基于邻域平均梯度的小波图像融合

在图像融合领域中,小波变换是一种重要的方法。首先对图像做小波分解,得到小波的分解系数,基于平均梯度能够反映图像微小细节的反差,应用了一种基于邻域平均梯度的小波融合算法,对源图像进行了融合,并与最大绝对值法,邻域方差法做了比较,采用峰值信噪比、信噪比和均方根误差作为评价度量,并指出了该算法的最佳分解层数,通过实验证明,该算法显示了一定的优势。     

基于平均梯度和方向对比度的图像融合方法

由于不同传感器获得的多幅图像对同一场景的描述具有信息的冗余性和互补性,在小波图像融合的基础上提出了一种基于平均梯度和方向对比度的图像融合方法。对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,在每幅图像的最高分解层上,分别计算高频子带每个系数的邻域绝对值均值和低频系数的邻域均值之比,采用两者之比较大者所对应的高频子带系数作为融合后所对应的小波系数,对于其他分解层上的高频系数和低频系数,利用梯度最大化的融合规则得到融合图像的小波系数,通过小波重构得到融合图像。将该方法应用于仿真实验,融合图像的视觉效果有很好的改善,客观评价指标有所提高。     

应用相关系数的小波变换图像融合算法

多聚焦图像融合的关键问题是如何保持原始图像的边缘和细节信息,由此本文提出了一种基于相关系数的小波变换图像融合策略.针对小波分解的不同频率域,设计了两种选择高频系数和低频系数的原则.选择高频系数时,采用绝对值最大、平均与选择相结合两个原则;选择低频系数时,基于平均与选择相结合、相关系数两个原则.最后将提出的算法用于多聚焦...     

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。     

基于累加梯度和PCA变换的图像融合算法

为了从不同源图像获取互补信息,获得一幅比任何源图像更准确、全面、可靠的复合图像,提出了一种基于局部累加梯度和PCA变换的图像融合算法.该算法在对源图像进行双树复小波变换的基础上,运用局部累加梯度准则实现融合图像的局部细节系数选取,运用基于PCA变换的选择或平均准则实现融合图像的局部逼近系数选取,并对获得的融合细节系数和逼近系数进行双树复小波反变换得到相应的融合图像.通过计算机仿真,从视觉效果和定量分析可以看出该图像融合算法是有效的.     

一种基于梯度的多聚焦图像融合算法

本文研究了基于梯度算子的多聚焦图像融合方法,对源图像小波变换的低频分量、高频分量分别采用加权平均、基于局部梯度算子的融合规则,并对高频分量的选择结果进行了一致性验证.实验结果证明,该方法可以获得很好的融合效果.     

一种基于小波变换的图像融合方法

论文探讨了基于小波变换的医学图像的融合方法,在对现有的有关融合规则及其所融合效果进行分析的基础上,提出了一种新的基于小波的融合方法.实验证明,该方法能在保留原图像信息的情况下增强融合图像的细节信息.     

基于局部熵的小波变换图像融合算法

研究基于小波变换的图像融合算法。首先对待融合图像进行小波多尺度分解,得到小波的分解系数,对高频分量和低频分量系数采取不同的融合规则。低频部分系数融合采用简单加权平均法,高频部分系数融合采用基于邻域熵值的方法。对融合后系数进行逆小波变换得到重构图像,融合后图像清晰、对比度好。与最大绝对值法、领域方差法作比较。最后通过熵、标准差、平均梯度值等参数对融合后的图像进行定量分析。实验数据表明提出的方法是切实可行的。     

基于梯度选取规则的小波变换在图像融合中的研究

该文用基于梯度选取的小波变换实现SAR与可见光图像的融合,在不同频率域的小波系数选取规则上引入区域平均梯度和全局梯度,对小波系数不是简单丢弃,而是加权叠加。给出了图像融合结果的定性评价,并用熵等评价参数进行了定量评价,实验取得了较好的结果。     

一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种改进的基于小波变换的多聚焦图像融合方法。该方法采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;对高频分量采用基于邻域方差加权平均的方法得到高频融合系数,对低频分量采用基于局部区域梯度信息的方法得到低频融合系数;进行小波反变换得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该方法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该方法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

基于边缘检测的双树复小波图像融合算法

提出了一种新的图像融合算法——基于边缘检测的双树复小波图像融合算法。多聚焦图像经过双树复小波变换较好地克服了传统小波变换的平移敏感性等缺点;低频系数利用边缘信息进行融合,较好地保留了图像的细节信息,提高了融合图像的质量;高频系数则采用常见的基于区域特征的融合规则。实验结果证明,该算法能够有效地提高融合图像的清晰度,细节更为丰富。     

一种基于双树复小波变换的图像融合方法

提出了一种基于双树复小波变换的图像融合方法。采用双树复小波变换对源图像进行分解后,该方法首先对各频域分别定义一种活性测度和匹配测度,再通过相应的匹配测度来计算各频域的融合因子,然后采用加权与选择相结合的规则融合高频系数和低频系数,得到融合图像的各频域系数。最后,采用双树复小波逆变换重构得到融合图像。实验表明,该融合方法具有良好的客观评价性能和主观视觉效果。     

基于边缘检测与归一化相关矩的图像融合方法

常见的基于小波变换的图像融合方法只是从小波系数的某一特性来考虑小波系数的选取,因而融合结果往往只提升了融合图像的某一特性。从数据融合的角度,提出了一种有效的融合算法,该方法将基于小波变换的图像边缘检测与归一化相关矩相结合并应用于图像的融合中。实验表明,与单一的融合规则相比,该方法能有效提高融合图像的质量。     

基于双树复小波变换彩色多聚焦图像融合方法

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,将双树复数小波变换引入到彩色多聚焦图像融合中。对彩色图像的三个通道分别进行融合处理,并采用基于多测度的融合策略：各通道小波变换后低频子带采用区域清晰度的方法;高频子带采用区域标准差的方法。融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。通过对实验结果的主客观性能分析,验证了该方法得到的融合图像效果较好,优于离散小波变换融合算法。     

基于小波变换的一种改进融合规则的图像融合

针对多聚焦图像,通过小波变换和基于窗口的系数绝对值和选大融合规则,存在着对噪声敏感和融合信息不完整等缺点。为了克服这些缺点,使融合后的图像包含尽可能多的源图信息,提出了一种在融合时两幅图像的系数都选取的融合规则。通过对多聚焦图像融合的实验结果比较表明,提出的融合规则的融合效果更优,可避免信息损失。     

双密度双树复小波域多聚焦图像融合

将双密度双树复小波变换引入多分辨率图像融合中,利用双密度双树复小波变换的多尺度、多方向性和平移不变性特征分解多聚焦图像,对分解后高、低频图像系数采用不同融合策略进行融合,应用双密度双树复小波逆变换重构图像。采用多组多焦距源图像进行融合实验,并对融合结果进行了客观评价。实验结果表明双密度双树复小波域融合方法对多聚焦图像具有更好的融合效果,图像的细节描述更加精确。     

基于替换规则的对偶树复小波变换遥感影像融合*

针对对偶树复小波变换(DT-CWT)比离散小波变换具有更好的方向选择性、平移不变性,能更好地表征影像特征的优点,提出了基于替换规则的对偶树复小波变换遥感多光谱和全色影像融合算法。通过对IKONOS影像的实验表明,本方法比基于实数小波变换的融合方法和IHS变换法有优势,在保留了光谱特征的基础上,更好地提高了融合影像的清晰度,且方法简单高效。