一种基于提升小波的图像融合技术研究

针对红外与可见光图像进行提升小波变换后低频图像的特点,提出了一种低频分量的融合算法,高频分量采取邻域方差取大为准则进行融合,然后进行提升小波逆变换得到融合图像。通过与传统小波融合方法进行比较,并引入信息熵、清晰度、Xydeas-Petrovic客观性能指标对融合后的图像进行分析。实验结果表明不论从视觉效果还是从客观性能指标上,该算法都优于传统的融合方法。     

多光谱与高分辨率图像融合算法研究

提出了一种多光谱与高分辨率图像融合的新算法.该方法将小波的多分辨分解与IHS变换相结合,它首先利用高分辨率图像各小波面叠加的边缘信息进行区域划分,再通过融合算子实现分区域融合,最后对融合后的强度分量进行IHS反变换,得到一幅同时具有较好空间分辨率和光谱信息的融合图像.实验结果表明,该方法得到的融合图像优于IHS变换法和小波变换法(WT法).     

潜在低秩表示框架下基于卷积神经网络结合引导滤波的红外与可见光图像融合

为提高融合图像的可视性,解决传统红外与可见光图像融合算法中存在的边缘特征缺失、细节模糊的问题,提出了一种潜在低秩表示框架下基于卷积神经网络结合引导滤波的红外与可见光图像融合算法。该算法首先利用潜在低秩表示对源图像进行分解,得到源图像的低秩分量和显著分量。其次,利用卷积神经网络根据源图像的特征信息,得到权值图。再次,通过引导滤波算法对权值图进行边缘锐化,然后再将优化后的权值图分别与源图像的低秩分量和显著分量融合,得到融合图像的低秩分量和显著分量。最后,将融合图像的低秩分量和显著分量叠加,得到最终的融合图像。实验结果表明,该算法在主观评价和客观指标上均优于传统的红外与可见光图像融合算法。     

一种基于小波系数综合能量特征的多算子图像融合算法

提出了一种新的多算子小波分解图像融合算法,算法对输入图像进行多尺度小波分解,综合考虑同层各子带及相邻层子带小波系数图像特征描述的相关一致性,基于局部空间复合能量和局部相对能量差特征测度,采用多算子自适应融合规则构造融合图像,得到含有丰富细节特征的融合图像。     

基于小波变换的多尺度图像融合增强算法

为解决原始单源图像缺乏多尺度细节信息和图像融合后出现的噪声问题,提出了一种基于小波变换的多尺度图像融合增强算法,根据不同频率子带分量采用不同融合规则的思想,对高频子带提出了三种融合方法,同时构建了一种新颖的多尺度残差金字塔空间并将其参与融合过程,以减少融合噪声。多种小波分解和对比实验结果表明,提出的小波多尺度融合增强算法能够在一定程度上减小融合图像噪声同时增强图像的多尺度细节信息。     

一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法

针对现有小波类图像融合算法的不足,提出了一种基于非下采样Contourlet变换多聚焦图像融合算法,并在Contourlet域中引入了局部区域可见度以及局部方向能量的概念.针对低频子带系数和各带通方向子带系数分别提出了基于局部区域可见度以及基于局部方向能量的系数选择方案.通过对多聚焦图像融合的仿真实验,表明该算法相对于传统的基于离散小波变换和离散小波框架变换融合算法能够有效减少有用信息的丢失以及虚假信息的引入,同时能够从源图像中提取更多的有用信息并注入到融合图像中, 得到更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

基于小波包和Niblack法的枪号图像二值化算法

针对枪号图像字符易磨损、对比度太大或太小的特点,提出了小波包滤波器浮动阈值和Niblack法相结合的二值化算法.首先采用小波包滤波器对图像滤波,把得到的低通图像作为浮动阈值,并对图像进行二值化,得到第一幅待融合图像;然后采用Niblack法对图像进行二值化,得到第二幅待融合图像;最后把两幅图像按照灰度最小的方法进行融合,得到最终的二值化图像.实验结果表明该综合算法在二值化效果、适用范围等方面均有良好的表现,具有一定的推广价值.     

基于小波框架的红外/可见光图像融合

针对小波框架所具有的冗余性和平移不变性在图像处理中能较好保留图像细节特征的特点,提出了一种将l2上的离散小波框架和交叉子带像素融合方案(Cross band pixel selection)结合起来的融合算法,并用于红外和可见光图像的融合。仿真试验表明该算法较好地保留了源图像的细节信息,是一种行之有效的融合算法。     

基于亚像素区域加权能量特征的多尺度图像融合算法

对矩形和圆形区域中各像素进行亚像素划分,确定各亚像素的权值,得到基于哑像素的综合加权区域能量.融合箅法首先对源图像进行金字塔分解,然后对金字塔的高频细节分量使用基于哑像素加权区域能量特征的融合规则取大,对低频粗糙分量取平均.得到融合图像的塔形分解,最后重构融合图像.仿真结果表明,新算法融合效果较常规的区域能量特征作为融合规则的多分辨率图像融合算法效果更好,从清晰度和熵的评价来看,提高了融合图像的品质.     

基于分块DCT变换编码的小波域多幅图像融合算法

提出了一种利用DCT变换和小波变换的特征层图像融合算法.其基本思想是先对多幅源图像进行分块DCT变换,选取较大方差对应的变换系数,将图像压缩为原图像大小的1/4,保留系数的对应坐标作为提取信息时的密钥;其次将经处理后的DCT系数直接作为小波变换的分解系数,经小波逆变换后得到融合信息.实验结果表明,该算法实现了多幅不同大小图像的融合,同时单一密钥只能提取单一图像. 关键词： 图像融合 小波变换 离散余弦变换 编码     

基于成像机理的小波包变换多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,因而在成像过程中,除聚焦良好的物体能生成清晰的图像外,该物体前后一定距离外的所有物体都将呈现不同程度的模糊.为了获得场景内所有物体均清晰的图像,在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包变换的融合方法.它是将成像系统先聚焦在一部分对象上,得到其清晰的图像;然后再将其聚焦在另一部分对象上,得到另一清晰的图像;最后把这两幅实验图像加以融合,从而获得场景内所有物体均清晰的图像.实验结果表明,基于小波包变换的融合方法能够将信号的频带进行多层次划分,对高频成分也能进一步地分解,可有效综合多聚焦图像.     

改进的曲波变换图像融合方法

考虑将曲波变换引入图像融合能够更好地提取原始图像,对一种新的图像融合方法—曲波变换图像融合法进行了研究。将图像序列进行曲波变换后,通过对所有图像的高频进行逆变换及域值处理来获得区域图。根据区域图中高频区域的边界点在每张图层上的活跃度不同求得区域边界的图层分布,利用插值获得高频区域的区域分布图。通过高频区域的膨胀求得整幅图的区域分布图,然后在曲波变换的变换域,利用区域分布图对多尺度的高频系数采用高斯加权求和;对低频系数采用取平均值的规则完成图像的融合。进行了图像融合实验,实验结果表明,与传统的小波变换及基于像素的曲波变换相比,提出的方法获得的融合图像边缘更清晰,更接近参考图像。     

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.     

A multi-focus image fusion algorithm based on an improved dual-channel PCNN in NSCT domain

This paper presents a multi-focus image fusion algorithm based on dual-channel PCNN in NSCT domain. The fusion algorithm based on multi-scale transform is likely to produce the pseudo-Gibbs effects and it is not effective to fuse the dim or partial bright images. To solve these problems, this algorithm will get a number of different frequency sub-image of the two images by using the NSCT transform, the selection principles of different subband coefficients obtained by the NSCT decomposition are discussed in detail, and the images are fused based on the improved dual-channel PCNN in order to determine the band-pass sub-band coefficient, at last fused image is obtained by using the inverse NSCT transform. Fusion rules based on dual-channel PCNN are used to solve the complexity of the PCNN parameter settings and long computing time problems. The experimental results show that the algorithm has overcome the defects of the traditional multi-focus image fusion algorithm and improved the fusion effect.     

基于二代curvelet变换的图像融合研究

曲波(Curvelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力.将curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息.第二代curvelet理论的提出也使得其理论更易理解和实现.因此,提出了一种基于第二代curvelet变换的图像融合方法,首先将图像进行curvelet变换,然后在相应尺度上利用融合规则将curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果.对多聚焦图像进行了实验,采用均方误差、偏差指数和相关系数对融合结果进行了客观评价,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除分解2层时与小波性能相当,取其他分解层数时均获得更好的融合效果.     

基于HIS 小波变换和MOPSO的全色与多光谱图像融合

有效的全色图像和多光谱图像的融合方法必须保证光谱和空间信息的最大化. 采用HIS小波融合算法框架, 提出了新的高频系数提取方法和一种新的全色和多光谱图像融合方法. 根据小波变换后高频中的细节以及边缘信息都具有方向性, 而噪声点一般都是孤立点这一物理特性, 设计了一种基于一阶高斯微分的高频系数提取方法.以多个融合评价指标为目标函数, 对HIS小波融合算法中采用不同融合规则得到的结果图像, 通过多目标粒子群优化算法优化加权组合得到最终结果. 对实际TM多光谱图像和SPOT全色图像进行了融合实验比较研究, 结果表明, 改进的高频系数提取方法得到的融合图像在光谱信息和空间信息上都有较好的改善, 用多目标粒子群优化算法得到的结果图像在光谱信息保留上具有较明显的优势且空间信息也得到了较大的提高.     

一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于区域分割和à trous小波变换的红外与可见光图像融合算法.首先,对红外与可见光图像进行区域分割及区域关联,并按关联映射图所划分区域提取红外与可见光图像的的能量信息及梯度信息;然后,对红外与可见光图像进行多尺度à trous小波变换分解,分解后的低频部分按照文中所提出的区域能量比和区域清晰比指标进行区域融合,高频部分采用绝对值取大算子进行融合;最后进行重构得到融合图像.结果表明,该算法既可保持可见光图像的光谱信息,又可有效获取红外图像的热目标信息.