基于导向滤波与分形维度的图像加权融合算法

目的为了解决当前图像融合技术中易丢失图像信息,不能较好地保持源图像的边缘与纹理信息,从而降低了图像分辨率与视觉质量,使其不能对目标进行清晰、完整、准确地信息描述等问题。方法提出一种导向滤波耦合分形维度的图像加权融合方案。首先对源图像进行预处理,通过增强对比度来提高图像的动态范围。通过小波变换将图像分解为低频与高频部分,并引入导向滤波器,对其低频、高频成分进行处理,获取相应的低频、高频权重,较好地保持图像的边缘信息。然后,通过提取局部特征分形维数来获取微小纹理特征。最后,定义一种加权融合方案,根据低频与高频权重进行融合,得到最后融合图像。结果实验数据表明,与当前常用图像融合算法比较,文中算法具有更好的融合视觉效果,更好地保持了源图像的真实信息;在信息熵、交互信息、平均梯度和标准差等4种定量分析指标方面,所提算法具有更大的优势。结论所提算法具有良好的融合质量,在图像处理领域具有一定的参考价值。     

NSST域改进NMF的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合时细节信息提取不充分、算法复杂度高等缺点,本文提出一种降低算法复杂度、丰富细节信息的基于非降采样剪切波变换(NSST)和非负矩阵分解(NMF)的红外与可见光图像融合算法。该方法根据NSST算法对源图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频部分和高频部分。对低频部分采用基于改进的NMF融合规则;对高频部分采用拉普拉斯能量和视觉敏感度系数相结合的融合规则。最后,对低频融合部分和高频融合部分执行NSST逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该融合方法不仅可以保证融合图像的清晰度,同时还可以缩短算法的运行时间。     

基于Retinex的弱可见光和红外图像融合算法

目的 针对目前弱可见光与红外图像融合后的图像仍存在细节大量丢失、目标模糊不清的问题,提出一种基于Retinex对弱可见光图像进行增强预处理后,再基于NSST和SWT变换进行图像融合的算法。方法 首先用SSR对弱可见光图像进行增强处理,增强后的可见光和红外图像进行NSST分解得到第1次的高低频系数,高频系数采用基于局部能量特征的方法进行融合;低频系数经过SWT分解得到第2次高低频系数,第2次的高频系数采用同样的方法融合,低频系数采用线性加权方法融合,然后将第2次高低频的融合结果经过SWT逆变换得到新的低频系数。最后把第1次高频系数融合结果和新的低频系数进行NSST逆变换得到融合图像。结果 通过仿真实验,将文中算法与NSST,NSCT以及文献[5]算法进行对比,结果表明主观视觉上融合图像细节更加清晰,客观评价上,平均梯度、空间频率（SF）、标准差、信息熵、边缘信息保留量等指标分别提高了35.63%,26.73%,16.89%,7.2%,4.6%。结论 文中算法对图像融合有较好的改善作用,融合图像的可视性和图像质量都得到显著提高。     

无需重构的多分辨率图像融合算法(英文)

提出了一种基于平稳小波变换的多聚焦图像融合算法。首先对待融合图像进行平稳小波分解,得到图像尺寸相同的低频分量和高频分量,然后对低频分量使用拉普拉斯能量进行清晰度判断,对于高频分量,则先计算其各个尺度,不同方向高频分量的绝对值和,进而通过能量特征判断其清晰度,最后通过比较低频分量和高频分量清晰度决策图的相同和相异性得到融合图像。计算机仿真实验表明,本文算法得到的融合图像清晰度较好,熵、平均梯度、空间频率和互信息等客观评价指标值高于平均法和传统基于小波变换的图像融合算法,互信息量比文献[3]中的方法提高了约2.4倍,是一种有效的多聚焦图像融合算法。     

基于边缘信息的偏振图像融合算法及评价

偏振遥感图像通常都采用强度、偏振度、偏振角来表征目标偏振特性.本文提出的基于边缘信息的偏振图像融合算法是将三幅偏振图像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,通过这些方法进行有效的边缘细节信息提取.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窗口区域方差来确定融合后高频小波系数.仿真实验结果表明,这样使得融合后的图像细节更真实更丰富,图像的偏振特性体现更为充分,同时减少对源图像的预处理要求,使图像在整体上有较好的视觉效果.从而证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,且算法有效性优于其他的图像融合方法.     

基于快速离散Curvelet变换的多聚焦图像融合

Curvelet变换除了具有一般小波变化的多尺度,局部性外,还具有方向性,本文将以Curvelet变换为基础,对图像进行Curvelet分解得到图像的低频和高频系数,并分别讨论了低频系数和高频系数的选择原则。对低频系数采用基于局部边缘准则,而对于高频系数采用基于局部标准方差的方法。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。     

改进提升小波变换的空间频率比图像融合

提出了一种新型图像融合算法.该算法在提升小波变换的基础上,通过取消其奇偶分裂环节,得到具有平移不变性的非采样提升小波变换.对图像经非采样提升小波变换后的低频分量首先定义一种空间频率比,再通过空间频率比来计算融合因子,然后采用加权与选择相结合的方法对低频分量进行融合.高频分量直接选择一种基于边缘信息的加权融合方法.最后通过非采样提升小波逆变换重构得到融合图像.实验结果显示,该算法相对传统的图像融合算法能更好地描述灰度的突变信息,获得含有丰富细节特征的融合图像.     

基于NSST和SWT的红外与可见光图像融合算法研究

目的鉴于非下采样剪切波变换NSST的红外与可见光图像融合的结果存在细微特征缺失问题,提出一种基于NSST和SWT的红外与可见光图像融合算法,以提升融合图像的质量。方法首先分别对红外与可见光图像进行NSST分解,各得到一个低频系数和多个不同方向、尺度的高频系数。然后低频系数分别通过SWT分解得到新的低频系数和高频系数,通过SWT分解得到的新的低频系数和高频系数分别采用采用线性加权平均法和区域平均能量取大的融合策略,融合结果再进行SWT逆变换得到低频系数融合结果。高频系数采用区域平均能量取大的融合策略进行融合。最后通过NSST逆变换得到最终的融合图像。结果通过仿真实验结果表明,文中算法与NSST,SWT和NSCT等算法相比,融合图像在主观视觉上的红外目标更突出,图像细节更清晰,且在IE, AG, QAB/F, SF和SD等评价指标上也最优。结论文中算法的融合结果能更好地表现源图像的目标信息和细节纹理信息,表明该算法具有优越性。     

基于特征能量加权的红外与可见光图像融合

目前红外与可见光图像直接融合存在红外目标取舍和场景信息提取困难,结合非采样Contourlet的多尺度、多方向性和平移不变性的优点,本文提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合方法.首先对源图像进行分解,然后低频子带通过构造基于区域的特征像素能量,进行加权融合,高频子带直接选用方差取大法融合.使用该算法进行了融合实验,并给出了融合质量评价.实验结果表明,本文提出的基于NSCT的图像融合算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有显著地提高.     

Canny准则小波边缘检测在图像融合中的应用

提出了一种新的图像融合方法。该方法选择Canny准则作为边缘检测的基础,并结合小波变换算法,确定图像边缘位置。在小波域中,对高频信息依据其是否为边缘点采用不同的融合策略,对低频信息利用加权法进行融合,再进行小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,提出的算法在抑制噪声的同时,能有效地突出边缘细节,更好地保持图像的空间分辨力。对于多聚焦图像的融合,偏差度为0.0520,熵为7.6609,相似度达到0.9985。     

基于方向滤波器组与Laplacian能量和的图像融合算法

目的针对基于Contourlet变换的融合算法在边缘上易出现吉布斯现象,使其融合图像产生几何失真的问题,设计一种非下采样方向滤波器组耦合局部Laplacian能量和的图像融合算法。方法首先,结合多小波变换(multi-wavelet transform,MWT)与非下采样方向滤波器组(Non-Subsampled Direction FilterBank,NSDFB),将图像分解为3个高频方向系数和1个低频系数。对于低频系数,采用局部修正的Laplacian能量和(Local Sum-Modified-Laplacian,LSML)与脉冲耦合神经网络(Pulse couple neural network,PCNN)组合的LSML-PCNN模型来完成低频信息的融合。对于高频系数,通过提取低频和高频子带边缘,并利用系数绝对最大值法作为依据,实现高频系数的融合。结果实验数据表明,与当前图像融合方案相比,所提算法具有更高的融合质量,得到的融合图像边缘更加清晰和完整。结论所提算法拥有较高的融合视觉效果,可改善图像的对比度和分辨率,在图像处理领域具有一定的参考价值。     

基于梯度权重规则的IHS变换与小波变换结合算法

针对多光谱图像与全色图像的融合,本文在认真分析了IHS变换、小波变换,以及基于梯度绝对值最大准则的IHS变换与小波变换结合算法的基础上,提出了一种基于梯度权重规则的改进算法.在使用小波变换融合多光谱图像I分量与全色图像时,计算二者高频细节分量的梯度作为权重,实现高频细节信息的融合;低频近似分量采用经验调节权系数的方式,运用加权和准则融合获得.融合所得新I'分量与之前多光谱图像IHS变换分离出的色度H和饱和度S进行逆变换,生成最终的融合图像.实验结果表明,该方法在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地增强了融合图像的空间细节表现能力.     

一种改进的基于局部能量图像融合算法

分析了基于局部能量的小波图像融合算法的优缺点,针对该算法存在的对窗口内像素包含独立信息考虑不足的问题,提出了一种改进算法。改进算法利用了窗口中心像索的相位信息,将基于局部能量的选择和加权平均融合规则相结合。当两幅源图像小波分解后的对应高频系数相位相同时,采用局部能量极大值准则选择融合图像对应的高频系数,相位相反时,采用局部能量加权平均方法确定融合图像对应的高频系数。实验证明了改进算法的有效性。     

基于多策略的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像融合,在小波变换基础上提出了一种多策略的融合方法.图像小波变换后的低频分量采用基于清晰度的方法,清晰度评价函数选用八邻域拉普拉斯算子和;而高频分量采用基于空间频率的方法,并且只计算与高频方向相一致的空间频率,减小了计算量.融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了基于三个方向(水平、垂直和对角)的空间频率和通用的主观与客观相结合的新方法.实验结果表明,本文方法得到的融合图像效果最好,优于文中的其它算法,同时本文使用的评价方法也是适用和有效的.     

基于二代Curvelet变换耦合二维因子的图像融合算法

目的 为了解决当前图像融合算法在融合过程中忽略了低频系数中所包含的图像细节信息,导致其输出的融合图像存在间断以及模糊效应的不足,方法 提出基于二代Curvelet变换耦合二维因子的图像融合算法。首先,利用具有多尺度以及多方向特性的二代Curvelet变换对源图像进行快速的分解,以获取源图像精细的低频以及高频系数。引入低频系数的信息熵以及区域方差特征来构造二维因子,对低频系数所包含的信息量以及图像的变化程度进行度量,以完成低频系数的融合。随后,利用高频系数的平均梯度特征,构造信息融合规则,完成高频系数的融合,提高融合图像的细节信息含有量。最后,利用像素点的R,G,B值,构造颜色校正因子,对融合图像进行颜色修正,以获取色彩效果较好的融合图像。结果 实验结果显示,与当前图像融合算法相比,所提算法具有更强的细节表达能力,其输出的融合图像具有更好的清晰度及视觉效果。结论 所提算法拥有较好的融合质量,能提高图像的对比度与分辨率,在图像处理领域具有一定的参考价值。     

一种基于Directionlet变换的图像融合算法

为了提高图像融合效果,提出了一种基于Directionlet变换的图像融合算法.首先对已配准的待融合源图像由给定的生成矩阵分别进行陪集分解,得到每个陪集对应的子图;接着将每两个子图相减,得到源图像的高频和低频分量,其中边缘、纹理等奇异特征包含在高频分量中;然后对低频分量采用直接平均融合的方法进行系数选择,对高频分量选择子区域边缘信息较强的系数;最后,通过Directionlet陪集分解的反变换,得到融合后的图像.多聚焦图像融合实验表明,在主观视觉上,该算法明显更好地融合了边缘等图像特征,从而较好地保持了左右聚焦图像各自的细节信息;在客观评价上,通过熵、平均梯度、标准差和互信息量等性能参数比较,该方法也优于小波变换和其他的融合方法.     

基于小波的改进加权抛物线插值的图像超分辨率算法

为了尽可能地保持图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率,提出一种基于小波的改进加权抛物线插值算法,即在传统的加权抛物线算法上增加插值的误差补偿项。利用sobel算子设定插值点的边缘方向,得到初始放大图像。利用小波变换提取高频成份,原始图像幅值增强充当低频部分,再经过小波逆变换得到高分辨率图像。实验结果表明,相对于传统的图像放大算法,该算法考虑到全局相关性,得到更加清晰的边缘信息。     

一种改进的边缘检测方法

本文提出了基于小波变换和图像融合的一种改进的边缘检测方法。该方法利用小波变换将数字图像分解为高频和低频分量,对高频和低频分量分别进行边缘检测;再采用局部区域方差准则把高频和低频边缘在小波域进行融合。实验表明,该方法能够有效融合高频、低频边缘图像特征,具有较好的边缘检测功能。     

改进的Shearlet变换耦合频率特征的图像融合算法

目的解决当前图像融合算法大都直接在图像的像素灰度空间上进行融合,导致融合图像存在视觉效果差及算法鲁棒性不强等问题。方法文中提出改进的Shearlet变换耦合频率特征的多聚焦图像融合算法。将Shearlet变换(ST)和非下采样小波变换(NSWT)进行融合,形成改进的Shearlet变换(ST-NSWT)对源图像分解,获取图像的低、高频子带系数;构建区域能量模型,对源图像之间的低频子带系数进行相关性度量,完成低频子带的融合;对高频子带的频率特征进行分析,建立方差模型、平均梯度模型、空间频率模型,分别对源图像的灰度相关性、清晰度相关性及活跃度相关性进行测量,完成高频子带的融合,最后通过ST-NSWT逆变换,输出融合图像。结果与当前多聚焦图像融合算法相比,文中算法融合的图像能较好地保留更多的细节及边缘信息,使融合图像具备更佳的视觉效果。结论所提算法具有更好的融合质量,可用于遥感探测与包装印刷检测等领域。     

一种采用多个小波基的图像融合去噪方法

提出了一种新的基于多个小波基的图像融合去噪方法.首先利用多个不同的小波基对含噪图像进行阈值去噪,得到多幅恢复图像.然后对这些图像采用小波融合方法进行融合.对于低频系数采用基于边缘的融合算法,在多幅恢复图像中选择最有可能是边缘的点加以保留;对于高频系数,采用了平均的融合算法.最后得到一幅去噪图像.实验结果表明,无论是在视觉效果上还是在峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均明显优于单一小波基去噪.