一种基于小波变换的图像融合算法

本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法,并针对小波分解的不同频率域,分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则.选择高频系数时,基于绝对值最大的原则,并对选择结果进行了一致性验证.文章设计了三种选择低频系数的方案,即平均法、Burt提出的平均与选择相结合的方法和基于边缘的方法.平均法在一定程度上降低了图像的对比度;平均与选择相结合的方法根据两幅图像的相关性采用平均法或选择法;第三种方法是一种基于边缘的方法,在多幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留,得到的合成图像最清晰.文章最后将提出的算法用于多聚焦图像的融合.从仿真结果可以看出,文中给出的方法可以很好地保留多幅原图像中的有用信息,得到多个目标聚焦都很清晰的融合图像.通过比较可知,如果尺度系数的选择采用第三种方案,融合图像的视觉效果最好.     

基于人工鱼群优化的自适应脉冲耦合神经网络图像融合

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)图像融合算法中 最优融合结果无法自适应确定及神经元参数取固定常 数所造成的同步脉冲周期无法随图像特征改变的不足,提出了一种基于人工鱼群寻优的自适 应双通道 PCNN图像融合算法。利用合成空间雷达(SAR)图像的辐射分辨率和可见光图像的清晰度分别 作为双通道PCNN 对应神经元的链接强度值,PCNN的信号衰减常数、阈值放大系数和水平调节因子3个参数 采用人工鱼群 寻优,目标函数由互信息(MI)和结构相似度(SSIM)两种图像质量 评价指标构建,最终获得近似最优的融合图像。实验 结果表明,本文算法图像融合结果优于传统拉普拉斯变换、离散小波变换和参数取固定值的 PCNN图像融合算法及其一些改进算法。     

基于改进小波变换的医学图像融合算法研究

本文主要针对图像经过小波变换后边角上看不清楚和传统的边缘检测算法对噪声敏感的问题,结合医学图像的特点,提出一种小波变换的修正算法。首先采用改进的多结构元多尺度形态学梯度的边缘检测进行图像的预处理,其次对CT图像和MRI图像分别进行两种不同小波基的三层小波分解;接着求其对应分量系数的差值图像,最后按着一定加权融合系数对差值图像进行融合得到最终的融合图像。实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法相比于传统的多小波融合算法不仅强化了融合图像的边缘和纹理特征,提高了分辨率,而且有效地保留了原图像的信息。     

基于小波变换的红外偏振图像融合算法

为了改善红外图像质量、提高人造目标的可识别率,基于偏振度图像能够较好地凸显人造目标,偏振角较好地描述不同物体表面取向,I图像能反映场景的强度信息的特征,采用对红外图像进行偏振图像融合的算法,即先通过红外热像仪和偏振片拍摄到偏振角度为0°,60°和120°3幅红外图像,再通过计算得到I,Q,U图像,进而得到偏振度图像和偏振角图像,最后对I图像、偏振度和偏振角图像进行红外偏振图像融合,得到高质量的红外偏振图像,由理论分析得到了各个图像的性能指标数据。结果表明,基于小波变换的红外偏振图像融合算法得到的图像数据合理,达到了改善红外图像质量和提高图像中的人造目标的可识别率的目的。     

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。     

基于小波变换的红外与可见光图像融合技术研究

随着传感器技术的发展,单一的图像传感器往往不能够从场景中提取足够多的信息,需进行多源图像融合.为了解决多传感器图像所表现的目标特征不一致的问题,本文采用小波变换对红外及可见光图像进行了融合.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解.对于高频部分融合,取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵;针对低频部分融合,采用基于领域像素相关和基于区域方差相结合的策略.实验结果表明,该算法将红外与可见光图像对同一目标所表现出的不同特征、细节有效地融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图像处理系统获取信息提供了基础.     

改进TLBO优化人工鱼群算法实现FCM图像分割

FCM算法是一种比较流行的模糊聚类算法,将其运用到图像分割领域中,可以更加客观地对像素进行分类,达到较好的分割效果.但是传统的FCM算法存在对初始聚类中心较为依赖的问题,一般情况下,初始聚类中心是随机选取的,如果选择的不合适,则很容易导致算法得不到全局最优解.针对此问题,提出了改进方法,对人工鱼群算法(AFSA)进行改...     

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.     

基于提升小波的图像融合

提升算法能够有效地解决目前常用的多尺度分解方法所存在的运算速度慢、对内存的需求量大、不适于实时应用的局限性。介绍了提升算法的过程，基于提升小波的图像融合算法。实验结果表明，该算法融合后的图像质量上优于一般小波变换的传统方法。     

基于小波-Contourlet变换的多传感器图像融合

提出了一种新的基于小波-Contourlet变换的融合多传感全色和多光谱影像的算法.由于Contourlet变换具有良好的多方向性和多尺度,所以它比其他方法更适应于进行多传感图像融合,对于小波-Contourlet变换后得到的低频和高频分量系数,采用平均法选择低频区域系数,选择区域能量较大的高频系数作为融合影像的高频系数.实验结果表明,基于所提出的小波-Contourlet变换的融合结果优于其他常用的融合方法.     

基于小波变换的医学图像多因子融合技术及实现

概述了医学图像融合的意义。分析了以小波变换作为研究工具的理论优势。阐述了基于小波变换的图像融合原理．描述了具体的融合算子和性能评价参量。抽取了几幅医学图像进行融合试验并对结果加以分析。     

基于小波变换的红外图像融合算法研究

小波变换具有良好的多分辨分析特性,可用于可见光图像与红外图像的图像融合。一般情况下,对于分解后得到的低频分量采用加权平均的方法来进行简单处理,这对融合后图像的对比度和视觉效果有很大的影响。采用基于小波变换的图像融合算法来分别处理分解后的低频分量和高频分量,并与其他融合方法进行分析比较。实验结果表明,使用所提出的算法进行融合后的图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率,在不影响互信息量值的情况下,融合后图像的边缘保持度提高了将近2倍。     

基于提升小波变换的红外图像融合算法研究

介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。     

基于Contourlet变换的彩色图像融合算法

以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出一种基于Contourlet变换的彩色图像融合算法.算法首先通过IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换将彩色可见光图像从RGB颜色空间变换到IHS空间,进而利用Contourlet变换和加权融合规则将 I 分量图像与红外图像进行融合,然后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸以获得与 I 分量相同的均值和方差,最后用拉伸后的灰度融合图像替换原来的 I 分量,并通过IHS逆变换得到最终的RGB彩色融合图像.算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到图像融合中,另一方面提供了一种新的红外和可见光图像的彩色融合方法.实验结果表明,同样采用本文的彩色融合方法,Contourlet变换的融合结果优于小波变换,而且本文彩色融合方法的融合性能明显超过传统IHS变换融合法.     

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。     

一种基于小波多分辨率分解的图像融合新算法

提出了一种新的基于小波多分辨率分解的图像融合方法。该方法先利用小波变换将图像分解为不同分辨率、不同方向的分量,然后利用方向对比度和基于区域标准差最大化的融合规则得到融合图像的小波系数;最后通过逆小波变换得到融合图像。实验结果表明,本方法是十分有效的。     

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。     

基于自适应融合规则的多分辨率图像融合算法

针对可见光与红外图像融合,设计了一种基于边缘检测的自适应融合规则.其思路是对小波变换分解后的高频子图像进行边缘检测,对边缘点的融合采用绝对值取大并一致性检验的方法,而对非边缘点的融合采用基于区域方差的融合规则;对低频子图像的融合采用任一原始图像的低频成分.和其他7种融合规则从不同角度进行了对比实验,结果表明该融合规则即保留了可见光图像的边缘信息,又融合了红外图像的高灰度值信息,而且目标和背景的对 比度变得更好.