基于小波变换的多规则图像融合方法

针对红外和可见光图像各自特征,提出了基于小波变换多分辨率的不同规则图像融合方法.首先对原图像进行多级小波分解,产生多频带小波系数,利用像素的局部区域方差、平均梯度及掩膜滤波等方法对不同频带小波系数计算融合权重,最后将小波融合系数逆变换实现图像的融合处理.实验结果表明,融合图像特征显著,易于观察.     

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.     

基于小波变换的图像融合技术研究

基于小波变换的融合算法形成了多分辨率融合算法的一个新的有用框架。由于人类视觉只对亮度信号的局部对比度敏感,提出了小波对比度的概念。图像经小波多分辨率分解后,依照小波对比度,定义变换系数邻域活性和系数匹配程度测度,按照系数匹配程度加权系数形成融合图像。将小波多分辨率分解和人类视觉对局部对比度敏感的特性优雅地结合在一起。     

基于小波变换图像融合算法的研究

图像融合技术是将获得的两个或两个以上图像进行融合,生成一个新的图像的过程。本文通过对小波变换理论的分析研究,运用高频融合规则和低频融合规则,对图像进行加权融合,然后将新生成的图像与原图像进行对比。本文运用MALTAB软件对小波变换的融合算法进行仿真,使得实验结果能够很清晰明了的体现出来,充分展示出图像融合技术的优势所在。     

基于小波变换的图像融合方法

数据融合是80年代初形成与发展起来的一种信息综合处理技术。图像融合是数据融合在数字图像处理方面的一个应用。本文着重讨论了基于小波变换的两种融合方法：基于像素的融合方法与基于区域的融合方法，及它们各自的实现方式。     

基于小波分析的不同融合规则的图像融合研究

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用,以小波分析为工具是这一领域研究方法上的重大突破.在引入小波分析用于图像融合的基础上,对现有的常用的融合规则和融合算子进行了介绍.选取其中有代表性的算法进行了大量实验,并用熵、交叉熵、交互信息量等多种评价方法进行了定量分析与比较.最后得出结论并指出该领域今后研究的方向.     

基于双树复小波变换的自适应图像融合方法

双树复小波具有平移不变性、方向选择性、有限冗余等特点,用于图像融合,优于传统的小波变换方法。本文提出一种基于双树复小波变换的自适应图像融合方法,源图像复小波分解后低频采用PCA,高频采用区域能量算法。通过对可见光和红外图像的融合实验,结果证明了双树复小波的优势和所用融合算法的有效性。     

基于小波变换的图像融合技术研究

提出了一种基于小波变换的图像融合算法.首先,将配准后的多源图像进行小波分解,从而得到各个源图像的低频系数和高频系数.其次,对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理,最后,通过小波逆变换得到融合图像.通过大量的实验以及与其他融合算法的比较分析,表明该方法的有效性和优越性.     

一种基于提升小波变换的图像融合方法

在针对传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、内存需求量大，不适于实时应用的局限性的基础上，提出了一种基于提升小波变换的图像融合算法。多个源图像分别进行提升小波分解，使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数，通过提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，提出的算法无论在执行时间还是融合图像质量上都优于传统方法，有广泛的应用前景，特别适用于实时系统。     

基于小波变换的红外图像融合技术研究

图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并形成一幅新的图像,以便更好地进行监视和侦察之类的视觉感知。文中介绍了小波变换及其Mallat快速算法,提出了基于小波变换的图像融合方法,并分析了可见光与红外图像的融合结果,结果表明,小波变换融合图像包含了所有传感器的相关信息,其性能优于高斯－拉普拉斯金字塔结构算法,这一原理也可以应用到两幅以上的图像上,无论这些旬否在同一光谱波段内。     

基于小波变换的加权图像融合方法

提出了一种基于小波变换的多光谱图像与高空间分辨率图像融合方法。该方法通过局部方差准则利用加权平均将高空间分辨率图像和多光谱图像经小波分解的低频分量进行融合,然后将融合的低频分量和高空间分辨率图像的细节分量结合进行小波反演变换得到融合图像。通过和WT方法的融合结果进行对比评价,表明了该方法在提高多光谱图像的空间细节表现能力和保持光谱信息上都有很好的效果。     

A modified statistical approach for image fusion using wavelet transform

The fusion of images is an important technique within many disparate fields such as remote sensing, robotics and medical applications. For image fusion, selecting the required region from input images is a vital task. Recently, wavelet-based fusion techniques have been effectively used to integrate the perceptually important information generated by different imaging systems about the same scene. In this paper, a modified wavelet-based region level fusion algorithm for multi-spectral and multi-focus images is discussed. Here, the low frequency sub-bands are combined, not averaged, based on the edge information present in the high frequency sub-bands, so that the blur in fused image can be eliminated. The absolute mean and standard deviation of each image patch over 3 × 3 window in the high-frequency sub-bands are computed as activity measurement and are used to integrate the approximation band. The performance of the proposed algorithm is evaluated using the entropy, fusion symmetry and peak signal-to-noise ratio and is compared with recently published results. The experimental result proves that the proposed algorithm performs better in many applications.     

基于小波多分辨分析的图像融合方法

图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并形成一幅新的图像,以便更好地进行监视和侦察之类的视觉感知[1,2]。在阐述了小波变换多分辨分析的基本原理及其特点的基础上,提出了基于小波多分辨分析的图像融合的新方法。实验结果表明,该方法效果良好,可广泛用于各研究领域。     

基于小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换的改进图像融合方法。对小波分解后的高频分量使用图像区域内像素的最大绝对值作为该区域中心像素的活性测度以得到融合图像的高频分量,对分解后的低频分量通过度量其图像块的质量来确定融合图像的低频分量。实验结果表明,该方法得到的融合图像清晰度和对比度都较好,是一种有效的图像融合算法。     

基于小波变换多尺度积的图像融合算法

图像融合是图像处理中的关键技术之一。它在军事和民用图像处理领域获得了广泛的应用。提出了一种新的基于小波变换多尺度积的图像融合算法,小波变换多尺度积具有放大信号边缘特征和降低信号噪声的特点,有利于在融合图像中保持图像的细节特征。利用统计分析的评判准则,如熵、标准偏差评价图像的融合效果。实验结果表明该方法提高了图像的熵和标准偏差。在保留原图像信息的情况下增强了融合图像的细节信息。     

基于小波变换的双色红外图像融合检测方法

针对复杂背景中/长波红外图像的特点,提出了一种基于小波变换的中/长波红外图像融合检测方法。首先,对原始中/长波红外图像分别进行小波变换,提取出两幅图像的低频和高频信息;然后,分别对图像的低频和高频信息采用不同的融合准则进行融合,并用小波逆变换重建成融合图像,自适应选取阈值,获得最终的目标检测结果。在实验中,采用相同的方法分别用融合图像、单波段红外图像进行目标检测,实验结果证明,用文中提出的融合检测算法优于仅用长波或中波红外图像的目标检测。     

基于小波的全局多源遥感图像信息融合方法

提出的图像信息融合方法用于解决传统方法在空间分辨率等方面的不足。原始图像经过小波变换，分解成子图像，再进行分块处理，高、低分辨率图像根据全局方差准则分别计算融合的权值系数，进行图像融合重建，然后，对图像采用全局法进行信息融合，实验表明，方法切实可行，能使低分辨率图像接近于高分辨率图像。     

A novel algorithm of multi-sensor image fusion based on wavelet packet transform

In order to enhance the image information from multi-sensor and to improve the abilities of the information analysis and the feature extraction, this letter proposed a new fusion approach in pixel level by means of the Wavelet Packet Transform （WPT）. The WPT is able to decompose an image into low frequency band and high frequency band in higher scale. It offers a more precise method for image analysis than Wavelet Transform （WT）. Firstly, the proposed approach employs HIS （Hue, Intensity, Saturation） transform to obtain the intensity component of CBERS （China-Brazil Earth Resource Satellite） multi-spectral image. Then WPT transform is employed to decompose the intensity component and SPOT （Systeme Pour I＇Observation de la Therre ） image into low frequency band and high frequency band in three levels. Next, two high frequency coefficients and low frequency coefficients of the images are combined by linear weighting strategies. Finally, the fused image is obtained with inverse WPT and inverse HIS. The results show the new approach can fuse details of input image successfully, and thereby can obtain a more satisfactory result than that of HM （Histogram Matched）-based fusion algorithm and WT-based fusion approach.     

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。