基于多尺度导引滤波的图像融合方法

提出了 一种基于多尺度导引滤波的图像融合方法。首先,对源图像进行多尺度边缘保持分解,分别 得到一幅基本图像和一系列细节图像;然后,对基 本图像和不同尺度下的细节图像采用不同的融合策略,即基于导引滤波的融合策略;最后, 将融合 后的基本图像和融合后的细节图像相加,得到最后的融合图像。实验结果表明,本文提出的 融合方法 在保留光谱信息的同时,能较好地将源图像中的边缘细节信息保持到融合图像中,而且也取 得了较高的归一 化互信息(MI)值,相对于其他融合算法,MI值平均提升0.5;能更好地体现图 像细节特征,为融合图像提供更加丰富的信息。     

基于多尺度和注意力模型的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像在融合后容易出现伪影,小目标轮廓不清晰等问题,提出一种基于多尺度特征与注意力模型相结合的红外与可见光图像融合算法。通过5次下采样提取源图像不同尺度的特征图,再将同一尺度的红外与可见光特征图输入到基于注意力模型的融合层,获得增强的融合特征图。最后把小尺度的融合特征图进行5次上采样,再与上采样后同一尺度的特征图相加,直到与源图像尺度一致,实现对特征图的多尺度融合。实验对比不同融合框架下融合图像的熵、标准差、互信息量、边缘保持度、小波特征互信息、视觉信息保真度以及融合效率,本文方法在多数指标上优于对比算法,且融合图像目标细节明显轮廓清晰。     

自适应多尺度几何分析的全色和多光谱图像融合方法研究

为了利用全色和多光谱图像融合得到一幅空间分辨率较高和光谱信息丰富的遥感图像.结合窗口空间频率绝对值最大原则的高频条带波系数融合规则,提出一种基于自适应多尺度几何分析变换的融合方法.利用Landsat-7数据进行试验,得到一幅空间分辨率和光谱信息都较好的融合图像.和轮廓波方法、IHS、小波变换方法进行比较,本方法提高融合图像的质量,图像的边缘细节更明显清晰.     

基于多特征的高光谱与全色图像融合方法

高光谱分辨率的高光谱图像与高空间分辨率的全色图像融合可以综合两类图像的优势。将全色图像与高光谱部分波段分别融合,再合成假彩色图像是融合的有效思路。引进多分辨率分析框架,首先对源图像进行小波变换,得到低频系数与高频系数;然后从中提取平均梯度特征和边缘特征分别作为两类系数融合的依据;最后将融合后的系数经过小波逆变换还原为各波段融合图像,进行假彩色合成得到最终的彩色融合图。实验结果表明,与PCA、HIS等经典方法相比,本文方法不仅能够在保证融合效率前提下有效保持光谱信息,提高融合图像的空间分辨率,融合图像的标准差、平均梯度、信息熵等各项指标也均优于其他融合方法。     

基于静态多小波变换的图像融合

综合了多小波分析和平移不变性质的优势,将多小波分析扩展到静态多小波的范畴,提出了一种基于静态多小波变换(SMWT)的图像融合方法。通过对源图像进行SMWT,根据变换系数的尺度内多子带联合窗口(CBWI)特性,实现多源图像的融合。该方法应用于一类多聚焦图像融合的仿真实验中,从视觉效果和信息量指标(互信息量和交叉熵)2个方面对融合图像进行主观评判和量化评价。结果表明,相比于传统小波域内的图像融合算法,该方法得到的融合结果具有更良好的视觉质量和更优的量化指标,体现出更强的融合性能。     

基于多尺度几何分析的医学图像融合

针对医学图像,提出了一种基于多尺度几何分析的医学图像融合算法。首先,利用Contoutlet变换对待融合两幅图像进行分解,将得到的低频分量分别利用Shearlet变换分解,并采用区域能量加权平均的规则,进行一次融合得到融合低频分量;对得到的高频分量分别用小波变换进行分解,再用低频、高频取大的规则进行一次融合得到融合高频分量,最后对得到的融合高低频分量进行Contourlet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该算法在信息熵和平均梯度等参数上有明显提升,且能更好地表征图像中不同的奇异性。     

基于多尺度分析的红外与可见光图像融合研究

红外与可见光图像融合是异类传感器信息融合的重要分支,在军事、遥感等领域有着重要的研究意义。本文从红外与可见光图像的特点出发,介绍了两种图像融合的现状,归纳了常用的基于多尺度分析的图像融合方法,简要阐述了红外与可见光图像融合规则和评价指标,为多尺度分析技术在图像融合领域的发展提供了清晰的方向。     

多聚焦图像融合中最优双树复小波分解层数的选择

采用具有近似平移不变性和方向选择性的双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分析与重构,是一种高效的融合方法。然而,分解层数的选择是影响该算法性能的重要因素之一。本文提出了一种基于信息熵、互信息量、边缘融合质量和加权融合质量等融合质量评价指标确定最优分解层数的方法。实验结果表明,不同的原始图像用同种融合算法分解重构,最优分解层数不一定相同;相同的原始图像用不同的融合算法分解重构,最优分解层数也不一定相同。因此,只有综合考虑多种代表性的评价指标,才能确定最优分解层数。     

红外与可见光图像融合的多分辨率方法

给出一种适合于红外与可见光图像融合的多分辨率融合方法。方法基于对比度塔形分解的图像融合方法,在融合过程中可有选择地突出被融合图像的对比度信息,达到良好的视觉效果。利用熵、交叉熵、互信息量、平均交叉熵、均方根交叉熵等参量,对多种图像融合方法的性能进行了定量评价和比较。实验结果表明,方法用于红外与可见光图像的融合十分有效。     

（英）基于多尺度高斯滤波和形态学变换的红外与其他类型图像融合方法

为了同时保证融合质量和效率,提出了一种基于多尺度高斯滤波和形态学变换的图像融合方法。设计了多尺度高斯滤波,将源图像分解为一系列细节图像和近似图像,并使用多尺度顶帽和底帽分解来完全提取近似图像中不同尺度的明暗细节。构造了多尺度形态学内外边缘分解,以充分提取细节图像的边缘信息。实验结果表明,该方法与典型的基于多尺度分解的融合方法相当甚至更好,同时比一些先进的基于多尺度分解的方法（如NSCT和NSST）运算速度快得多。     

基于点扩散函数的机载光电吊舱图像增强融合

为更好地融合机载光电吊舱中多源图像的特征信息,提出一种利用点扩散函数(PSF)对多源图像进行增强融合的方法。采用刃边法和小波变换法分别对红外和可见光图像进行点扩散函数求取,利用维纳滤波恢复得到增强图像,然后采用高斯和双边联合滤波对图像进行多尺度混合分解,针对不同尺度下的分解图像,在确定融合权重时引入红外和可见光图像点扩散函数的半幅全宽(FWHM)比值作为分辨率补偿因子,以获得更高质量的融合图像。实验结果表明通过引入点扩散函数信息,光电吊舱系统的获得的融合图像能够具有更好的对比度和分辨率信息,主观和客观评价结果都有所改善。     

基于变分的多尺度遥感图像融合算法

全色图像与多光谱图像融合时,忽略了上采样的重要性和通道间细节的差异性.针对前者,利用不同尺度下自相似块,估计出低分辨率图像丢失信息,从而修改了图像上采样的策略,并以此构造目标函数的保真项;针对后者,利用全色图像和光谱图像梯度域结构相似性,提出局部加权动态稀疏约束,构造目标函数的正则项.本文基于变分法理论,构造了新的目标函数,并提出了多尺度迭代融合框架,通过多次迭代逐步提高融合图像的分辨率,每一层的融合结果更加准确,从而提高最终的融合精度.本文算法与Brovey等成分替代算法、P+XS等变分算法、MTF_GLP等多分辨分析算法进行比较.实验结果表明,本算法的融合结果具有良好的视觉效果,且在客观评价指标上比所有对比算法的最优值平均值均有提高.     

基于云计算及图像内容分析的医学图像融合方法

提出了一种使用云计算实现基于图像内容分析的医学图像融合方法.为了设计云计算推理规则,对两幅输入图像--CT和MRI图像进行灰度直方图分析.并基于CT与MRI图像的灰度直方图与融合目的设计推理规则.将CT与MRI图像作为推理系统的两个输入,进而得到融合图像.实验结果表明,使用云推理方法得到的融合图像较之模糊推理得到的融合...     

像素级多分辨图像融合若干问题分析及实验

针对前人的工作和我们的实验进行了理论分析,讨论了像素级多分辨图像融合的三个基本问题:①为什么基于多分辨数据结构的融合能消除来自不同图像的特征之间拼接的板块效应而过渡自然?②如何构造新的融合图像的多分辩数据结构,从而能稳定地重构融合图像?③所选择的系数是否携带着原始图像的显著特征(边缘和纹理)?给出了像素级多分辨图像融合的三个基本规律:多分辨数据融合的内在机理,融合算法的稳定性条件以及基于能量准则的数据融合原理.并以此规律为引导,开发了一种新的基于小波变换域的图像融合算法,进行了实验验证.     

基于多尺度变换的PCNN和FOA图像融合

为解决传统的图像融合算法融合质量不高的问题, 提出一种采用果蝇优化算法(FOA) 自适应地选取脉冲耦合神经网络(PCNN)的4个参数并将其与多尺度变换相 结合的图像融合方法。首先利用4种多尺度变换对待融合图像进行分解,对得到 的低频分量采用 PCNN和FOA的融合规则进行处理,对高频分量采用绝对值最大的原则进行系数选择,最后 通过逆变换 得到融合后的图像。实验结果表明,与常用的融合规则对比,在 主观效果上,本文融合规则能够更有效地保留源图像中的细节信息,提高融合图像的质量; 在客观指标上, 本文方法的融合图像在互信息(MI)、边缘保持度QAB /F、熵(entropy)、平均结构相似度(MSSIM)以及标准差(SD )等客观评价指标上更为优越。     

八通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用

针对经典的SVD在图像处理中的不足,提出了一种八通道多尺度奇异值分解（Multi-resolution Singular Value Decomposition,MSVD）构造方法,并把它应用于多聚焦图像融合中。首先,在经典SVD的基础上,利用矩阵分块的方法,提出了一种八通道多尺度SVD的构造方法。其次,对参加融合的多聚焦图像进行八通道MSVD分解,得到高层低频和各层七个方向的高频,对分解的低频子图像利用数学形态学增强边缘的方法进行融合、高频子图像采用基于区域能量取大的融合规则进行融合,并重构获得融合结果图像。最后,对融合结果进行主客观评价和分析。实验结果表明,该图像融合方法有较好的视觉效果,结果图像有较高的清晰度,边缘细节信息丰富,没有方块效应。从客观数值和图形评价指标看,该方法有较高的清晰度,其清晰度比基于DWT的融合方法、基于LWT的融合方法、基于Curvelet的融合方法、基于Contourlet的融合方法都高。     

基于小波变换的红外图像融合算法研究

小波变换具有良好的多分辨分析特性,可用于可见光图像与红外图像的图像融合。一般情况下,对于分解后得到的低频分量采用加权平均的方法来进行简单处理,这对融合后图像的对比度和视觉效果有很大的影响。采用基于小波变换的图像融合算法来分别处理分解后的低频分量和高频分量,并与其他融合方法进行分析比较。实验结果表明,使用所提出的算法进行融合后的图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率,在不影响互信息量值的情况下,融合后图像的边缘保持度提高了将近2倍。     

基于显著性图的红外与可见光图像融合

为使红外图像与可见光图像融合后的图像能获得更多目标信息和细节信息,本文提出了一种基于显著性图的图像融合方法.使用改进的Frequency Tuned(FT)算法提取红外图像的显著性图,并使用对比度受限的自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization,CLAHE)算法增强可见光图像的对比度.将红外图像与增强后的可见光图像进行非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)后,根据所设定的融合规则分别对红外与可见光图像的低频部分与高频部分进行融合,最后对融合系数进行NSCT逆变换操作后获到融合图像.实验表明,该融合方法相较于其他方法而言,保留了更多的目标信息和细节信息,可以取得更好的视觉效果.     

一种基于小波多分辨率分解的图像融合新算法

提出了一种新的基于小波多分辨率分解的图像融合方法。该方法先利用小波变换将图像分解为不同分辨率、不同方向的分量,然后利用方向对比度和基于区域标准差最大化的融合规则得到融合图像的小波系数;最后通过逆小波变换得到融合图像。实验结果表明,本方法是十分有效的。