基于单层小波变换的图像融合压缩感知研究

提出了一种将单层小波变换与压缩感知相结合的图像融合新方法，仅通过测量图像的高频小波系数且保留了低频小波系数，利用不同的方案对低频小波系数和高频小波系数的测量进行融合。结合总变分（TV）最小化算法和融合测量来恢复高频小波系数，运用逆小波变换对融合图像进行重建。实验表明，该方法具有良好的融合性能和较低的计算复杂度。     

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Bayesian压缩感知的融合算法

根据压缩感知理论中的采样模式,提出了一种基于改进采样模式的压缩域图像融合算法.该算法首先通过双星型采样模式获得待融合图像的稀疏域压缩测量值,然后利用一种简单的绝对值最大融合规则直接在压缩感知域进行融合,最后通过贝叶斯的方法重构融合图像.在图像重建的过程中采用了贝叶斯方法.由于考虑了误差以及噪声的影响,使得融合图像的质量进一步提高.仿真结果表明,该算法具有良好的融合效果.     

基于梯度的压缩感知图像融合（英文）

目的:面向多传感器图像融合,实现基于梯度的压缩感知图像融合,使其具有传输量小,计算复杂度低的特点。创新点:提出一种基于梯度的融合规则(图1),对压缩感知系数进行融合,并对融合后的压缩感知系数进行反变换得到原图像,提高压缩感知融合质量。方法:首先,对多传感器捕获的图像进行压缩感知分解以提高传感器传输速率。然后在融合阶段,基于压缩感知系数梯度进行融合得到融合后的压缩感知系数,并对融合后的系数进行压缩感知反变换得到融合后图像。通过两种融合场景的应用实验(图2-7,表1-6),证明所提算法相比于其他传统压缩感知图像融合方法,在人眼视觉及客观融合标准中均更优。结论:针对多种融合场景,提出一种高效的基于梯度的压缩感知的图像融合方法,提高图像融合精度。     

一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法

随着压缩感知技术的发展,基于压缩感知的图像融合技术研究逐渐受到越来越多的重视。针对图像小波分解系数特点,提出了一种基于双放射状采样模式的压缩传感域图像融合算法。该算法首先通过双放射状采样模式获得待融合图像的小波稀疏域线性测量值;然后利用一种简单的绝对值最大融合规则直接在压缩感知域进行融合,最后通过最小全变分的方法重构融合图像。主客观实验结果表明,该算法具有良好的融合效果。     

基于多尺度积视觉特性的多聚焦图像融合算法

针对传统多尺度图像融合算法不能有效抑制噪声的缺陷,提出一种基于提升静态小波变换（LSWT）多尺度积的多聚焦图像融合算法,并在LSWT域中引入了局部可见度以及局部视觉特性对比度的概念.在融合低频子带系数和各高频子带系数时,分别提出了基于局部可见度和基于多尺度积的局部视觉特性对比度的系数选择方案.实验表明,该算法不仅能有效抑制噪声对融合算法的影响,而且能够得到比传统方法视觉效果更好和更优量化指标的融合图像.     

基于多小波变换和区域相似度的多聚焦图像融合

通过分析图像经多小波分解后小波系数的多个统计特征,构造出多小波系数区域相似度,结合多聚焦图像的成像机理,提出了一中基于多小波变换和区域相似度的融合算法,实验结果表明,该算法可有效融合多聚焦图像,从而获得场景内所有物体都清晰的图像.     

基于多尺度的自适应采样图像分块压缩感知算法

基于分块的压缩感知算法适用于图像信号的处理,通过平滑迭代阈值投影法可以快速重构图像,但存在低采样率下重构图像质量较差的缺点。基于全变差分的分块压缩感知算法,在一定程度上能提升重构效果,但降低了运算速度。针对以上算法的不足,提出基于多尺度的自适应采样图像分块压缩感知算法。根据小波分解后不同层对重构结果影响所占权重不同的特性,自适应分配给每一层不同的采样率,并在重构时将平滑迭代阈值投影法应用到每一层的每一个子带的分块上。实验结果表明,与传统的迭代阈值投影法相比在重构质量上提高了1~3 d B,在重构速度上与迭代阈值投影法相当并优于全变差分法。     

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。     

一种区域特性的小波图像融合新算法

提出了一种基于区域特性的小波图像融合新算法。对原始图像进行小波多尺度分解,得到在不同尺度和方向下的低频系数和高频系数;对低频系数,采用图像区域之间的相关系数和区域方差的融合规则确定低频融合系数,而对不同尺度和方向下的高频系数,采用基于局部区域能量的融合规则确定高频融合系数;最后,通过小波逆变换得到融合图像。对多组图像进行了融合仿真实验,并用平均梯度、信息熵和空间频率对融合结果进行了客观评价。实验结果表明,该算法优于传统的融合算法,取得了更好的融合效果。     

基于压缩感知的图像盲水印算法

针对现代数字水印的设计要求,结合压缩感知理论,提出一种图像盲水印算法。该算法利用自然载体图像在小波域中稀疏的特性,将加密后的水印嵌入载体图像离散小波变换系数中。提取水印时, 无需原始载体图像或其他先验知识,根据向量空间、矩阵方程的一些性质,以及压缩感知的重构算法,只需一个密钥(随机数种子)即可从嵌有水印的载体图像中精确提取水印并重构原始载体图像。实验证明,该水印算法具有良好的特性,能够满足实际应用的要求。     

基于压缩感知的图像处理算法研究

在对图像数据进行识别和恢复的过程中,由于图像的相似性,存在数据的稀疏性。在压缩感知恢复图像的过程中,由于缺乏对统计数据先验信息的利用,导致计算复杂度高,并且恢复精度低。针对此问题,采用压缩感知的改进算法对图像进行恢复,对矩阵的相似性和相似距离进行定义,根据定义应用主成分分析映射以及贝叶斯先验信息对图像的迭代恢复算法进行改进。实验结果显示,所提方法的准确性明显高于其他恢复算法,并且恢复的图像清晰度高。根据计算复杂度的对比,所提算法的计算复杂度低,计算时间少。     

基于二代Curvelet变换和区域匹配度的图像融合算法

提出了一种新的基于二代Curvelet变换的多传感器图像融合算法,分别讨论了粗尺度系数和细尺度系数的融合规则。首先采用二代Curvelet变换对源图像进行多尺度的分解,将粗尺度系数值进行变换使其强度分布一致,再采用加权平均的方法确定粗尺度融合系数。采用显著性测度和区域匹配度联合分析的方法确定细尺度系数,并进行一致性验证,最后进行二代Curvelet逆变换获取融合图像。将传统融合规则和该方法从独立因素、联合因素以及综合评价3方面进行了比较,结果表明,该方法较好地保持了边缘信息,减少了细节信息的损失,具有较优的性能参数和良好的视觉效果。     

基于形态滤波的小波融合图像增强算法

研究图像优化问题。针对目前常用的空域或频域图像存在各种噪声干扰降低了图像的清晰度,为了在降低图像噪声,保护图像细节和边缘信息,提出一种形态滤波的小波融合图像增强算法MWF。首先分别采用巴特沃斯低通滤波和形态学高帽处理对含噪图像进行滤波,得到两幅过滤的图像,再将这两幅图像分别进行离散小波变换,然后利用变换结果在小波域内依据融合规则进行融合,最后对融合结果进行反变换得到清晰的图像。得到的图像是通过空域滤波和频域增强方法的结合,综合了两种方法各自的优点,仿真结果表明,MWF算法对混合噪声干扰有较好的抑制作用,并实现了图像增强的效果,为图像优化提供了依据。     

面向对象的遥感图像融合处理系统的设计与应

基于图像处理和软件工程理论,详细介绍了面向对象的遥感图像融合处理系统的总体设计思想以及小波变换融合算法。结合ENVI/IDL提供的开发语言,完成系统的软件研制,并分析其功能特点。最后以某地区的遥感图像为例,同时应用ENVI平台和该软件进行融合处理。目视和定量分析的结果说明,本系统在处理速度、融合精度、可操作性等方面均有良好的竞争力。     

基于小波包变换的遥感图象融合

为了能够更好地把来自多传感器的图象信息综合起来，以提高对图象信息的分析和提取能力，在研究了小波包图象分析法之后，提出了一种基于小波包变换的图象融合方法，由于小波包变换能对图象进行多层次分解，包括对小波变换没有细分的高频部分也能进行进一步的分解，因此小波包分析能够为图象提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法，利用此融合算法将由多传感器获得的同一目标不同波段的遥感图象和不同分辨率的遥感图象进行融合后得到的融合图象，能够很好地将源图象的细节融合在一起，通过与该融合图象进行主观与客观的评价比较，证明该融合方法可以获得更好的融合效果。     

一种基于小波包变换的遥感影像融合方法

针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

基于Contourlet变换的遥感图像融合

利用Contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,提出了一种基于Contourlet变换的遥感多光谱与全色波段图像融合新算法。算法首先对多光谱图像进行IHS变换,然后将多光谱的I分量和全色图像进行Contourlet分解,进而在不同子带中进行图像融合,低频采用一种新的基于形态学梯度算子的边缘信息融合算法,高频采用区域标准方差融合并使用形态学进行一致性检测,最后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸并替代原来的I分量,进行IHS反变换后得到最终的融合图像。实验结果表明,与传统的图像融合算法相比,该算法能够更有效地融合源图像信息,保持源图像特征。     

基于改进的提升小波变换的图像融合算法

研究图像融合精度问题,由于光学传感器的光谱分辨率不同,在图像融合中易丢失信息,影响图像质量。传统的图像融合算法计算量大、实时性差的缺点,同时没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对融合的影响,因而得到的融合效果不理想。为了解决上述问题,提出了一种改进的提升小波变换图像融合新算法,算法引进了图像对称概念策略,仿真结果表明,改进的图像融合算法计算量明显减少,实时性也明显提高,与传统的标准小波变换图像融合算法以及拉普拉斯金字塔融合算法相比,较有效地提高了图像融合的精确度。     

一种基于区域分割的多尺度遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是图像融合的重要问题,提出了一种区域分割和小波变换相结合的多尺度遥感图像融合方法。首先对经过配准的待融合图像进行小波变换,然后对变换后的低频系数进行基于区域标准差的分割,将低频系数分为目标信息和背景信息,接着对目标信息采取基于绝对值的融合,对背景信息采用基于灰度误差的融合。对小波变换后的高频系数采用基于清晰度的融合规则,最后进行小波逆变换得到融合图像。将该方法和几种常用融合方法进行对比分析,结果表明:该方法在有效地保持多光谱影像光谱信息的同时,可以有效地提高融合影像的空间细节信息,有利于后续进行信息提取和图像分类。