基于压缩感知的多聚焦图像融合方法

随着压缩感知技术的发展,基于压缩感知的图像融合技术研究受到越来越多的重视。针对图像傅里叶变换系数特点,提出了一种双星采样模式下基于高低频重要性度量的压缩传感域图像融合算法。该算法首先通过双星采样模式获得测量值,然后计算高低频区域对应的重要性度量作为融合算子,并对测量进行加权融合,最后通过求解最小全变分优化问题重构融合图像。主客观实验结果表明,该算法优于其他基于傅里叶的方案。     

基于压缩感知的遥感图像融合方法

压缩感知理论,以远低于奈奎斯特采样定理要求的速率对图像进行采样,可利用图像的部分信息重构原始图像,有效地减轻图像处理的计算复杂度,降低对硬件的要求。文中提出了一种基于压缩感知的遥感图像融合方法。在压缩域对多光谱和全光谱遥感图像进行了融合实验,并与传统的融合方法进行了比较,实验结果表明,文中方法在遥感图像融合上有着良好的性能。     

自适应标准差特征的压缩感知图像融合

针对传统压缩域融合算法单一、融合效果不佳的问题,文中提出了结合图像高频特征的自适应融合规则。首先,对融合图像进行 NSCT变换,分解后得到的低频子带系数采用区域能量融合规则,以获取较传统低频系数处理更好的融合效果; 由于分解后的高频子带系数具有较高稀疏性,因此通过 CS 进行压缩后自适应选择融合规则,最后对重构系数进行 NSCT逆变换。实验结果表明：与传统经典算法相比,新方法兼顾了待融合图像的背景信息和红外目标信息,有效提高了图像的融合效果。     

压缩感知在多源图像融合中的应用

针对全采样传统图像融合方法中计算量大、时间复杂度高的问题,提出了一种基于压缩感知(CS)理论的多源图像融合模型。为满足一定的稀疏性,将源图像在过完备二维离散余弦变换(DCT)字典上进行稀疏表示,并通过随机观测得到待融合的观测值;在每一图像块上采用基于标准差的方法自适应地计算融合权值,加权合成融合后的观测值,然后利用改进步长的梯度追踪算法求解稀疏系数,得到最终融合图像。实验结果表明：与传统方法相比,提出的融合模型在减少计算量和存储容量的同时,能更好地从源图像中提取信息,获得效果较好的融合图像。     

基于DWT的高频系数压缩感知图像融合

传统的基于DWT的压缩感知图像融合方法针对的是整个稀疏系数,由于小波系数的低频部分为非稀疏的,导致其压缩重构质量差。针对该问题,提出了一种基于DWT高频系数压缩测量的融合方法,该压缩模式可以提高重构信号的质量,进而提高融合图像的效果。首先,对图像作小波稀疏变换,得到低频和高频系数,并对高频系数压缩测量得到测量值;然后,在小波域和压缩域分别进行融合,并对融合后的测量值进行重构得到融合后的高频系数;最后,经小波逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,本压缩感知模式较传统的压缩感知模式在减少压缩数据量的同时提高了图像的融合效果。     

基于压缩感知的红外与可见光图像融合算法

压缩感知是一种新的信号采样理论,突破了传统的Nyquist采样率须为信号最高频率的2倍以上的定理。对于稀疏信号,它能够以远低于Nyquist采样速率对信号进行采样,并通过重构算法恢复出原信号。提出了一种基于压缩感知的红外与可见光图像融合算法,对图像进行测量,并通过融合算法对测量值进行融合。仿真实验显示,压缩感知能较好地实现图像的融合。     

基于DWT-IRLS的压缩感知图像融合

基于压缩感知的图像融合属于像素级层次的图像融合。传统的DWT压缩感知图像融合研究对象是整个稀疏系数,但小波系数中低频系数并非稀疏,因此影响融合质量。针对此,提出一种基于DWT-IRLS的压缩感知图像融合。首先对图像进行DWT转换,针对高频系数采样测量;然后对高频系数和低频系数进行融合,并且引入迭代权重最小二乘法(IRLS)算法,重构高频系数;最后经DWT逆转换,得到融合图像。实验证明:通过4个客观评价指标和主观评价对比,2组实验融合效果均得到提高。此方法在一定程度上可提高图像融合效果,具有一定的实用价值。     

压缩感知及其在医学图像融合中的应用

压缩感知在采样的同时完成信号的压缩,为解决医学图像融合过程中时间复杂度高、传输数据量大的问题提供了新方法.本文围绕压缩感知在医学图像像素级融合做了5个方面的工作:第一,给出了基于压缩感知的医学图像融合框架;第二,讨论了基于贝叶斯、贪婪迭代、凸松弛等四类重构算法;第三,梳理出医学图像像素级融合的七类方法;第四总结出基于压缩感知的四种医学图像融合路径;第五,指出了目前研究的难点和应用前景.     

基于分布式压缩感知的遥感图像融合算法

针对基于压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论的传统遥感图像融合算法未能考虑源图像信息相关性的特点,该文提出一种基于分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing, DCS)的遥感图像融合改进算法。通过DCS的第1联合稀疏模型(Joint Sparsity Model-1, JSM-1)提取源图像低频信息的公共部分和独有部分,再利用独有特征添加(UFA)的融合规则进行融合,从而提高融合精度。选取QuickBird卫星实测图像数据对该文方法和多个传统融合方法进行仿真实验并进行评价指标的对比,结果表明该文方法融合性能相对传统遥感图像融合方法都有不同程度的提高。     

基于NSCT与DWT的压缩感知图像融合

针对基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的压缩感知图像融合算法,存在融合图像局部细节信息表达不足的问题,提出一种基于NSCT与离散小波变换(DWT)的压缩感知图像融合算法.首先,对图像进行NSCT变换,得到低频系数和高频系数;然后,对高频系数进行压缩融合,并通过重构算法恢复融合的高频系数;而对低频系数,采取基于小波变换的融合方法;最后,对融合的高频系数和低频系数进行NSCT逆变换,得到最终的融合图像.实验结果表明:本文算法使融合图像的质量,在主观和客观方面都得到了明显改善,最终的融合图像具有更多的细节特征和更清晰的边缘轮廓.     

基于改进PCNN的压缩感知域图像融合

() （）基金项目：。摘要：提出了一种压缩感知域基于改进PCNN的图像融合算法。根据压缩采样得到待融合图像的压缩观测值,建立改进PCNN模型,即利用压缩观测值的物理意义对PCNN中连接系数,加权矩阵和特征参数进行自适应设定。并将压缩观测值作为改进PCNN神经元输入获取点火映射图作为融合算子,对源图像观测值融合后进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法克服现有压缩感知图像融合算法细节丢失的缺陷,主客观评价优于现有压缩感知图像融合算法。     

基于压缩感知和变参数混沌映射的图像加密

为了减少加密图像的存储和传输负担,提出基于压缩感知(CS)和变参数控制混沌映射的图像加密算法。算法采用变参数控制混沌映射产生的测量矩阵对图像进行观测,选用与测量矩阵非相干的离散余弦变换(DCT)矩阵为稀疏基矩阵,使得压缩和加密同时完成。为了进一步提高加密算法的安全性,引入扰动因子使得加密算法的密钥与明文相关。同时,加密系统具有抗差分攻击的能力。另外,执行耦合的置乱扩散操作,使得置乱和扩散同时完成,更进一步增强了系统的安全性。加密图像的每个像素以8bit整型的形式输出便于数据的存储、显示和传输。实验结果表明,本文的加密算法是有效的和安全的。     

基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方法研究

高光谱遥感影像包含丰富的空间、辐射以及光谱信息,同时海量的数据也引发了高光谱成像技术在传输和存储方面的诸多问题。针对这一问题,根据高光谱遥感影像谱间相关性强的特性,提出了一种结合谱间多向预测的基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方法。首先,根据高光谱遥感影像的谱间相关性对高光谱遥感影像的波段进行分组,每组确定一个参考波段,使用平滑l_0范数算法重构每组的参考波段。其次,根据重构恢复的相邻组内的参考波段,建立了一个非参考波段预测模型,用来计算非参考波段的预测测量值;然后,计算实际测量值与预测测量值的差值,使用SL0算法重构该差值得到差值向量;最后,利用得到的差值向量迭代更新预测测量值,直到恢复该波段原始图像。仿真实验结果表明,该方法提高了高光谱遥感影像的重构效果。     

基于压缩感知和熵计算的关键帧提取算法

针对关键帧提取问题,提出了一种基于压缩感知理 论和熵计算的关键帧提取算法, 首先通过构造符合有限等距性质要求的稀疏随机投影矩阵,将高维多尺度帧图像特征变换为 低维多尺度帧图像特征, 并形成视频镜头低维多尺度特征列向量组;然后通过随机权值向量与低维多尺度特征向量的 阿达玛乘积运算生成各 帧图像的匹配特征,并根据匹配特征的相似性度量完成镜头内部的子镜头分割;最后通过交 叉熵计算在每个子镜头 中得到可能的关键帧,并由图像熵计算确定最终的关键帧。实验表明,与传统方法相比,本 文算法提取的关键帧能够更精确、更稳定描述视频镜头内容。     

率失真优化的压缩感知图像编码

针对基于压缩感知的图像编码系统,分析了系统中编码参数和码率以及失真的关系,在此基础上提出了基于压缩感知的图像编码系统的码率-失真模型.根据所提模型设计了率失真优化的压缩感知图像编码算法.在给定码率的条件下,优化编码参数,使得编码器失真最小.算法在Matlab的编码平台上进行了仿真和实验,结果证明提出的码率-失真模型能够很好地拟合实际率失真曲线,并且基于该模型的率失真优化算法有效的提高了压缩感知图像编码系统的性能.     

基于曲波变换的遥感图像融合研究

以SAR与可见光图像、多光谱与全色图像为研究对象,提出了一种基于曲波变换的遥感图像融合方法.首先将图像进行曲波变换,然后在不同的频率域利用融合规则融合曲波系数,最后通过重构得到融合图像.采用均方误差、偏差指数等指标对融合效果进行了客观评价,并与基于小波变换的融合进行了比较.实验结果表明,该方法在保留原始图像重要信息、抑制噪声能力方面均优于小波变换方法.