运用小波图像融合技术增强痕迹偏振图像

针对单幅痕迹偏振图像存在的灰度反差微弱、痕迹特征残缺等缺陷,提出运用小波图像融合技术对多幅痕迹偏振图像进行融合处理,以增强痕迹图像视觉效果的策略。结合痕迹物证检验工作的需要,对低频子带图像采取基于区域窗口的梯度平方和较大法,而高频子带图像采取基于区域窗口的系数绝对值极大法,并将此方案应用于衣物上的轮胎痕迹偏振图像的增强处理。实验结果表明,经过融合处理后的轮胎痕迹偏振图像无论在主观视觉效果,还是在客观评价数据上都获得了期望的增强效果,满足痕迹物证司法鉴定的技术要求。     

图像融合技术在成像中的应用

阐述了基于小波变换的图像融合的基本原理、方法及优点.通过对可见光图像与红外图像进行融合的实验比较表明,以图像的边缘特征为融合准则的融合效果更好.这种方法比较适用于场景监控的应用领域.它突出了目标的边缘,从而使观察者更容易发现和识别目标.     

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。     

小波变换在多光谱图像融合中的应用

本文用小波变换实现了多光谱图像的融合，在数据融合的过程中，使用适应于小波变换的系数特点的区域选择算子，进行基于区域和方向的特征选择，并进行了有针对性的图像增强。     

小波分析在图像融合中的应用

图像融合的目的是把同一目标的多幅图像融合成一幅质量高的图像。本文给出了一种基于小波变换的图像融合方法，首先对两幅图像使用正交小波进行分解，得到两幅图像的小波分解系数，根据小波系数的特点，对两幅图像的小波系数进行比较，取绝对值大的小波系数构成融合的小波系数矩阵。对融合小波系数矩阵进行小波反变换，得到两幅图像的融合图像。最后使用该方法对两幅图像进行了融合，得到的融合图像汲取了两幅图像的优势，是一幅质量高的图像。     

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.     

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。     

粗糙集与小波变换在图像融合中的应用

针对含有椒盐噪声的多聚焦图像,提出了一种基于粗糙集和小波变换的图像融合算法.首先对源图像进行粗糙增强预处理,再采用小波变换对增强后的图像进行融合,得到融合图像.实验结果表明,粗糙增强在有效去除噪声的同时,较好发保持了图像细节信息,在此基础上进行小波融合,使得融合图像有着更好的视觉效果.     

图像融合技术在“多媒体课程”中的教学应用

数字图像处理是电子类、通信类等专业的一门主要的专业课程,该课程融合了前面基础课程的知识,加以应用扩展。为了深化该门课程的教育改革,努力改变教学现状,能够让学生通过本课程的学习,不仅具备理论知识,而且对前沿及就业都能获益,因此提出了基于“数字图像处理”课程的改革方案,拟从骨干教师培养、辅助教学平台、双语教学等方面进行改革,加强师生互动,提高学生的综合能力,并且设计了图像融合综合实验设计。培养学生动手操作能力。     

基于小波变换的图像融合技术研究

提出了一种基于小波变换的图像融合算法.首先,将配准后的多源图像进行小波分解,从而得到各个源图像的低频系数和高频系数.其次,对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理,最后,通过小波逆变换得到融合图像.通过大量的实验以及与其他融合算法的比较分析,表明该方法的有效性和优越性.     

一种新的可见光图像融合方法

本文探讨了可见光多聚焦图像的融合问题。在运用电路与系统理论分析了多聚焦图像成像机理的基础上，提出了一种基于小波变换的融合算法，实验结果表明，该方法可有效综合多聚焦图像，从而获得场景内所有物体都清晰的图像。     

基于小波变换的红外图像融合技术研究

图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并形成一幅新的图像,以便更好地进行监视和侦察之类的视觉感知。文中介绍了小波变换及其Mallat快速算法,提出了基于小波变换的图像融合方法,并分析了可见光与红外图像的融合结果,结果表明,小波变换融合图像包含了所有传感器的相关信息,其性能优于高斯－拉普拉斯金字塔结构算法,这一原理也可以应用到两幅以上的图像上,无论这些旬否在同一光谱波段内。     

基于线性融合模型的多传感器图像融合

本文提出了一种新的基于小波变换的多传感器图像融合算法,在线性融合模型中引入了传感器噪声项,算法首先给出了基于期望融合图像局部方差最大的多传感器融合系数估计方法,然后利用多传感器图像和融合系数估计期望融合图像.最后的实验结果表明了本文图像融合方法具有明显的噪声抑制能力,能够得到更好的融合效果.     

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。     

基于小波变换的不同融合规则的图像融合研究

图像融合是一种重要的增强图像信息的方法。提出了一种基于多尺度分解的像素图像融合方法。利用小波变换按照不同融合规则及融合算子构造融合图像对应的小波系数。通过对可见光图像与红外图像进行融合的实验比较表明，以像素的局部能量为准则的融合效果更好，既可避免传统融合规则的信息损失，又提高了融合图像的空间分辨率和清晰度，融合图像更符合人的视觉特性，也有利于机器视觉。     

图像融合技术研究

用小波进行图像融合的原理就是将两个原始的图像的小波分解进行融合,这种融合的方法适用于近似系数和详细系数。这两个图像必须同等尺寸且在共有的图像映射上和索引的图像进行关联。     

图像融合技术研究

用小波进行图像融合的原理就是将两个原始的图像的小波分解进行融合,这种融合的方法适用于近似系数和详细系数。这两个图像必须同等尺寸且在共有的图像映射上和索引的图像进行关联。     

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。     

区域图像融合算法在红外图像分析中的应用

采用区域分裂合并算法获得待融合图像的共同区域,同时,对两幅待融合图像进行多尺度分解,根据区域相似度和融合量测指标对分解后的低频系数和高频系数进行加权平均和系数选取,经小波逆变换后得到融合后的图像.试验结果表明,基于区域的融合算法能够保留更多的细节信息.     

一种基于Curvelet变换的图像融合新算法

基于Curvelet变换提出了一种新的融合算法.首先将图像进行Curvelet 变换,然后对粗尺度系数和细尺度系数采用不同的融合规则将Curvelet 系数融合,最后进行重构得到融合结果.对得到的融合图像进行了主客观评价和对比,实验结果表明,本文方法得到的融合图像,在熵、均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和相似度等客观指标上都优于其他方法.