一种多聚焦图像融合方法

提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法．该方法首先通过小波变换得到源图像的小波系数，然后对低频和高频分量采用不同的融合规则和融合算子构造融合图像的小波系数，最后基于一致性检测由高低频融合系数得到最终的融合结果．用两组源图像数据验证所提出的融合算法，并与其他融合算法进行比较，仿真结果表明该算法在多聚焦图像融合中优于其他方法．     

基于小波变换和引导滤波的多聚焦图像融合

为了进一步提高多聚焦图像融合效果，提出了一种基于小变换和引导滤波的多聚焦图像融合方法。对源图像进行二维小波分解，得到低频子带系数和高频子带系数。对低频子带系数采用引导滤波加权融合；对高频子带系数引入最大对称环绕显著性检测算法(Maximum Symmetric Surround Saliency Detection Algorithm,MSSS），归一化显著图得到权重图，进而进行加权融合。把得到的高频和低频子带系数进行小波重构，得到最终的融合图像。实验结果表明，与其他算法相比，所提算法具有更好的清晰度，得到较好的融合结果。     

一种新的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法;该算法首先采用小波-Contourlet变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;接着根据高、低频分量各自的区域特性,采用不同的融合规则进行处理,得到小波-Contourlet变换域的融合系数,最后通过反变换得到融合图像;采用信息熵、标准差和互信息3个评价标准,将该算法和传统的小波算法和Contourlet算法的融合结果进行了比较;实验结果表明,该算法获得的评价指标都优于其它算法,且融合图像较好地从源图像中提取了有用信息,提高了融合质量.     

Curvelet变换在多聚焦图像融合中的应用

综合分析Curvelet变换的特性,提出一种基于Curvelet变换的多传感器图像融合算法。首先将图像进行Curvelet变换,然后基于子块区域方差和区域能量对图像的低频系数和高频系数采用不同的融合规则将Curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果。对该方法得到的融合图像进行了主客观评价和对比。实验结果表明,该方法得到的融合图像在图像边缘等细节上比传统方法和小波算法得到的图像具有更好的视觉效果,在均方根误差、偏差指数、峰值信噪比等客观指标上都优于其他方法。     

基于小波变换的区域特征加权自适应图像融合算法

提出了一种基于小波变换的区域特征加权自适应图像融合算法。首先对源图像做小波变换,分解成低频和高频图像,分解后的低频图像选取一组区域特征进行自适应动态加权,高低频图像采用区域能量融合规则,再对得到的低频和高频图像进行小波反变换。实验结果表明该方法能得到较好的融合效果。     

基于加权改进小波变换的图像融合算法

针对低对比度图像融合时会造成图像细节模糊等缺陷,提出一种基于加权双正交自适应小波变换的图像融合算法。取小波系数局部模极大并进行自适应加权修正以融合高频系数。采用对2幅原图像的低频系数加权自适应的方法对低频系数进行融合。对多聚焦图像和多光谱彩色图像分别采用计算图像信息熵和均方根误差、计算图像平均梯度的方法对融合的性能进行评价。实验结果表明,采用该融合规则得到的融合图像具有良好的融合效果。     

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Curvelet变换的自适应遥感图像融合算法

提出一种基于Curvelet变换的自适应遥感图像融合算法.首先对全色图像和多光谱图像图像做Curvelet变换,分解成低频系数和高频系数,分解后的低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,高低频系数采用以空间频率为度量标准结合自适应因子进行自适应融合规则,再对得到的低频和高频系数进行Curvelet反变换得到融合图像.实验结果表明该算法是一种有效可行遥感图像融合算法.     

基于静态小波变换和2代曲波变换的图像融合算法

提出了一种基于静态小波变换(SWT)和2代曲波(curvelet)变换的图像融合算法.首先将原图像分别进行SWT变换得到高、低频分量.然后,对低频分量采用基于2代曲波变换的方法进行融合,对高频分量基于绝对值最大的方法进行融合.最后进行SWT逆变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该算法具有SWT变换和2代曲波变换二者的优点,主客观评价均优于单独SWT变换和单独2代曲波变换融合算法,也优于离散小波变换(DWT)和曲波变换相结合的融合算法.     

基于复小波-Contourlet变换的高维信号处理

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,相对于小波变换具有较好的方向性、较高的逼近精度和较好的稀疏表达性能。因此将Contourlet变换用于多维信号处理,能更好的提取图像信号边缘特征,为融合提取更多的特征信息。利用对偶树复小波-Contourlett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种自适应对偶树复小波-Contourlet变换的多传感图像融合新算法。算法是将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像。将其他的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。     

一种基于提升小波变换的图像融合改进算法

提出一种基于提升小波变换的图像融合算法.对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像.仿真实验结果表明该算法能有效地减少融合图像的失真,是一种有效的图像融合算法.     

基于双正交小波提升机制的图像融合方法

为了从不同源图像中获取更多的互补信息,提出了一种基于提升机制的图像融合方法.在分析图像融合近几年研究成果的基础上,对融合图像进行双正交小波变换,获得不同尺度下的小波金字塔图像,再对低频系数取加权平均值,高频系数进行局部梯度运算,采用局部梯度值最大值作为高频系数,最后对处理的小波域的高低频系数反变换得到融合后图像.通过分析实验结果表明,提出的算法适合两幅及多幅图像的自主融合,而且可以获得视觉效果更好、细节更为丰富的融合图像,消除块效应.     

Infrared and visible image fusion using fuzzy logic and population-based optimization

This paper presents a new wavelet-based algorithm for the fusion of spatially registered infrared and visible images. Wavelet-based image fusion is the most common fusion method, which fuses the information from the source images in the wavelet transform domain according to some fusion rules. We specifically propose new fusion rules for fusion of low and high frequency wavelet coefficients of the source images in the second step of the wavelet-based image fusion algorithm. First, the source images are decomposed using dual-tree discrete wavelet transform (DT-DWT). Then, a fuzzy-based approach is used to fuse high frequency wavelet coefficients of the IR and visible images. Particularly, fuzzy logic is used to integrate the outputs of three different fusion rules (weighted averaging, selection using pixel-based decision map (PDM), and selection using region-based decision map (RDM)), based on a dissimilarity measure of the source images. The objective is to utilize the advantages of previous pixel- and region-based methods in a single scheme. The PDM is obtained based on local activity measurement in the DT-DWT domain of the source images. A new segmentation-based algorithm is also proposed to generate the RDM using the PDM. In addition, a new optimization-based approach using population-based optimization is proposed for the low frequency fusion rule instead of simple averaging. After fusing low and high frequency wavelet coefficients of the source images, the final fused image is obtained using the inverse DT-DWT. This new method provides improved subjective and objectives results as compared to previous image fusion methods.     

基于脉冲耦合神经网络的异源图像融合方法

针对基于主成分分析与二代小波变换的图像融合算法中鲁棒性不高、融合图像质量较低的问题,提出了基于鲁棒性主成分分析与脉冲耦合神经网络的融合方法.所提出的算法将可见光与红外图像进行二代小波变换,转换为高频与低频信号,接着采用不同的融合策略针对低频和高频信号进行融合.针对低频信号,利用鲁棒性主成分分析法还原低秩矩阵并采用加权平均的融合策略进行融合;针对高频信号,将其送入至脉冲神耦合神经网络中进行融合得到融合后的小波系数.将融合后的小波系数进行逆变换,得到最终融合图像.实验结果表明,相比于基于主成分分析与二代小波变换的图像融合算法,利用所提出的出算法得到的融合图像中熵指标、空间频率指标、结构相似度指标和峰值信噪比指标均得到了不同程度的提升.因此,所提出的算法能够更好地提取目标信息,使融合图像中目标的轮廓边缘更加清晰,同时将提升小波分解出的高频信息利用PCNN进行融合,更加突出细节信息.     

基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络图像融合

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）图像融合方法。首先,对源图像进行小波分解,得到不同尺度下的子带图像;然后,在小波域中利用PCNN的同步脉冲激发特性,制定基于PCNN的融合规则;使用不同尺度下的小波系数的拉普拉斯能量（EOL）作为对应神经元的链接强度,经过PCNN点火得到源图像在小波域中的点火映射图;通过判决选择算子,选择点火次数多的小波系数作为对应的融合系数,然后进行区域一致性检验,获到最终的融合系数;最后,对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法更有效地提取原始图像的特征信息,提高融合图像的视觉效果,在主观视觉效果与客观性能指标上均优于传统的图像融合方法。     

基于NSST域的自适应区域和SCM相结合的多聚焦图像融合

为了提高多聚焦图像的融合效果,结合多源图像之间的共享相似性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet Transform,NSST)域的自适应区域与脉冲发放皮层模型(Spiking Cortical Model,SCM)结合的新型图像融合算法。首先用NSST分解源图像,然后计算边缘能量(Energy Of Edge,EOE),在自适应区域用投票加权法融合低频系数,高频系数由边缘能量作为输入的SCM点火图融合,最后通过逆NSST获得该融合图像。该算法既可以很好地保持源图像的信息,又可以抑制在变换域因非线性运算产生的像素失真。实验结果表明,该方法优于最新的变换域和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)融合方法。     

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.     

平稳Tetrolet变换算法研究

为了得到有效的图像多尺度几何表达,提出一种有效的基于Haar小波变换的平稳Tetrolet变换算法.平稳Tetrolet变换是一种由四个单位正方形通过边连接起来的新的自适应Haar类小波变换,对应的滤波器组简单而有效.与标准二维小波变换相比,平稳Tetrolet变换是一种新型基于四格拼板的多尺度几何变换工具,能够通过多方向选择有效地捕获图像中各向异性特性.本文对平稳Tetrolet变换的分解和重构算法进行了详细描述,对利用平稳Tetrolet变换对图像的分解进行了仿真与分析.实验结果表明,与传统算法相比,提出的算法在保留原始图像边缘和纹理信息的同时,可以有效地取得较好的稀疏表达,能消除Tetrolet变换算法对图像融合存在方块效应的缺陷.     

基于小波变换区域方差的遥感图像融合新算法

提出一种基于小波变换的遥感图像融合新算法。利用离散小波变换把图像分解成不同尺度的低频和高频部分,采用小波区域窗口和子区域窗口统计把小波系数分类成边缘和非边缘系数。在融合处理中,低频图像的小波系数平均值作为融合后的低频系数,高频细节系数根据不同区域特征选择方法以及对应输入图像小波系数的最大多窗口区域方差来确定融合后高频小波系数。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,这种算法有效且优于其他的图像融合方法。