基于Curvelet变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在图像边缘表达方面的局限性,以及Curvelet变换在表达图像点特征上的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于Curvelet变换和小波变换相结合的图像融合算法.首先对图像进行Curvelet分解,对低频系数使用基于小波变换的融合算法,对高频系数结合融合图像的特点分别采用了两种不同的选取方法:模值绝对值取大法和基于系数相关性法.最后,对最终系数进行反Curvelet变换,得到融合结果图.采用该算法进行了大量的红外图像与可见光图像融合实验,实验结果表明,此算法的融合结果图获得了更好的目标信息和光谱信息.     

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.     

采用提升方向波变换的异源图像融合新算法

方向波(Directionlet)变换是一种基于格子的歪斜小波变换,与标准二维小波变换相比,它具有多方向性和各向异性,能够更好地描述图像的特征.针对异源图像融合这一研究热点,提出了一种新的基于方向波变换的图像融合方法,并采用提升算法有效地解决了该变换方法的运算速度问题.首先,对已配准的两幅图像分别沿变换和队列方向进行次数不等的提升变换,得到具有各向异性的子图;然后,采用低频子图直接平均融合,高频部分选择具有较强各向异性信息分量的方法得到融合图像的所有方向波变换系数;最后,经过反变换得到融合图像.实验结果表明:该算法的融合效果和运算速度都优于标准小波变换和其他的二代小波变换.     

基于能量、梯度与方差的多聚焦图像融合

大多数图像融合算法只就图像的某一个特征进行融合,容易造成其他特征信息损失。针对此问题,提出了一种利用哈尔小波变换的特性,考虑多种区域特征进行融合的策略,将图像进行哈尔小波变换后,根据图像的低频部分集中图像大部份能量的特征,采用梯度和能量相结合,根据图像高频部分反映图像细节的特征,采用区域方差与变换系数相结合的方法进行融合,最后经哈尔小波逆变换得到融合结果。通过对多组多聚焦图像进行融合实验,采用均值、方差、熵和平均梯度4种客观评价指标来评价融合图像效果,结果表明该方法能很好地保留图像信息,融合效果好。     

基于双树复小波变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统离散小波变换图像融合算法在图像特征表达上存在的不足,采用具有近似平移不变性和方向选择性的双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分解与重构,并对高频子带应用基于局部相似性度量的加权平均与选择相结合的融合策略。通过对实验结果的主客观分析,证明该方法得到的融合图像效果较好,优于基于传统小波变换的算法和局部能量取大的算法。     

基于区域特征的改进IHS图像融合算法

提出了一种基于区域特征的结合IHS变换和小波变换的图像融合算法,首先分别对多光谱图像和高分辨率全色图像进行IHS变换和直方图匹配,对I分量和调整后的高分辨率图像进行小波分解,然后对不同频率分量进行融合时引入区域特征准则,低频部分采用加权平均算子融合法,高频部分采用改进的区域方差加权融合法,最后结合主观判断和客观定量分析验证该算法,实验结果表明该算法的融合图像的质量要优于传统的IHS变换法和小波变换法。     

一种图像融合新算法

将小波的多分辨分解、进化策略与IHS变换有机地结合起来,提出了一种多光谱与高分辨率图像融合的新算法。该方法首先依据高分辨率图像经小波分解得到的各小波面,进行区域划分,再采用分区域加边缘有效因子的融合思想,使得融合图像最大限度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率。文中给出了该方法的融合结果,并与IHS法、MWD法进行了比较,证明了该图像融合方法的有效性。     

基于超像素和DTCWT的火焰检测

结合超像素和双树复小波变换(DTCWT)给出了一种基于图像的火焰检测算法。该算法使用简单线性迭代聚类(SLIC)方法对图像进行超像素分割,并采用RGB-HSV混合颜色空间对超像素进行处理,分割出疑似火焰区域;然后利用DTCWT对疑似火焰区域图像进行多尺度多方向分解,分别对高低频系数提取HOG特征和圆形度特征;最后通过特征融合,并使用交叉网络搜查法的SVM实现火焰的识别。大量实验结果表明该算法火焰识别的精度较高。     

基于梯度图像融合的接触网绝缘子故障检测

针对单一红外图像或可见光图像不能够实现全天候检测的问题，提出了一种梯度图像融合模型将红外和可见光图像进行融合。先采用加速稳健特征算法（speeded-up robust features,SURF）将两幅图像的特征点进行匹配。接着采样剪切波变换（non-subsampled shearlet transform, NSST）算法将待融合图像进行分解，形成具有高频分量信息和低频分量信息的图，再分别对绝缘子的高频分量图和低频分量图进行融合，实现局部融合。利用NSST的逆变换对高频分量图和低频分量图进行逆变换，得到最终融合图，实现全局融合。对融合图像进行质量评价。采用最小二乘法直线拟合算法在二值图像的基础上来实现绝缘子的自爆检测；采用像素积分投影法来检测绝缘子片裂纹情况；采用颜色特征来检测绝缘子表面是否存在污秽的情况。通过实验对比单张图像和融合图像的检测结果的准确率。实验结果表明，采用基于融合图像的绝缘子自爆、绝缘子片裂纹、绝缘子表面污秽3个故障的识别率分别达到了95%、91%、90%，均高于单一的红外图像或可见光图像的识别率。     

基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法

针对传统融合算法在图像融合时,不能很好地保留源图像信息和边缘信息的缺点,提出了一种基于Laplacian算子的小波变换图像融合算法。该算法利用小波变换对图像进行分解,分解后得到图像的低频系数和高频系数;对高频系数采用基于对两个Laplacian模板算子卷积结果相比较并进行筛选的融合规则;对低频系数采用基于拉普拉斯清晰度评价函数和8邻域局部方差相结合的融合规则;最后进行小波逆变换得到融合图像。对实验结果结合主观和多种客观评价方法进行分析。结果表明,该改进算法与传统融合算法相比融合效果更好,融合图像具有边缘信息丰富、图像清晰度高等优点。     

Multi-spectral and hyperspectral image fusion using 3-D wavelet transform

Image fusion is performed between one band of multi-spectral image and two bands of hyperspectral image to produce fused image with the same spatial resolution as source multi-spectral image and the same spectral resolution as source hyperspeetral image. According to the characteristics and 3-Dimensional （3-D） feature analysis of multi-spectral and hyperspectral image data volume, the new fusion approach using 3-D wavelet based method is proposed. This approach is composed of four major procedures： Spatial and spectral resampling, 3-D wavelet transform, wavelet coefficient integration and 3-D inverse wavelet transform. Especially, a novel method, Ratio Image Based Spectral Resampling （RIBSR）method, is proposed to accomplish data resampling in spectral domain by utilizing the property of ratio image. And a new fusion rule, Average and Substitution （A＆S） rule, is employed as the fusion rule to accomplish wavelet coefficient integration. Experimental results illustrate that the fusion approach using 3-D wavelet transform can utilize both spatial and spectral characteristics of source images more adequately and produce fused image with higher quality and fewer artifacts than fusion approach using 2-D wavelet transform. It is also revealed that RIBSR method is capable of interpolating the missing data more effectively and correctly, and A＆S rule can integrate coefficients of source images in 3-D wavelet domain to preserve both spatial and spectral features of source images more properly.     

基于局部特征差异的异源图像融合算法

针对现有异源图像融合多以光学 图像为主、合成孔径雷达 (SAR)图 为辅和 光学图像 极易受 传播媒介 干扰 且 不 能同时保留纹理细节与颜色信息 等 问题, 提出一种新的基于局部特征差异的异源图像融合算法。 首先通 过 自适应分割 将 SAR 图像划分为规则特征区和不规则特征区两个区域;然后 进行 平移不变 离散 小波变换(SIDWT), 再根据 局部特征差异 性 设计 融合规 则,将 SAR 图像与全色遥感(PAN)图像的 小波系数 进行融合 , 以期保留图像的特征 信息与色彩信息 ;最后 通过 信息量 、 清晰度等 客观 评价指标 对 融合结果进行评价与分析 。 仿真实验 证明 了算法的有效性。     

基于PCA的小波多分辨图像融合方法

提出小渡多分辨率下主成份分析（PCA）的图像融合方法。首先利用小波变换对融合图像进行多分辨率分解,然后利用主成份分析方法确定图像小波低频近似系数的洎适应融合权重,采用局部区域“能量”法进行小渡高频细节系数的融合,最后将小波融合系数逆变换实现图像的融合处理。实验结果证实融合图像的目标特征突出,易于目视解译。     

基于多分辨率Trace变换的纹理图像分类

针对Trace变换提取的图像特征缺乏对纹理边缘信息描述和计算代价高的问题,利用小波变换对图像轮廓的表征优势,提出了多分辨率Trace变换并应用于纹理图像分类.首先,将小波变换引入到Trace变换中,对纹理图像进行非下采样小波变换,得到不同频率的低频特征子图及高频边缘子图;其次,在各级子图上进行一组泛函的Trace变换,获取纹理图像的融合特征,在获得图像边缘信息的同时避免了Trace变换不同泛函组合计算代价过高的问题;最后,把融合特征送入支持向量机对图像进行分类.实验结果表明,对图像采用多分辨率Trace变换提取的融合特征具有更好的纹理描述能力,相对于传统Trace变换及MCM等对比方法具有更高的鉴别性能,且在时间效率上相对于传统Trace变换有大幅提升.     

一种改进的可见光与红外图像融合算法

针对红外和可见光图像的特点,提出一种基于加权对比度和局部熵相结合的多分辨图像融合算法.利用小波变换得到待融合图像的多分辨结构,在图像多分辨结构相应各级上采取不同的融合规则,得到融合图像的多分辨结构,利用小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该方法在保留可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息的同时,融合了红外图像对热目标比较敏感的特点,提高了图像的可判读性.     

基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合算法。首先对源图像进行快速离散curvelet变换,得到不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数采用基于离散小波变换的图像融合方法,在小波域中,对低频系数采用基于红外图像与可见光图像的不同物理特性的自适应融合规则,对高频系数采用基于邻域方向对比度与局部区域匹配度相结合的自适应融合规则,然后进行小波逆变换得到融合的curvelet系数;最后,进行快速离散curvelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。     

基于改进谱残差显著性图的红外与可见光图像融合

为了将可见光图像与红外图像中的细节信息更多的呈现在融合图像中,突出目标特征并获得更好的图像视觉效果,本文提出一种基于改进谱残差显著性图的红外与可见光图像融合方法。首先用改进的谱残差显著性检测算法提取红外图像的显著性图并获得融合图像的显著性系数,然后对源图像进行双树复小波分解,并根据特定的融合规则分别对图像的低频部分以及高频部分进行融合,最后采用双树复小波逆变换重构获得最终的融合图像。实验表明,本文融合方法相较于传统融合方法融合质量更高并且在视觉效果上有显著提升。     

红外与可见光图像多特征自适应融合方法

由于成像机理不同,红外图像以像素分布表征典型目标,而可见光图像以边缘和梯度描述纹理细节,现有的融合方法不能依据源图像特征自适应变化,造成融合结果不能同时保留红外目标特征与可见光纹理细节。为此,本文提出红外与可见光图像多特征自适应融合方法。首先,构建了多尺度密集连接网络,可以有效聚合所有不同尺度不同层级的中间特征,利于增强特征提取和特征重构能力。其次,设计了多特征自适应损失函数,采用VGG-16网络提取源图像的多尺度特征,以像素强度和梯度为测量准则,以特征保留度计算特征权重系数。多特征自适应损失函数监督网络训练,可以均衡提取源图像各自的特征信息,从而获得更优的融合效果。公开数据集的实验结果表明,该方法在主、客观评价方面均优于其他典型方法。     

基于双密度双树复数小波变换的图像融合研究

双密度双树复数小波变换综合了双密度小波、双树小波和复数小波的优点,具有平移不变性以及良好的方向性,将其引入图像融合能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出一种基于双密度双树复数小波变换的图像融合方法,首先将图像进行双密度双树复数小波变换,然后在相应尺度上利用融合规则将变换系数融合,最后进行重构得到融合结果。采用多组具有不同特征的源图像进行融合实验,并对融合图像进行了主客观评价。实验结果表明,该文方法的融合效果优于传统的小波变换方法。