一种改进的基于方向区域能量的多聚焦图像融合算法

通过分析图像经小波变换后各子带的方向区域特性和比较各种图像融合算法的效果,提出了一种改进的基于方向区域能量选大图像融合算法.对于低频子带系数,采用基于归一化区域梯度加权的融合规则确定低频融合系数;对于高频子带系数,根据其所在高频子带的方向特性,采用基于方向区域能量选大的融合规则,进而确定高频融合系数.实验结果表明:改进...     

基于最小能量小波框架的多聚焦图像融合算法

针对正交小波不能同时具备光滑性、紧支性和对称性的缺点,论文提出了基于最小能量小波框架的多聚焦图像融合算法。该方法能够克服传统基于正交小波的融合算法所造成的边缘失真等现象。通过仿真,表明该算法具有较好的融合效果。     

一种改进的多聚焦图像融合算法

针对处理多传感器采样到的聚焦点不同的图像,高、低频融合规则的选择问题,提出一种改进的基于小波变换多聚焦融合算法.根据小波变换后的低频分量和高频分量的不同特性,算法分别选用改进能量算法和均匀测试度的方法进行融合,再通过小波逆变换得到融合后的图像.实验结果表明,由于充分考虑了小波变换的特点与人眼系统的特性,与其它融合方法得到的图像相比,提高了融合图像包含的信息耸,较好地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且保留了源图像中的边缘细节,得到了较好的融合效果.     

基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合

本文提出了一种基于区域局部能量的不同聚焦点图像融合方法。本文利用小波分解,将图像分解为低频部分和高频部分,然后选择合适的比例,削弱低频部分,减小低频部分在整个图像能量中所占的比例,相对增大高频部分的比例,再重构图像。对于重构的图像,在空域中使用区域局部能量大小判定的方法,对各幅图像中的目标进行判断,并选择其中的清晰部分生成融合图像。该方法不但适用于多聚焦图像融合,而且还可以应用于特性类似的医学图像的融合。实验结果表明,该方法可以提取出多聚焦图像中的清晰目标,生成的融合图像效果优于Laplacian塔型方法和小波变换方法。     

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．     

基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法

提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。     

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.     

基于自动聚焦算法的多聚焦图像融合

在分析了多聚焦图像特点的基础上, 将镜头自动聚焦算法移植到多聚集图像融合问题的研究中, 并加以改进, 其主要思想是: 以高频分量作为图像清晰度的判据, 寻求多聚焦图像的聚焦区域, 将其直接移植到融合图像中; 而对于一个焦点到另一焦点的过渡区域, 对其用取最大特征的融合算子进行处理。实验表明, 该算法是原图像特征的最佳近似, 优于小波分解的融合算法。     

基于小波变换的多聚焦图像融合算法

针对基于小波变换的多聚焦图像融合算法,改进融合规则和融合算子,低频分量采用以相关系数作为阈值的加权平均算法,高频分量采用基于区域特征的融合算法,并对最佳分解层数与最佳小波基的选取进行优化验证。通过对实验结果的分析,选用bior4.4小波,进行最佳分解层数小波分解,并应用改进的融合规则,在融合多聚焦图像的效果上,与其他多种融合算法相比,各项评价指标都比较理想。     

基于小波包变换的多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像。多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题。在分析了小波包变换的概念和原理后,提出了一种基于区域统计融合规则的小波包变换多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像分别进行小波包变换,采用低频系数取平均,高频系数根据区域统计值决定的融合规则,再进行小波包反变换得到融合结果。仿真试验表明,相比小波变换法,本文方法可有效综合多聚焦图像,获得了更好的融合效果。     

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。     

基于第二代Bandelet和区域特性的多聚焦图像融合算法

提出了一种能充分利用第二代Bandelet变换自适应捕获图像边缘的能力,并基于区域特性进行融合的多聚焦图像融合新算法。首先将源图像分解至Bandelet变换域,然后结合区域特性进行融合处理：对几何流,采用绝对值最大的融合规则;对Bandelet系数矩阵采用区域方差的融合规则,最后通过Bandelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,所提出的新算法能够更好地提取参与融合的原始图像的基本特征进行融合处理,融合效果在主观视觉效果和客观性能指标两方面都较经典的拉普拉斯金字塔算法和小波变换算法更具优势,尤其是对纹理及边缘信息明显的源图像,融合结果优势更加明显。     

基于相干性的多聚焦图像融合算法

为提高多聚焦图像的融合效果,提出一种基于相干性的融合算法。该算法对源图像进行离散小波变换,利用高频小波系数构造结构张量矩阵,通过矩阵特征值定义反映局部几何信息的相干性并建立融合策略。实验结果表明,该算法得到的融合图像在主观视觉效果和客观量化指标方面均有良好的表现,提高了融合的视觉效果。     

结合小波变换和自适应分块的多聚焦图像快速融合

提出一种基于小波变换和自适应分块相结合的多聚焦图像快速融合算法。该算法以小波变换为框架,对小波低频系数采用自适应尺寸分块的方法进行融合,图像块的尺寸由差分进化算法优化求解,然后对此低频融合结果进行精细化处理,得到一幅能精确到每个系数来源的标签图,再利用局部小波能量与该标签图相结合的方法对小波高频系数进行融合,最后重构得到融合结果。实验表明,该算法的融合结果在主观视觉效果和客观评价准则两方面均可以接近甚至达到图像融合领域的最好水平,且在提高融合质量和降低运算代价间取得较好的折衷。     

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法（简记为WMFFA）。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。     

基于SML特征检测的RPCA域多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合中难以有效检测聚焦点的问题,提出了一种基于鲁棒主成分分析（RPCA）和区域检测的多聚焦图像融合方法。将RPCA理论运用到多聚焦图像融合中,把源图像分解为稀疏图像和低秩图像;对稀疏矩阵采用区域检测的方法得到源图像的聚焦判决图;对聚焦判决图进行三方向一致性和区域生长法处理得到最终决策图;根据最终决策图对源图像进行融合。实验结果表明,在主观评价方面,所提出的方法在对比度、纹理清晰度、亮度等几方面都有显著的提高;在客观评价方面,用标准差、平均梯度、空间频率和互信息四项评价指标说明了该方法的有效性。     

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。     

非下采样Contourlet变换的彩色图像融合

为了提高图像融合的效果,以多聚焦的彩色图像为研究对象,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多聚焦彩色图像融合算法。对IHS模型的亮度分量I进行NSCT分解,根据多聚焦图像的成像特点和分解后的高低频系数相关性,对分解后的低频系数采用区域能量取大和高频系数采用绝对值和取大的融合准则进行融合,再进行非下采样Contourlet逆变换,得到融合后的亮度分量,并由此计算融合后的色调分量和饱和度分量,实现彩色图像的融合。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换的融合结果,针对IHS模型的融合结果也明显优于RGB模型的融合结果。     

改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合

为解决多聚焦图像融合算法中细节信息保留受限的问题,提出改进稀疏表示与积化能量和的多聚焦图像融合算法。首先,对源图像采用非下采样剪切波变换,得到低频子带系数和高频子带系数。接着,通过滑动窗口技术从低频子带系数中提取图像块,构造联合局部自适应字典,利用正交匹配追踪算法计算得到稀疏表示系数,利用方差能量加权规则得到融合后的稀疏系数,再通过反向滑动窗口技术获得融合后的低频子带系数;然后,对于高频子带系数提出积化能量和的融合规则,得到融合后高频子带系数;最后,通过逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法能保留更详细的细节信息,在视觉质量和客观评价上具有一定的优势。