低频系数和高频系数;然后,对高频系数进行压缩融合,并通过重构算法恢复融合的高频系数;而对低频系数,采取基于小波变换的融合方法;最后,对融合的高频系数和低频系数进行NSCT逆变换,得到最终的融合图像。实验结果表明:本文算法使融合图像的质量,在主观和客观方面都得到了明显改善,最终的融合图像具有更多的细节特征和更清晰的边缘轮廓。     

一种新的基于多尺度几何分析的图像融合方法

基于多尺度几何分析方法——非下采样轮廓波(Con tourlet)变换(NSCT)和Beamlet变 换,提出一种全新的医学图像融合方法。在进行NSCT分解后,在高频成分首先使用Beamlet 变换进行边缘检测, 然后根据聚类分割边缘密度的差值确定其系数的融合规则;对于低频成分,采用局部区域标 准方差系数的融合规则;经过 一致性校正后,通过对融合后的高频与低频子带系数进行逆NSCT得到重构图像。数值实验表 明,与传统的融合方法相 比较,本文方法能够有效减少噪声对融合图像的干扰,增强了融合的线性细节表达能力,提 高了信息量。     

基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法

针对传统融合算法在图像融合时,不能很好地保留源图像信息和边缘信息的缺点,提出了一种基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法。该算法利用小波变换对图像进行分解,分解后得到图像的低频系数和高频系数;对高频系数采用基于对两个Laplacian模板算子卷积结果相比较并进行筛选的融合规则;对低频系数采用基于拉普拉斯清晰度评价函数和8邻域局部方差相结合的融合规则;最后进行小波逆变换得到融合图像。对实验结果结合主观和多种客观评价方法进行分析。结果表明,该改进算法与传统融合算法相比融合效果更好,融合图像具有边缘信息丰富、图像清晰度高等优点。     

改进快速NSST的热烟羽红外与可见光图像融合

针对非下采样剪切波变换逐步划分子带过程中迭代滤波运算效率不高的问题,提出一种非下采样剪切波变换的快速分解重构方法。改进的分解方法根据分解的尺度卷积非下采样金字塔滤波器组中相应的滤波器,用卷积结果对源图像进行滤波,直接生成子带图像,在提高图像分解速度的同时,也相应减少分解迭代滤波的运算量。本文采用一种基于标准差的区域特性量测方法用于低频系数融合,突出低频系数中的轮廓信息;最高频系数融合采用能量取大的融合规则,其余高频系数通过结合改进的拉普拉斯能量和与梯度特性进行融合,使目标烟羽的边缘信息更加清晰。实验结果表明,融合后热烟羽图像目标细节清晰突出;综合客观评价指标来看,本文方法优于一些常用的红外与可见光图像融合方法。     

DWT、NSCT和改进PCA协同组合红外偏振图像融合

为充分保留红外光强和偏振图像细节、强度等信息,综合多算法的优势性能,提出一种DWT、NSCT和改进PCA的多算法协同组合融合新方法,在考虑3种算法互补协同关系基础上,充分保留源图重要目标和细节信息。首先,用离散小波变换(DWT)将源图分解为高低频分量,低频用非下采样轮廓波变换(NSCT)再次分解;其次,对主成分分析法(PCA)进行权值改进,分块融合NSCT分解所得低频分量;然后,提出"相关系数-局部能量-局部标准差"规则融合NSCT分解所得高频,用"层内对比度"规则融合DWT分解所得高频;最后,NSCT逆变换重构所得图像作为DWT低频融合图,再用DWT逆变换获得最终融合图像。实验结果表明,所提方法在视觉效果、细节层次及保留等方面比单一或简单组合方法更具优势,对不同场景适应性较强。     

基于小波分解的多聚焦图像融合研究

研究基于小波分解的多聚焦图像融合算法,对源图像进行小波分解,采用不同融合规则构造融合图像的小波系数,最后逆小波变换重构融合图像,比较各种融合规则的特点,最后通过均方根误差,峰值信噪比、熵、互信息熵这些评价函数进行定量分析,结果表明,对于低频部分采用加权方法较好,对于高频部分采用方差对比法或能量对比法对高频部分的细节信息融洽效果较好。     

一种像素级多传感器图像融合算法的研究

该文给出了一种像素级多传感器图像融合算法,并将其应用于不同波段SAR图像的融合。该算法先用基于卡尔曼滤波的图像融合技术得到一幅灰度融合图像,再用不同的RGB颜色通道分别表示灰度融合图像以及原图像中增强后的细节,最终得到一幅彩色融合图像。仿真结果表明,用此算法得到的彩色融合图像包含更多的细节,可辨识性强。     

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.     

基于决策融合的红外与可见光图像人脸识别研究

可见光图像受光源影响较大,红外图像可以独立光源,但对温度变化比较敏感,而红外与可见光融合的人脸识别方法被证明比任意单一识别更有效.为了提高人脸识别的鲁棒性,提出了一种基于决策融合的红外与可见光图像人脸识别方法,即加权求和与求最大值组合的图像决策融合方法.对红外与可将光人脸图像分别采用PCA与线性辨别分析相结合的方法进行特征提取和识别,并利用获得的识别结果与它们各自的置信度进行决策融合,确定最终的人脸识别结果.实验表明,可以有效提高人脸识别性能和对各种应用环境的适用性.     

一种图像融合的新方法

在众多图像融合算法中,不存在完美的算法,每一种算法都具有优点和不足。本文针对这一问题提出一种新的图像融合方法,即图像二次融合,通过对两种算法的融合结果再进行一次简单的像素选择得到最终融合图像。图像二次融合可以综合算法的优点,弥补之间的不足,获得更好的融合效果。实验表明,该方法获得的融合结果优于单一算法。     

基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合算法研究

阐述了基于拉普拉斯金字塔变换的图像融合原理和方法：首先对源图像分别进行拉普拉斯金字塔分解,然后对分解后的各层图像采用不同的融合准则进行融合,最后,对融合金字塔做拉普拉斯金字塔反变换得到最终的融合图像。通过对可见光与红外图像的融合结果分析,实验结果表明,该算法能得到具有更多有用信息的高对比度的融合图像。融合效果良好。     

运用小波图像融合技术增强痕迹偏振图像

针对单幅痕迹偏振图像存在的灰度反差微弱、痕迹特征残缺等缺陷,提出运用小波图像融合技术对多幅痕迹偏振图像进行融合处理,以增强痕迹图像视觉效果的策略。结合痕迹物证检验工作的需要,对低频子带图像采取基于区域窗口的梯度平方和较大法,而高频子带图像采取基于区域窗口的系数绝对值极大法,并将此方案应用于衣物上的轮胎痕迹偏振图像的增强处理。实验结果表明,经过融合处理后的轮胎痕迹偏振图像无论在主观视觉效果,还是在客观评价数据上都获得了期望的增强效果,满足痕迹物证司法鉴定的技术要求。     

多光学传感器的图像拼接系统的设计

当要求的场景尺寸超出一个光学传感器的范围时,同时取得一个完整的场景就成为难点。针对这一问题,提出一套小型的视场拼接系统。采用多个光学传感器同时对场景进行采集,得到几幅互相有一定重叠的图像。然后进行图像配准和图像融合,实现无缝大视场的拼接。     

一种像素级多算子红外与可见光图像融合方法

给出了一种新的基于多尺度分解的像素级图像融合方法。该方法利用小波变换对每一图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像。该方法被成功地用于红外与可见光图像的融合处理。实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们的视觉特性、更有利于机器视觉。     

一种多光谱红外舰船图像多级融合方法

针对复杂背景下多光谱红外舰船目标图像融合问题,根据不同谱段中目标与背景,杂波光谱特性的差异性,结合杂波产生随机性特点和不同谱段信息的相关性,提出了一种红外多谱段图像多级融合算法。首先根据不同谱段信息相互间关系进行融合分级,然后对同一级中图像分别进行NSCT分解,再采用基于局部能量比和基于局部能量加权的方法进行低频系数融合,采用基于尺度方差选大法进行高频系数融合,最后通过NSCT重构得到融合图像。实验结果表明,本文提出的多级融合算法有效保留目标细节信息,增加信息量,利于目标检测。     

融合参数对对比度塔形分解图像融合方法性能的影响研究

给出了一种基于对比度塔形分解的分层图像融合新方法,其在融合过程中可有选择地突出被融合图像的对比度信息与细节信息,以求达到良好的融合效果.此外,利用熵、交叉熵、互信息量、均方根误差、峰值信噪比等参量,定量评价和研究了不同融合层数、融合规则以及特性区域大小等参数对该融合方法性能的影响.多组不同类型图像的融合实验表明,对融合性能的定量评价结果与融合后图像的视觉效果相吻合.