基于小波的磨粒图像融合方法研究

针对油液磨粒检测需要,基于彩色空间变换和小波分析理论,研究磨粒多聚焦图像融合方法。该方法采用邻域梯度特征因子取大法来选取多聚焦图像清晰区域的低频系数,以进行低频融合系数的确定;采用建立新系数带以及系数取大法来进行高频融合小波系数的选取。分析小波基和分解层数对磨粒多聚焦图像融合效果的影响,结果表明,在分解层数为5时,采用db4、sym4、bior2.4小波基进行磨粒多聚焦图像融合均可获得较好的融合效果。     

基于DCT变换的图像融合方法研究

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)以及一种结合小波变换与DCT变换的图像融合新方法。前者将源图像进行分块DCT变换,依据DCT系数的高频能量,对源图像的对应区域进行融合。后者利用DCT系数的高频能量对小波分解后得到的低频子图进行融合,同时以此为依据对小波最高分解层的小波高频系数进行选择,其他分解层的小波高频系数依据最大局部方差准则进行融合。依照平均误差、峰值信噪比以及均方根误差等客观评价标准,将新方法与其他常用的基于小波变换或DCT变换的融合方法进行了比较。实验结果表明,结合小波变换与DCT变换的图像融合新方法获得的融合效果优于其他方法。该方法与常用的基于小波变换的融合方法相比,其平均误差减少了40.8%~69.5%,峰值信噪比提高了9.9%~15.6%,均方根误差减少了34.8%~47.5%,评价结果与目视效果相吻合,表明该方法能有效地提高图像融合的质量。基于DCT变换的图像融合新方法的融合效果仅次于结合小波变换与DCT变换的图像融合新方法且其计算量相对较少,适用于实时处理。     

基于复杂性测度的零件序列图像融合方法研究

通过分析零件序列图像的特点,研究了基于C0复杂性测度的图像融合方法,解决了传统图像融合方法(如空间域、变换域方法)都是将非线性的二维图像信号近似视为线性系统的局限性.仿真结果表明,采用该方法,能在融合性能的主观评价和客观评价等指标上,都优于目前普遍使用的图像融合方法,表明其具有广泛的应用前景.     

一种改进的基于小波变换的遥感图像融合方法

针对多光谱与全色图像的融合,提出一种改进的基于小波变换的融合方法,首先对多光谱图像进行IHS变换,其次将全色图像和多光谱图像的强度分量进行改进的基小波变换的比值融合,并用融合结果取代多光谱图像的强度分量,最后再做IHS逆变换得到融合图像.实验结果证明融合算法较IHS变换算法和常用的小波融合算法有更好的融合效果.     

基于Red-Black小波变换的多光谱图像融合方法

针对张量积小波在多光谱图像融合中的不足,提出了一种基于Red-Black小波变换的多光谱图像和高空间分辨率全色图像融合方法.首先对多光谱图像进行IHS变换,将得到的亮度分量和高空间分辨率全色图像进行直方图匹配,并分别作多尺度Red-Black小波分解,然后对低频部分采用加权平均、高频部分采用替代的融合算法对分解子图像进行融合,最后对融合后的各级子图像进行Red-Black重构和IHS逆变换得到融合结果图像,采用客观性能指标对融合结果图像进行了评价.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其保持光谱质量和空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法和基于IHS-DWT的融合方法都强.     

基于小波系数邻域特征的图像融合

在利用小波变换进行图像融合的基础上,研究了融合因子的选取方法。由于小波变换在时域和频域中同时具有良好的局部特性,为了很好地利用小波变换的这种特征,提出了利用小波系数的邻域特征(邻域方差)来定义融合因子的思想。评价融合算法的性能应该从融合图像的信息增加量和融合图像的失真度两个方面来评价,融合图像的熵用来描述融合图像的信息含量,相对熵可以描述融合图像的失真度,评价结果显示出其方法的实用性。实验表明该算法用于医学图像的融合能得到很好的效果。     

基于方向对比度和区域标准差的图像融合方法

提出了一种基于方向对比度和区域标准差最大化的多分辨率图像融合新方法。该方法先对参加融合的源图像进行小波多分辨率分解并定义方向对比度和区域标准差,然后采用基于方向对比度和区域标准差最大化的融合规则得到融合后图像的小波系数;最后通过逆小波变换得到融合图像。采用该方法得到的融合图像突出和增强了各源图像的对比度与细节信息。实验结果表明该方法是十分有效的。     

基于NSST和改进PCA相结合的红外偏振图像融合

针对当前红外偏振图像融合的主流方法——多尺度几何分析法对图像表示只侧重某一方面的特点和空间域融合方法主成分分析法(PCA)易丢失小目标的缺点的问题,本文提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和改进PCA相结合的红外偏振图像融合方法.该方法能充分利用NSST对图像细节表示的有效性和PCA能突出主要特征的特点,综合二者的互补性,充分保留不同源图像的目标和细节特征.首先用NSST将源红外光强和偏振图像分解为低频和不同方向的高频分量;其次,低频分量用改进的PCA进行融合,高频分量用局部能量和局部方差联合进行决策融合;最后,用NSST逆变换重构融合图像,得到最终红外偏振融合结果图.实验结果表明,本文方法在细节保留和视觉效果等方面较其它方法均有较高优势.     

基于图像融合的年轮细胞边缘检测算法研究

提出一种基于图像融合的边缘检测算法。首先对源图像进行小波分解,在不同分解层用小波模极大值法对高频子图像进行边缘检测,用数学形态学对低频子图像进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘检测图像融合在一起。实践结果表明,这种方法优于单独使用小波模极大值法或数学形态学法,对噪声具有很好的鲁棒性,得到的图像边缘连续、清晰。     

以效果评价为反馈的多聚焦图像融合

一般的图像融合算法需要通过人工参与比较才能判断融合效果的好坏，基于小波变换的并以效果评价为反馈的图像融合算法，将其用于多聚焦图像融合中，能够一次就得到各个目标都比较清晰的融合图像。通过实验比较可以得出，采用反馈后确实能够更方便地获得较好的融合图像。     

基于高层特征融合的图像语义分割

在深度学习下的图像语义分割中,为了探究高层特征对于户外场景语义分割性能的影响,在对高层特征进行分析的基础上,提出了融合高层特征的图像语义分割方法。在目前主流深度学习框架Caffe下搭建的分割模型,并采用斯坦福8类户外场景数据集对模型进行了训练和测试。测试结果验证了该方法的有效性和准确性。     

基于多种检测像素预测方式的LSB图像信息隐藏检测

本文突破了传统LSB隐写分析算法只针对图片整体特征提取、监测手段不够精细的缺陷,提出了针对每一像素点的针对性判断。算法主要利用图像函数估计、噪声判断、像素值估计等方法,通过预测每一像素是否被改动,来判断整张图片的嵌入情况,从而实现小嵌入率隐写分析与嵌入点大致估计的目标。算法的检测率较以往算法有明显提高,对低嵌入率（1%以内）的LSB嵌入检测效果尤为有效。同时对高嵌入率的嵌入,算法保证了99.9%以上的准确率。     

基于Contourlet变换的多传感器图像融合

提出了一种新的基于Contoutlct变换的融合多传感全色和多光谱影像的算法;由于Contourlet变换具有良好的多方向性和多尺度,所以比其他方法更适应于进行多传感图像融合,对于Conmurlet变换后得到的低频和高频分量系数,采用平均法选择低频区域系数,选择区域"能量"较大的高频系数作为融合影像的高频系数;实验结果表明,基于所提出的contouriot变换的融合结果.优于其他常用的融合方法.     

基于超像素的感知哈希交通场景图像去重方法

针对构建典型交通场景样本库采集数据过程中存在数据重复、相似的问题,提出了一种基于超像素分割下感知哈希的交通场景图像去重算法。首先,对图像超像素分割;然后记录每个超像素区域的像素均值作为图像特征,在分割后的图像中提取像素点组成整幅图像的描述集,并对其进行离散余弦变换（DCT）采用Zigzag模式顺序对变换的系数矩阵编码作为图像DCT特征;最终,采用Jaccard 距离衡量图像相似度,根据权重确定个特征对图像相似度的贡献,确定合理的阈值建立图像去重系统。在KITTI、DeepTesla等数据集上选择部分图像进行实验,实验结果表明,该方法对图像去重的准确率达98.55%,同时具有较高的鲁棒性和稳定性。     

基于改进神经网络的图像融合技术

传统图像融合技术存在融合后图像边缘清晰度低的问题,为此,引入改进神经网络,提出一种图像融合技术的设计方法.通过分析改进神经网络的理论概述,提出基于改进神经网络构建脉冲融合数学模型的方式,对图像融合中的行为进行数学描述与约束.同时,根据每个神经元在网络中的不同状态,制定图像融合行为实施规则,对其附近区域内的神经元信息进行捕获即可.以此根据随机分布概率,对图像中噪声的分布进行定义,在完成边缘去除处理的基础上,实现对图像融合技术的研究.设计对比实验,证明提出的融合技术在对多组图像融合组进行融合后,图像边缘清晰程度明显高于传统融合技术,图像并未出现失真现象.     

基于压缩感知的NSCT图像融合

现有的非下采样轮廓波变换图像融合方法随着分解级数的增加,其所包含的高频信息数据量会急剧增加,带来较大的运算量.针对这一问题,提出一种基于压缩感知的NSCT图像融合算法.利用压缩感知的测量矩阵对待融合图像经NSCT分解后得到的高频信息进行测量,以减少高频信息的数据量,并在压缩域融合后重构,最后与融合后的低频信息进行NSC...     

基于DM642融合系统的A Trous小波实时图象融合算法

摘要：给出了一种基于DM642融合系统的A Trous小波实时图象融合算法。融合系统核心处理器选用了适合视频图像处理的TI最新高性能定点DSP DM642,利用DM642的600MHz高速运算能力,EDMA和EMIF高速数据传输能力,与视频编/解码单元无缝连接的灵活可配置的视频端口,构建了双波段图像融合系统平台。在此系统上,对可见光图像进行A Trous小波变换,提取出不同分解层的特征信息,将特征信息与红外图像进行融合。融合后的图像保持了可见光图像的线条及边缘特征,还融合了红外图像的目标特征。仿真实验结果表明,在融合系统平台上实现双波段图像实时融合算法只需39.46毫秒左右,满足25帧/秒的工程需求。 关 键 词：图像融合;A Trous小波;实时处理;TI 0DM642     

基于邻域方差加权平均的多聚焦图像融合法

对已有的邻域方差加权平均的小波图像融合方法进行改进,利用离散小波变换对两幅多聚焦图像进行分解,得到了图像的低频和高频分量。根据多聚焦图像的特点,提出使用小波空间频率来选取低频系数,使用邻域方差加权平均方法来提取高频系数,将所得到的低频系数和高频系数重构融合图像。最后使用熵和交叉熵作为评价标准,得出改进方法优于原方法的结论。     

基于声纳与图像双传感融合系统的设计

针对单一图像识别系统和单一声纳识别系统对事物特征值数据量采集的不足造成识别误差这一缺陷,从仿生学中蝙蝠眼睛依旧存在的角度考虑设计了一种基于FPGA+DSP的声纳图像传感融合系统。该系统采用FPGA发射声纳信号与采集回波,并将预处理的回波数据传给DSP做进一步处理;采用CCD摄像头仿蝙蝠的眼睛采集图像数据,最后将采集到的声纳数据与图像数据在DSP中进行进一步算法处理,最终输出人耳能够识别的信号,借助于人脑参与分析识别,并对前方探测物做出规避动作。