基于最小能量小波框架的多聚焦图像融合算法

针对正交小波不能同时具备光滑性、紧支性和对称性的缺点,论文提出了基于最小能量小波框架的多聚焦图像融合算法。该方法能够克服传统基于正交小波的融合算法所造成的边缘失真等现象。通过仿真,表明该算法具有较好的融合效果。     

基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合

本文提出了一种基于区域局部能量的不同聚焦点图像融合方法。本文利用小波分解,将图像分解为低频部分和高频部分,然后选择合适的比例,削弱低频部分,减小低频部分在整个图像能量中所占的比例,相对增大高频部分的比例,再重构图像。对于重构的图像,在空域中使用区域局部能量大小判定的方法,对各幅图像中的目标进行判断,并选择其中的清晰部分生成融合图像。该方法不但适用于多聚焦图像融合,而且还可以应用于特性类似的医学图像的融合。实验结果表明,该方法可以提取出多聚焦图像中的清晰目标,生成的融合图像效果优于Laplacian塔型方法和小波变换方法。     

多聚焦图像区域能量框架融合算法

在基于小波变换多聚焦图像融合算法中,由于融合图像中相邻像素点之间的不一致使融合图像质量大为降低。应用变换域的融合规则,以小波变换系数提取区域能量为特征值,并根据全局匹配度来决策融合规则,提出了能量框架融合算法,对小波各分量的来源进行一致性检测,使融合图像的小波分解系数更精确地应用于融合图像重构,并对此算法进行了仿真实验,通过对评价指标的分析比较,结果显示此算法图像融合效果优于加权平均、灰度值取大和区域能量算法。     

基于小波变换的多聚焦图像融合新算法

针对多聚焦图像,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法.首先将图像进行小波分解,得到低频图像和高频图像,对于低频图像采用基于邻域能量的方法进行融合,高频图像采用基于邻域方差取大的方法进行融合.最后进行小波逆变换,得到最终的融合图像.通过仿真实验验证了算法的有效性,实验结果表明,该算法明显优于传统算法.     

一种改进的基于方向区域能量的多聚焦图像融合算法

通过分析图像经小波变换后各子带的方向区域特性和比较各种图像融合算法的效果,提出了一种改进的基于方向区域能量选大图像融合算法.对于低频子带系数,采用基于归一化区域梯度加权的融合规则确定低频融合系数;对于高频子带系数,根据其所在高频子带的方向特性,采用基于方向区域能量选大的融合规则,进而确定高频融合系数.实验结果表明:改进...     

基于图像块多向梯度模的小波图像融合方法*

利用块分割图像融合算法的思想,提出了一种基于多向梯度模的小波图像融合方法：对图像块进行小波分解,利用小波反变换得到相同尺度的高频图像块,然后对高频图像块多向梯度滤波,比较对应块的高频图像的总的梯度模值,以挑选出其中清晰的图像块并进行一致性验证,重构图像。该方法不用进行小波反变换重构图像,真正保留了原始的清晰图像。通过实验,证明了该方法对于多聚焦图像的融合具有很好的效果和很好的稳定性。     

基于梯度的多曝光图像融合

针对运动场景拍摄的不同曝光度的图像序列,提出基于梯度的多曝光图像融合方法,将不同曝光度的图像细节呈现到同一张普通图像上。该方法是直接加权融合的方法,先用梯度信息来定义权值,然后用多分辨率加权融合。实验表明,本文的方法取得较好实验结果,消除运动物体对图像融合产生的影响,同时增强了图像的细节表现能力,具有较好的实用价值。     

基于自动聚焦算法的多聚焦图像融合

在分析了多聚焦图像特点的基础上, 将镜头自动聚焦算法移植到多聚集图像融合问题的研究中, 并加以改进, 其主要思想是: 以高频分量作为图像清晰度的判据, 寻求多聚焦图像的聚焦区域, 将其直接移植到融合图像中; 而对于一个焦点到另一焦点的过渡区域, 对其用取最大特征的融合算子进行处理。实验表明, 该算法是原图像特征的最佳近似, 优于小波分解的融合算法。     

多聚焦图像融合算法

多聚焦图像融合,是将两幅(或多幅)对同一场景的各个目标,聚焦不同的图像融合成一幅清晰的新图像.在多聚焦图像融合中,典型的群智能算法图像融合方法取得了较好的效果,如遗传算法、粒子群算法等.目前,对群智能算法的优化改进,加快图像的融合速度是一个主要的研究方向.     

基于小波变换的多聚焦图像融合

为了获得大场景的清晰图像,一般是将几幅聚焦于这一场景的不同目标点上的图像经过各种融合算法处理后获得。先对源图像进行小波变换,再计算其改进后的空间频率,然后采用改进后的空间频率作为参数来决定源图像数据的选取规则：低频部分采用基于改进后的空间频率的加权系数法,高频部分直接取基于改进后的空间频率的小波系数最大值。实验所选取的阈值为0．8。从实验结果可以看出采用的方法比文献[5]的方法更好地保留了源图像的边缘信息,同时也更大地提高了融合后图像所含的源图像信息量。     

小波变换和清晰块搜索结合的图像融合算法

在基于小波变换的多聚焦图像融合中,低频系数选取决定融合图像的轮廓,同时影响融合图像的边缘细节,因此小波变换法是以损失图像的局部清晰来换取整幅图像的平均清晰;而基于空域块选择的融合方法能很好地保留利用聚焦图像的清晰部分,但是图像模糊区域效果不佳。因此提出一种新的融合算法,先对图像进行小波变换融合,之后对原图像进行清晰块搜索,进行基于清晰块选择的图像融合。实验结果表明,该算法融合结果优于单一的小波变换算法。     

改进的多聚焦图像融合方法研究

主要论述了图像融合的基本知识,对多聚焦图像传统的基于空间频率的融合算法进行了改进。分别计算多聚集图像对应位置上每个像素所在窗口的空间频率,然后根据空间频率的大小对该位置像素进行处理,最后生成同一场景中所有物体都清晰的融合结果图像。通过仿真实验验证了算法的有效性,结果表明,该算法在多聚焦图像融合上要优于传统算法。     

基于对比度视觉模型的多聚焦融合图像的精确重构

采用基于对比度视觉模型的图像融合最优分块搜索算法 ,对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的清晰恢复进行了深入研究 .结果表明 :应用二十多幅各种不同图像实例 ,该方法的评价指标 RMSE(均方根误差 )不仅远小于目前国内外文献中研究的数值 ,甚至在一些情况下达到 0 ,实现了多聚焦图像对原始图像的精确重构 .该算法亦具有简捷性和可扩展性 ,对于非严格配准的图像也能得到很大程度地再现     

基于小波变换的多聚焦彩色图像融合新方法

给出了一种基于小波变换的多聚焦彩色图像融合方法。首先对待融合图像的R、G、B三分量进行小波变换,将其分成不同频率的子图像。然后对于低频和高频子图像采用不同的算法进行融合,得到融合图像的小波系数。最后利用小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,融合图像具有较小的颜色失真和较高的峰值信噪比。     

Curvelet变换在多聚焦岩心图像融合中的应用

利用基于光流的运动估计对岩心图像配准后,针对岩心高低不平图像出现部分模糊现象,提出了一种基于Curvelet变换的多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像进行Curvelet变换,采取低频分量取加权平均、高频分量取绝对值最大的融合规则,再进行Curvelet反变换。实验表明,基于Curvelet变换的融合方法可有效综合多聚焦图像,相比基于小波变换的图像融合,能获得更好的融合效果。     

微距摄影的多聚焦图像拍摄和融合

目的 对于微距摄影来说,由于微距镜头的景深有限,往往很难通过单幅照片获得拍摄对象全幅清晰的图像.因此要想获取全幅清晰的照片,就需要拍摄多幅具有不同焦点的微距照片,并对其进行融合.方法 传统的微距照片融合方法一般都假定需要融合的图像是已经配准好的,也并没有考虑微距图像的自动采集.因此提出了一种用于微距摄影的多聚焦图像采集和融合系统,该系统由3个部分组成.第1部分是一种微距图像拍摄装置,该硬件能够以高精度的方式拍摄物体在不同焦距下的微距照片.第2部分是一个基于不变特征的图像配准组件,它可以对在多个焦点下拍摄的微距图像进行自动配准和对齐.第3部分是一个基于图像金字塔的多聚焦图像融合组件,这个组件能够对已经对齐的微距照片进行融合,使得合成的图像具有更大的景深.该组件对基于图像金字塔的融合方法进行了扩展,提出了一种基于滤波的权重计算策略.通过将该权重计算与图像金字塔相结合,得到了一种基于多分辨率的多聚焦图像融合方法.结果 论文使用设计的拍摄装置采集了多组实验数据,用以验证系统硬件设计和软件设计的正确性,并使用主观和客观的方法对提出的系统进行评价.从主观评价来看,系统合成的微距图像不仅具有足够的景深,而且在高分辨率下也能够清晰地呈现物体微小的细节.从客观评价来看,通过将系统合成的微距图像与其他方法合成的微距图像进行量化比较,在标准差、信息熵和平均梯度3种评价标准中都是最优的.结论 实验结果表明,该系统是灵活和高效的,不仅能够对多幅具有不同焦点的微距图像进行自动采集、配准和融合,并且在图像融合的质量方面也能和其他方法相媲美.     

基于区域锐度的多聚焦图像融合

为了获得同一场景内所有物体都清晰的图像,提出一种新的多聚焦图像融合算法。把待融合图像进行分块,构造融合块的清晰度评价函数（区域锐度）,根据其区域锐度值,判断融合块应取自哪幅源图像。采用投票选举的方法对融合图像进行一致性校验,对相邻但来自不同聚焦图像的融合块进行加权融合。实验结果证明,与基于小波分解的融合算法相比,该算法速度快、效果好。     

基于可协调经验小波变换的多聚焦图像融合

提出了可协调经验小波变换,并将其应用于多聚焦图像融合。经验小波变换（EWT）是一种自适应信号分解方法,具有比经验模态分解和传统小波分解更好的特性。其核心思想是通过构造自适应的滤波器实现对信号的自适应分解。但是若直接对两幅多聚焦图像分别进行EWT分解,因各自生成的经验小波互不相关,将出现分解所得对应子带不匹配的情况,影响融合图像的质量。针对这一问题,提出了一种可协调的经验小波变换（C-EWT）,C-EWT分解下的两个多聚焦图像的对应子带是完全匹配的。基于此,利用C-EWT提出了一种新的多聚焦图像融合算法。每幅源图像经过C-EWT分解后,得到一个低频分量和多个高频分量; 对低频分量采用基于改进Laplacian能量和的阈值匹配选择与加权规则进行融合,对高频分量则采用局部Log-Gabor能量取大的融合规则;将融合之后的各子带分量进行重构得到融合图像。仿真实验表明：与其他六种融合算法相比,所提算法在融合聚焦区域、保留边缘和细节信息方面具有优势,融合图像具有更好的视觉效果,且客观评价指标与标准图像最为接近。