基于图像分解和稀疏表示的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合中缺乏细节保护和结构不连续的不足,提出了一种基于图像分解的多聚焦图像融合算法.首先,源图像采用卡通纹理图像分解得到卡通部分和纹理部分;其次,卡通部分采用卷积稀疏表示的方法进行融合,纹理部分采用字典学习进行融合;最后,将卡通和纹理部分融合得到融合图像.实验建立在标准的融合数据集中,并与传统和最近的融合方法进行比较.实验结果证明,该算法所获得的融合结果在方差和信息熵上具有更好的表现,该算法能够有效克服多聚焦图像融合中缺乏细节保护和结构不连续的缺点,同时有更好的视觉效果.     

基于稀疏表示的自适应图像融合方法研究

图像融合是将两幅或两幅以上由不同传感器在同一时间或不同时间获取的关于某个具体场景的图像或图像序列信息融合为一幅图像,使得融合图像更有利于人们分析和理解。基于目前经典的图像融合方法的基础,提出一种新的基于稀疏表示的自适应图像融合算法。首先根据训练的超完备字典将两幅源图像表示为两组稀疏系数,然后根据系数的特征自适应地选取融合规则对系数进行融合,最后由融合系数和字典进行重构得到融合图像。该算法在稀疏表示的过程中能够有效地避免产生块效应且能去除噪声,从而提高图像质量。实验结果表明该方法在主观和客观评价上均优于其他算法。     

基于稀疏表示的医学图像融合

针对传统基于K阶奇异值分解(KSVD)的字典学习算法时间复杂度高,学习字典对源图像的表达能力不理想,应用于医学图像融合效果差的问题,提出了一种新的字典学习方法:在字典学习之前对医学图像的特征信息进行筛选,选取能量和细节信息丰富的图像块作为训练集学习字典;根据学习得到的字典建立源图像的稀疏表示模型,运用正交匹配追踪算法(OMP)求解每个图像块的稀疏系数,采用"绝对值最大"策略构造融合图像的稀疏表示系数,最终得到融合图像.实验结果表明:针对不同的医学图像,提出的方法有效.     

小波变换和稀疏表示相结合的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,提出一种结合小波变换和稀疏表示的融合算法.该算法充分利用小波变换具有保持光谱信息这一优势,首先对多光谱图像进行IHS (intensity-hue-satuation)变换,然后对亮度分量和全色图像进行单层小波变换,得到对应的高低频系数.分析高低频系数的特征,对于不能认为是“稀疏”的低频系数采用稀疏表示进行融合;对于可以认为是“稀疏”的高频系数采用图像信息融合规则进行融合.最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合结果.实验结果表明,该算法最大限度地保留了光谱信息,并提高了空间分辨率.     

基于稀疏表示的SAR图像压缩方法研究

基于过完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用过完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示。采用基于过完备字典稀疏表示的方法实现SAR图像的压缩。为了得到表示图像所需要的信息,只需要存储稀疏分解的系数极其对应的坐标,实现压缩的目的。采用K-SVD算法实现过完备字典的构造。K-SVD算法是一种基于学习的算法,由于训练样本全部来自于图像本身,因此字典能够更好地逼近图像本身的结构,实现稀疏表示。仿真表明对于SAR图像的压缩,算法是有效的,并且优于基于DCT的Jpeg算法和基于小波变换的EZW和SPIHT算法。     

基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法

提出了一种基于多尺度形态学融合的分水岭图像分割方法,采用多尺度结构元素对输入图像并行滤波,并对结果图像进行基于小波变换的图像信息融合。针对小波分解的不同频率域,选择不同的融合规则,既抑制噪声又保持目标轮廓信息。最后,采用最大熵法自适应确定算法的初始阈值,并给出一种有效的区域合并方法来优化分割结果。实验证明,采用此分割方法可以获得较好的分割结果。     

基于稀疏表示和决策融合的图像分类方法

利用多个稀疏表示分类器融合的决策信息对图像进行分类,可避免单个特征对图像分类的影响。提出一种自适应调节权重的多稀疏分类器融合图像分类方法。对原始图像分别提取3组不同特征,并训练出各自稀疏表示分类器;根据各个子分类器的准确率,通过迭代计算自适应确定各分类器最终权重;融合各子分类器的输出结果进行最终类别判断。基于Cifar-10图像数据集进行多组实验,结果表明,相对仅提取单特征的图像分类方法,该方法有效提高了图像分类准确率。     

基于小波域的自适应多尺度图像融合

在小波变换的基础上提出了自适应图像融合算法,该方法通过自适应多尺寸窗的应用得到融合图像.最后分别对仿真图像和多聚焦图像进行了图像融合的实验并与其它几种算法进行了比较.结果表明,该算法对提高图像融合的质量有显著的优势,证明了算法的有效性和可行性.     

基于结构组稀疏表示的遥感图像融合

目的 稀疏表示在遥感图像融合上取得引人注目的良好效果,但由于经典稀疏表示没有考虑图像块与块之间的相似性,导致求解出的稀疏系数不够准确及字典学习的计算复杂度高。为提高稀疏表示遥感图像融合算法的效果和快速性,提出一种基于结构组稀疏表示的遥感图像融合方法。方法 首先,将相似图像块组成结构组,再通过组稀疏表示算法分别计算亮度分量和全色图像的自适应组字典和组稀疏系数;然后,根据绝对值最大规则进行全色图像稀疏系数的部分替换得到新的稀疏系数,利用全色图像的组字典和新的稀疏系数重构出高空间分辨率亮度图像;最后,应用通用分量替换（GCOS）框架计算融合后的高分辨率多光谱图像。结果 针对3组不同类型遥感图像的全色图像和多光谱图像分别进行了退化和未退化遥感融合实验,实验结果表明：在退化融合实验中,本文方法的相关系数、均方根误差、相对全局融合误差、通用图像质量评价指标和光谱角等评价指标比传统的融合算法更优越,其中相对全局融合误差分别是2.326 1、1.888 5和1.816 8均远低于传统融合算法;在未退化融合实验中,除了在绿色植物融合效果上略差于AWLP（additive wavelet luminance proportional）方法外,其他融合结果仍占有优势。与经典稀疏表示方法相比,由于字典学习的优越性,计算复杂度上要远低于经典稀疏表示的遥感图像融合算法。结论 本文算法更能保持图像的光谱特性和空间信息,适用于不同类型遥感图像的全色图像和多光谱图像融合。     

基于改进的稀疏表示和PCNN的图像融合算法研究

为提高图像融合的清晰度,本文提出一种基于改进的稀疏表示和脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network,PCNN）的图像融合。利用非下采样剪切波变换（non-subsampled shearlet transform,NSST）对源图像进行分解变换,得到相应的低频子带和高频子带具有不同的信息。对于低频子带,采用改进的稀疏表示进行融合,利用K奇异值分解（K-singular value decomposition,K-SVD）算法,并对源图像进行自适应学习的多个子字典构造成联合词典。对于高频子带,则改进PCNN融合系数的选择方法,利用改进的空间频率作为神经元反馈输入来激励PCNN模型,并根据点火输出的总幅度最大的融合规则选择高频系数。最后,将融合后的低频子带和高频子带系数进行NSST逆变换,重构出融合图像。实验结果表明:该算法很好地保留了图像的边缘信息,并且得到的图像在相关的客观评价标准上也取得了良好的效果,表明了本算法的有效性。     

基于拓展稀疏表示模型和LC-KSVD的人脸识别

为了提高人脸的识别率和识别速度及其识别的鲁棒性,提出了基于拓展稀疏表示模型和LC-KSVD（Label Consist K-SVD）的人脸识别算法。针对字典学习中只包含表示能力没有包含类别信息的问题,在原始的稀疏表示模型中添加了残差向量作为系数修正向量,使得拓展稀疏表示模型具有更强的鲁棒性;在字典学习中添加稀疏编码和分类器参数约束项,通过字典学习同时更新稀疏编码和分类器参数,使字典中包含很好的表示能力和判别分类能力。实验结果表明,基于拓展稀疏表示模型和LC-KSVD的人脸识别具有高识别率和低识别速度,并且有很好的鲁棒性。     

结合级联字典和双层稀疏分解的图像重构

图像重构问题中一个关键的问题是如何选取变换基实现对图像的稀疏分解。根据Meyer图像模型将图像分割为卡通部分（cartoon,or piecewise smooth）和纹理部分（texture）,并用Symlet系列小波基、Contourlet基和离散余弦变换基、波原子分别构造级联字典表示图像的卡通部分和纹理部分。然后利用块坐标松弛法求解优化问题提出结合级联字典和双层稀疏分解的图像重构算法。实验结果表明,与基于单一最佳小波基的重构算法和基于级联字典的匹配追踪算法比较,该算法获得更高的图像重构质量。     

A general framework for image fusion based on multi-scale transform and sparse representation

In image fusion literature, multi-scale transform (MST) and sparse representation (SR) are two most widely used signal/image representation theories. This paper presents a general image fusion framework by combining MST and SR to simultaneously overcome the inherent defects of both the MST- and SR-based fusion methods. In our fusion framework, the MST is firstly performed on each of the pre-registered source images to obtain their low-pass and high-pass coefficients. Then, the low-pass bands are merged with a SR-based fusion approach while the high-pass bands are fused using the absolute values of coefficients as activity level measurement. The fused image is finally obtained by performing the inverse MST on the merged coefficients. The advantages of the proposed fusion framework over individual MST- or SR-based method are first exhibited in detail from a theoretical point of view, and then experimentally verified with multi-focus, visible-infrared and medical image fusion. In particular, six popular multi-scale transforms, which are Laplacian pyramid (LP), ratio of low-pass pyramid (RP), discrete wavelet transform (DWT), dual-tree complex wavelet transform (DTCWT), curvelet transform (CVT) and nonsubsampled contourlet transform (NSCT), with different decomposition levels ranging from one to four are tested in our experiments. By comparing the fused results subjectively and objectively, we give the best-performed fusion method under the proposed framework for each category of image fusion. The effect of the sliding window’s step length is also investigated. Furthermore, experimental results demonstrate that the proposed fusion framework can obtain state-of-the-art performance, especially for the fusion of multimodal images.     

近邻局部OMP稀疏表示图像去噪

目的 基于分类的稀疏字典去噪算法改善了字典训练阶段的效率问题,但稀疏分解阶段仍是全字典匹配,影响算法运行速度。为了解决稀疏去噪算法在稀疏分解阶段因复杂矩阵运算及字典全局搜索导致的算法效率低,以及冗余的稀疏字典因无法描述图像具体特征而影响图像去噪效果的问题,提出改进算法。方法 首先稀疏分解阶段,在原正交匹配追踪算法基础上引入字典原子聚类思想,提出局部正交匹配追踪算法,将全局搜索优化为局部搜索;为保证局部搜索仍能保持良好的匹配结果,提出近邻择优策略,计算聚类中心与信号原子的距离,从而按照某一阈值自适应地选择最优的n个子字典作为稀疏分解的匹配空间;最后将图像分解为内容簇和背景簇,对内容簇采用基于近邻的局部K奇异值分解（K-SVD）算法去噪,背景簇采用均值滤波方法去噪。结果 对USC标准数据库中大量图像进行去噪实验,本文算法去噪结果的峰值信噪比值比K-SVD算法平均提高了1.53 dB,比2维块匹配（BM3D）算法平均提高了0.72 dB,比聚类的稀疏表示去噪（CSR）算法平均提高了0.5 dB;运行时间比原算法提高了23.2%。结论 本文算法针对灰度图像去噪,在去噪效果及去噪效率方面均有改善,尤其对细节纹理较丰富的灰度图像去噪具有一定的应用价值。