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.     

基于小波变换和彩色变换的多聚焦图像融合

提出一种结合小波变换及彩色空间变换的多聚焦图像融合方法。首先把彩色图像从RGB空间变换到YIQ空间,将颜色分量与亮度分量进行分离,从而克服RGB空间各颜色分量的相关性造成融合后图像颜色信息的丢失和错乱;接着,将待融合的多聚焦图像进行小波分解以刻画图像的多尺度信息,在小波域实现融合处理。在融合策略的选取上,对高频分量与低频分量分别采取局部方差与局部梯度最大的融合规则,同时以亮度分量Y作为衡量标准,通过一致性检测对融合系数做进一步的优选,以保持融合后图像的区域连续性。实验表明,该方法的融合结果无论在视觉质量及定量指标上都明显优于传统方法。     

基于小波变换的多规则图像融合方法

针对红外和可见光图像各自特征,提出了基于小波变换多分辨率的不同规则图像融合方法.首先对原图像进行多级小波分解,产生多频带小波系数,利用像素的局部区域方差、平均梯度及掩膜滤波等方法对不同频带小波系数计算融合权重,最后将小波融合系数逆变换实现图像的融合处理.实验结果表明,融合图像特征显著,易于观察.     

一种新的基于提升多小波变换的图像融合方法

多小波是一种新的小波,它在理论上所表现出来的优势以及它在应用领域所具有的潜力,使其受到高度重视。在短短的几年时间内,它在图像处理方面的应用已取得了一定的成效。提升方法不仅是现存小波变换的一种快速算法,而且是构造新的小波变换的一种工具。本文根据提升方法和多小波变换的特点,对多小波实现了提升变换,并把这种基于提升方法的多小波变换应用于图像融合,结果表明有更好的效果。     

基于小波变换的图像融合方法

数据融合是80年代初形成与发展起来的一种信息综合处理技术。图像融合是数据融合在数字图像处理方面的一个应用。本文着重讨论了基于小波变换的两种融合方法：基于像素的融合方法与基于区域的融合方法，及它们各自的实现方式。     

基于自适应区域方差的图像融合方法

基于自适应区域方差的图像融合方法。根据具体图像采用自适应方法确定区域方差的求取范围。图像融合的方法是区域方差融合,图像采用Contourlet变换。实验结果表明,采用区域方差融合的方法能有效提高图像的信息熵和平均梯度。与传统的直接融合方法相比,在完成了图像融合的功能的前提下提升了图像的细节信息。     

一种基于多小波变换的医学图像融合方法

本文讨论了医学图像CT与NMR的融合问题。由于骨骼组织仅能在CT中清晰显示,而软组织仅能在NMR中清晰显示,所以CT与NMR图像各自都不能同时清晰显示骨骼组织和软组织。在分析了CT与NMR图像成像机理的基础上,提出了一种基于多小波变换的融合方法。它可将CT与NMR图像进行有效的综合。所获得的融合图像,可同时清晰地显示骨组织和软组织信息。     

基于小波变换多尺度积的图像融合算法

图像融合是图像处理中的关键技术之一。它在军事和民用图像处理领域获得了广泛的应用。提出了一种新的基于小波变换多尺度积的图像融合算法,小波变换多尺度积具有放大信号边缘特征和降低信号噪声的特点,有利于在融合图像中保持图像的细节特征。利用统计分析的评判准则,如熵、标准偏差评价图像的融合效果。实验结果表明该方法提高了图像的熵和标准偏差。在保留原图像信息的情况下增强了融合图像的细节信息。     

基于小波的全局多源遥感图像信息融合方法

提出的图像信息融合方法用于解决传统方法在空间分辨率等方面的不足。原始图像经过小波变换，分解成子图像，再进行分块处理，高、低分辨率图像根据全局方差准则分别计算融合的权值系数，进行图像融合重建，然后，对图像采用全局法进行信息融合，实验表明，方法切实可行，能使低分辨率图像接近于高分辨率图像。     

基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合方法

为弥补Mallat算法正交变换的缺陷以及获得更为有效的图像融合方法。文中给出了一种基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合算法进行图像融合,选取不同焦点的灰度源图进行冗余小波变换。根据高低频系数特点,分别引入区域向量范数和局部对比度的概念,构建新的融合规则的算法。实验证明与其他融合算法相比文中算法具有更好的有效性与准确性。     

基于静态多小波变换的图像融合

综合了多小波分析和平移不变性质的优势,将多小波分析扩展到静态多小波的范畴,提出了一种基于静态多小波变换(SMWT)的图像融合方法。通过对源图像进行SMWT,根据变换系数的尺度内多子带联合窗口(CBWI)特性,实现多源图像的融合。该方法应用于一类多聚焦图像融合的仿真实验中,从视觉效果和信息量指标(互信息量和交叉熵)2个方面对融合图像进行主观评判和量化评价。结果表明,相比于传统小波域内的图像融合算法,该方法得到的融合结果具有更良好的视觉质量和更优的量化指标,体现出更强的融合性能。     

基于离散向量小波变换的多光谱图像融合

为了能够更好地把多光谱图像和高分辨率图像的图像信息综合起来,以提高对图像信息的分析和提取能力,在研究了离散向量小波图像分析法之后,本文提出了一种基于离散向量小波变换的像素级图像融合新方法。向量小波作为标量小波的一种扩展具有很多标量小波所没有的优点。向量小波分析能够为图像提供一种比标量小波多分辨分析更加精细的分析方法。利用向量小波将多光谱图像和高分辨率图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。给出了该方法的融合结果,通过与其它融合方法进行主观与客观的评价比较,证明该融合方法可以获得更好的融合效果。     

基于多小波基的医学图像融合

针对CT图像和MRI图像所显示组织信息的不同,提出一种新的基于多个小波基的图像融合方法.首先利用多个不同的小波基对医学图像CT和MRI进行小波分解,高频采用方向对比度融合规则,低频采用加权平均的融合规则得到相应小波基的融合子图像,最后将各子融合图像采用像素平均的融合方法,得到最终的融合图像.实验结果表明,无论是在视觉效果上还是在定量指标上,该方法融合效果均明显优于单一小波基的图像融合方法.     

一种基于Contourlet变换的图像融合方法

本文给出了一种基于Contourlet变换的图像融合的新算法.首先对两幅源图像分别进行Contourlet分解,将分解得到的高频部分和低频部分采用基于区域相似度测度的融合规则分别进行融合处理,再通过Contourlet逆变换重构得到融合图像.实验结果表明,此方法优于haar小波变换图像融合和LP金字塔变换图像融合,融合后图像的视觉效果更佳.     

一种基于小波变换和图像边缘特征的图像融合方法

图像融合是信息融合的重要组成部分,是一种重要的增强图像信息的方法。本文将图像小波变换边缘提取和图像融合结合起来,提出了一种基于图像边缘特征的图像融合方法。首先对输入图像进行小波变换,用模极大值方法检测出图像的多尺度边缘,然后利用边缘特征对小波系数进行融合。实验结果表明该方法既能有效地去除噪声,又能突出源图像的边缘细节信息,是一种有效的图像融合方法。     

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。     

基于二代曲波变换的图像融合方法

提出了一种基于第二代曲波变换的图像融合方法。首先对源图像进行曲波变换,粗尺度系数采用加权平均的融合规则,细尺度系数采用基于区域标准差的融合规则,然后对细尺度系数进行一致性校验,最后进行图像重构得到融合图像。数值实验结果表明,该方法有效,性能优于基于小波变换的图像融合方法。     

基于Shearlet变换的多聚焦图像融合方法

为提高多聚焦图像的融合效果,利用Shearlet变换具有多尺度多方向的特性,文中提出了一种基于Shearlet变换的图像融合算法。针对待融合图像进行Shearlet变换,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;对低频子带系数取分解系数区域能量高的系数,高频子带系数采用区域能量和区域清晰度以及区域方差相结合,采用多判别法得到融合系数,并最终进行Shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,在主观视觉效果和客观评价指标上此算法优于其他融合算法