图象立体融合方法研究

本文讨论了医学图象立体融合的实现方法.利用小波变换技术,将CT与NMR图象进行融合处理,获得骨骼和软组织信息都清晰的2-D图象,采用有向图理论,重建3-D图象.所获得的3-D图象,可保证骨骼和软组织同时都清晰,从而实现图象的立体融合.     

基于小波边缘提取的灰度图象联合相关识别预处理

本文将小波变换方法用于灰度图象的联合变换相关识别中,采用不同的尺度因子对输入图象进行边缘提取预处理,使相关识别结果得到不同程度的改善.通过计算机模拟对比了一阶、二阶微商的边缘提取方法和小波变换边缘提取方法的预处理结果和对识别的影响,在同时衡量相关识别能力及其对噪音的敏感性前提下,小波变换边缘提取预处理明显优于各种微商边缘提取方法.调节小波变换尺度因子还能使识别能力与噪音敏感性这两方面得到更好地均衡,使小波变换边缘提取预处理能够适应不同的图象输入条件和相关输出要求.结果表明,在联合变换相关识别中采用小波变换对输入图象进行预处理是一种更理想的方法。     

基于非采样提升小波-Contourlet变换的图像融合算法

为克服非采样Contourlet变换中金字塔分解的不足,首先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,然后用此变换来取代非采样Contourlet变换中的金字塔分解,得到新的非采样提升小波-Contourlet变换。将此变换与一定的融合规则相结合,提出了一种基于非采样提升小波-Contourlet变换的图像融合算法。实验表明,该算法相对于非采样Contourlet变换能从源图像中提取更多有用信息注入到融合图像中,可得到更高性能的融合图像。     

基于不同类型小波变换的SAR与可见光图像融合研究

利用具有不同变换形式及不同小波基的小波变换对合成孔径雷达与可见光图像进行融合实验，研究了不同类型小波变换的特征，对融合实验结果进行了分析和比较，综合实验结果和计算复杂度两个方面考虑进行性能评价，为不同的应用场合下正确选择适合合成孔径雷达与可见光图像融合的小波变换类型提供了理论依据.     

边缘特征增强算法和小波分析在精确聚焦中的应用

在数字成象系统中,如何快速而且有效地实现精确聚焦一直是成象系统研究中的焦点.本文提出了利用增强图象边缘特征来提高精确聚焦能力,并将常见的边缘增强滤波器与以小波变换为基础构建的滤波器进行了比较,实验数据表明,虽然常见滤波器和基于小波变换滤波器都能提高聚焦能力,但后者能更有效地分辨出只有微小的离焦量的图象,有很好的应用前景.     

基于小波分解系数的贝叶斯人脸识别方法

本文给出了贝叶斯人脸识别方法中匹配准则的多个近似表达式及一种实用的快速计算方法.在此基础上,利用反对称双正交小波变换的微分算子功能,提出了一种利用两幅人脸图象的小波变换系数差作为模式矢量的贝叶斯人脸识别方法,并利用AR人脸图象库进行了实验.实验结果表明本文方法与基于图象灰度的类似方法相比,识别率提高8%左右.此外本文方法也提供了一条在图象压缩数据域中实现人脸识别的可能途径.     

基于Contourlet变换的区域特征自适应图像融合算法

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能.因此将Contourlet变换应用于图像融合领域,能更好的提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.基于Contourlet变换的区域特征自适应图像融合算法是将图像进行Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,针对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像.将基于小波变换的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,基于Contourlet变换区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法.     

基于光学小波微分预处理的联合变换相关目标识别

提出了一种基于光学小波变换微分预处理的光电混合联合变换相关系统,该系统利用同一光路可实时实现对输入图象的小波变换微分预处理和联合变换相关识别.实验结果表明:该系统能得到很尖锐的互相关峰,可显著提高联合变换相关器的识别能力.     

基于图象特征的小波域水印算法

提出一种基于图象特征点的小波变换域第二代水印算法.首先对图象作小波变换,其中最低频成分是图象的粗尺度(低分辨率)逼近,从中提取出图象的特征点;然后在特征点对应的所有高频系数中嵌入水印.水印检验不需要原始图象,但需要原始图象的特征点位置信息,计算特征点对应的所有高频系数与嵌入水印的互相关,利用门限值检验水印是否存在. 实验证明该算法对通常的图象处理有很强的鲁棒性,对有损压缩的鲁棒性尤为突出,而且对几何变换也有一定鲁棒性.     

小波变换传递误差、尺度、加权量化对分层树剖分编码图象压缩质量影响的研究

详细研究了小波变换传递误差、尺度、快速Mallat算法加权量化对分层树剖分(SPIHT)编码图象压缩质量的影响,并给出了基于VC++的仿真结果,结果表明,小波变换尺度对图象压缩编码效果有明显的影响,通常要在大于4的尺度上作图象压缩编码才可以得到较好的压缩效果,不同的边界延拓,不同尺度的取整重构、加权量化对图象压缩效果的影响是不同的,恰当选取加权量化步长能达到更好的图象压缩效果,一般而言,同一尺度下随加权量化步长的增加,压缩效果变差.     

基于多尺度对比度塔的图像融合方法及性能评价

给出了一种新的基于对比度塔形分解的分层图像融合方法,其基本思想是先对源图像进行对比度塔形分解,其次,按照融合规则,采用基于区域特性量测的加权算子去构造融合图像对应的对比度金字塔,最后,通过逆塔形变换重构融合图像。该方法被成功地用于图像的融合处理,此外,利用熵,交叉熵,互信息,均方根误差,峰值信噪比等参量,对该融合方法的融合性能进行了评价与分析,实验结果表明,该融合方法是十分有效的。     

Image-fusion-based multi-resolution active contour model

This paper proposes an active contour model (snake) based on image fusion, which is used in object detection and object tracking. Firstly, a multi-resolution image fusion with wavelet transform is applied to obtain the multi-resolution fused images. Secondly, in the low-frequency sub-image, a snake is applied with the Sobel operator to detect the object's contour; and in other high-frequency sub-images, a wavelet-based snake is applied. The two convergent snakes are fused in a multi-resolution scheme to obtain a fused snake in the fused image in an original resolution. Experiment results indicate this fused snake's detection or tracking accuracy is improved greatly.     

红外和彩色可见光图像亮度-对比度传递融合算法

以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出了一种基于亮度-对比度传递（LCT）技术的彩色图像融合算法。首先借助灰度融合方法将红外图像与彩色可见光图像亮度分量融合,然后用LCT技术改善灰度融合结果的亮度和对比度,最后利用快速YCBCR变换融合策略在RGB空间内直接生成彩色融合图像。文中利用像素平均融合法和多分辨率融合法作为不同的灰度融合措施以分别满足高实时性和高融合质量的需求。实验结果表明,提出算法的融合结果不仅具有与输入彩色可见光图像相近的自然色彩,而且具备令人满意的亮度和对比度,即使采用运算简单的像素平均法进行灰度融合,同样可以获得良好的融合效果。     

基于平移不变剪切波变换域图像融合算法

针对传统基于多尺度变换的图像融合方法存在的缺点,提出了一种基于平移不变剪切波变换域的自适应图像融合新方法.首先,使用平移不变剪切波变换对源图像进行分解,得到低频子带及方向带通子带系数.然后,对于低频子带系数采用梯度域奇异值分解方法估计图像的局部结构信息,提出了基于提取的特征与S函数的可变加权融合策略;对于各方向带通子带系数,提出了一种基于改进的拉普拉斯能量和匹配的"加权平均"和选择相结合的系数选择策略.最后,对得到的融合系数进行逆变换得到融合图像.通过实验可以发现相比于传统的图像融合方法,本文方法得到了更高的客观指标,融合图像视觉效果更好.     

Color-image encryption scheme based on channel fusion and spherical diffraction

A secure encryption scheme for color images based on channel fusion and spherical diffraction is proposed in this paper. In the proposed encryption scheme, a channel fusion technology based on the discrete wavelet transformation is used to transform color images into single-channel grayscale images, firstly. In the process of transformation, the hyperchaotic system is used to permutate and diffuse the information of red—green—blue (RGB) channels to reduce the correlation of channels. Then the fused image is encrypted by spherical diffraction transform. Finally, the complex-valued diffraction result is decomposed into two real parts by the improved equal module decomposition, which are the ciphertext and the private key. Compared with the traditional color image encryption schemes that encrypt RGB channels separately, the proposed scheme is highly secure and robust.     

一种基于小波变换的红外偏振融合算法

针对红外偏振图像可以较好地抑制背景噪声,对目标边缘信息比较敏感的特点,提出一种基于小波变换的红外偏振融合算法,它主要用于红外辐射强度图像和偏振度图像融合,增加图像的信息量。首先采用小波变换对参与融合的每幅图像分别进行各尺度分解,得到各尺度小波系数,然后针对不同尺度小波系数,采用邻域平均梯度为判据进行融合,得到融合后的各尺度小波系数,最后通过小波逆变换进行图像重构,得到融合图像。融合前后的图像对比表明融合图像在保留辐射强度图像的清晰度的同时,突出了目标的边缘、轮廓信息。相对于辐射强度图像,融合图像的梯度均值提高了112%,相对于偏振度图像,融合图像的标准差提高了151%,信息熵提高了38%。     

基于方向金字塔框架变换的遥感图像融合算法

为了综合利用多光谱遥感图像与全色遥感图像之间的互补信息,提出了一种方向金字塔框架变换(SPFT),并基于此变换提出了一种遥感图像融合算法。具体融合过程是将多光谱图像的每个波段分别与高分辨力全色图像进行融合,首先将高分辨力全色图像与多光谱图像的待融合波段进行直方图匹配,然后对该波段图像以及直方图匹配后的高分辨力全色图像分别进行方向金字塔框架变换分解,融合过程就是对两图像方向金字塔框架变换分解后的系数进行组合,最后对组合后的系数进行方向金字塔框架逆变换即可得到该波段图像与高分辨力全色图像的融合图像。实验结果表明该算法在性能上优于基于亮度-色调-饱和度(1HS)的彩色空间变换以及基于离散小波框架变换(DWFT)的遥感图像融合方法,尤其对源图像之间存在配准误差的情况。     

基于可见光的多波段偏振图像融合新算法

采用了一种新的基于小波变换的偏振图像融合算法.首先,将两个波段中的每一波段三幅偏振图像利用小波变换分解成低频和高频部分,低频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,得到一个波段一幅图像.接着,将得到的图像再进行小波分解,采用低频图像的小波系数最小值作为融合后的低频系数,高频图像根据纹理一致性测度的纹理检测确定融合规则,用来调整高频小波系数,将来自不同图像的特征与细节融合在一起,并对融合图像质量进行了对比评价.实验结果表明,融合后的偏振图像不仅反映了场景的偏振信息,而且还包含了丰富的光谱信息,目标与背景的衬比度也得到了增强,为进一步的目标检测和识别提供了便利.     

基于区域分割和Counterlet变换的图像融合算法

提出了一种基于区域分割和Contourlet变换的图像融合算法。首先,对各源图像做区域分割,并利用区域能量比和区域清晰比的概念来度量和提取区域信息;然后,对各源图像进行多尺度非子采样Contourlet分解,分解后的高频部分采用绝对值取大算子进行融合,低频部分则采用基于区域的融合规则和算子进行融合;最后进行重构得到融合图像。对红外与可见光图像进行了融合实验,并与基于像素的àtrous小波变换和Contourlet变换的融合效果进行了比较。结果表明,采用本文算法的融合图像既保留了可见光图像的光谱信息,又继承了红外图像的目标信息,其熵值高于基于像素的融合方法约10%,交叉熵仅为基于像素的融合方法的1%左右。     

基于Tetrolet变换的红外与可见光融合

针对目前红外与可见光图像融合速度慢、 融合结果对比度不高且易产生伪影的缺点,提出一种基于Tetrolet变换的改进融合算法。首先,将可见光图像转换到lαβ颜色空间得到三个几乎不相关的彩色通道;然后对其l分量和红外图像分别进行Tetrolet变换,对于低通系数引入邻域能量及其接近度的融合规则。而对Tetrolet系数采用伪随机傅里叶矩阵进行观测并加权融合其观测值;接下来对融合后观测值采用CoSaMP优化算法迭代出融合后的Tetrolet系数,并经Tetrolet重构得到融合后的灰度图像;最后将灰度图像映射到RGB颜色空间获得最终的融合图像。实验证明了本文算法的有效性。