彩色纹理分析中的多特征数据融合方法

在小波分解基础上将纹理特征、颜色特征及纹理与颜色的空间相关特征进行融合，提出了一种新颖的彩色纹理特征提取方法，同时结合20类真实彩色自然纹理，针对塔式小波分解(PWD)，不完全树型小波分解(ICTSWD)和小波包分解(WPD)进行了多特征融合和分类比较，实验结果表明：塔式小波分解基础上的多特征融合，其正确分类率为85．78％；小波包分解基础上的多特征融合，其正确分类率为91．03％，但其特征维数呈指数增长；而不完全树型小波分解有选择地进行通道分解，其维数大大下降，多特征融合后的正确分类率达到90．63%，同时也表现出良好的抗噪能力。     

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Gabor小波纹理特征的目标识别新方法

给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法．主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器。对图像目标直接进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征，把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别．最后。进行了一系列的仿真实验，结果表明，这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征，并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性．在应用于目标识别时，神经网络的训练时间减少到lOmin，识别率达到94％．     

一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索

提出一种新的基于纹理和空间分布特征的图像检索方法.将检索图像分块,采用平移和尺度不变小波对各图像子块进行分解,在改进的快速小波直方图算法基础上提取图像子块的小波直方图,并提取每个图像子块的小波信息熵和三阶中心距作为纹理特征.对小波信息熵和中心矩特征进行高斯归一化,并利用特征向量的欧氏距离计算图像的纹理和空间特征的相似度.基于纹理图像库和自然图像库的检索试验表明,该方法比基于快速小波直方图算法和对数极坐标变换检索算法具有较高的检索准确度.     

基于颜色和纹理特征的黄瓜果实图像分割

温室黄瓜的识别是黄瓜采摘机器人研究的重要环节,要解决此问题首先必须对采集的黄瓜图像进行分割。提出了一种结合颜色特征和纹理特征进行分割的方法。根据CIE-XYZ颜色模型及其色度图,在RGB模型中先通过颜色滤去不相关物体,然后利用灰度共生矩阵提取纹理特征,得到可区分果实和背景的两大纹理特征,即熵和能量,有效地解决了果实和背景颜色相似的识别问题。     

基于模糊推理的纹理图像融合方法研究

研究了模糊逻辑方法在图像特征层融合中的应用,介绍了两种模糊推理方法—Mamdani型和Sugeno型模糊逻辑推理系统,以及基于Sugeno型模糊推理的自适应模糊神经网络系统;在红外-可见光双通道图像融合实验中,采用Gabor滤波提取两幅图像的纹理特征,并分别采用两种模糊推理方法进行特征层融合。对融合效果进行了分析,结果表明两种模糊逻辑方法在不同应用环境下都可以取得了较好的融合效果。     

基于小波分解的医学显微图像融合

提出了基于小波分解的医学显微图像融合。通过先将图像进行小波分解,并对小波分解后的不同频率域分别进行了讨论,即分别讨论了选择高频系数和低频系数的原则。选择低频系数时,设计了两种选择方案,即区域能量法和边缘选择法。选择高频系数时,设计了两种选择方案,即区域能量法和目标清晰与模糊判据法。最后选择了在低频系数时采用边缘选择法,在高频系数时采用目标清晰与模糊判据法。从仿真结果的比较来看,在将多个目标聚焦图像融合后,图像能很好地保留多幅原来图像清晰部分的信息,融合后,提高了整幅图像的信噪比,从而获得了整幅高清晰图像。     

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。     

结合颜色和纹理特征的树冠提取方法

提出了一种结合颜色信息和纹理特征的树冠提取方法。该方法结合了树冠在图像中明显的颜色信息和独特的纹理特征,能够准确地将树冠从复杂的城市背景中提取出来,并在提取结果的基础上,利用圆模型对单个树冠进行了描绘和标注。     

基于小波变换的不同融合规则的图像融合研究

提出了利用小波变换按照不同融合规则及融合算子去构造融合图像对应的小波系数,得到一种新的基于多尺度分解的像素的图像融合方法.通过对融合图像统计参数对比表明,所提出的基于小波变换的像素局部能量作为准则的融合效果更好,既可避免传统融合规则存在的信息损失,又提高了融合图像的空间分辨率和清晰度,融合图像符合人的视觉特性,更有利于机器视觉.     

基于小波分解和进化策略的图像融合方法

提出了一种基于小波分解和进化策略相结合的多聚焦图像融合方法。该方法首先对不同聚焦点图像进行无下采小波分解，并分别将其各方向、各尺度的高频信息进行叠加，然后依据它们在高频信息叠加层上对应的局部区域能量的差异，采用进化策略进行区域划分，进而实现分区域融合。实验结果表明所提出的方法比小波变换法具有更好的融合效果。     

基于嵌入式多尺度分解和可能性理论的多波段纹理图像融合

将多尺度变换和“高频取大、低频加权平均”融合规则相结合是融合双波段图像的有效方法。但用该类方法融合多波段图像时,序贯式加权常常会导致原图像间固有的差异信息在融合图像中被弱化,从而影响后续的目标识别和场景理解。该问题在融合具有纹理特征的多波段图像时更为突出。为此,提出了一个基于嵌入式多尺度分解和可能性理论的多波段纹理图像融合新方法。首先,利用一种多尺度变换方法把多波段原图像分别分解为高频和低频成分,并对多波段图像中标准差最大的一幅原图像的低频成分利用另一种多尺度方法进行分块,再以该分块图像的大小和位置为标准对其余波段的原图像进行分块。然后,基于可能性理论的相关融合规则逐一融合对应的多波段块图像,再把块融合图像进行拼接,以拼接结果作为低频融合图像。最后,将该低频融合图像和利用取大规则融合得到的高频成分一起通过多尺度逆变换获得最终的融合图像。这种方法不仅将像素级和特征级融合方法综合在一起, 而且将空间域和变换域技术综合在一起, 并通过对大小块采用不同融合规则解决了目标边缘的锯齿效应问题。实验表明该方法效果显著。     

基于方向-频率分解的旋转不变性纹理分类

提出了一种用于纹理分类的旋转不变性特征提取的新算法.该算法是将一定大小的图像进行二维傅里叶变换;其次在变换后的图像中央选择一个圆盘区域,并在方向[0°,180°]内进行等间隔角度频率抽样,实现方向分解,使用一组复Morlet小波对每个方向上的映射切片进行小波变换,从而实现多通道频率分解;在各个频率通道中计算均值和方差作为特征,并利用线性回归模型计算频率通道之间的关系特征;将特征沿方向进行一维傅里叶变换并取其幅值,从而得到旋转不变性特征.实验结果表明所提取的特征具有较好的旋转不变性,与其它算法相比具有更好的分类性能,并且对无旋转纹理分类也能产生较好的分类结果.     

具有紧支撑正交非张量积小波的图像融合

提出了基于一种新的小波——具有紧支撑、正交性、伸缩矩阵为[^2 0 ^0 2]的非张量积小波的图像融合方法。首先根据非张量积小波理论,利用Daubechies构造的单变量滤波器构造出基于四通道的不可分的小波滤波器组,用此滤波器组对参加融合的图像进行分解,然后对低频部分采用取均值、高频部分采用系数绝对值取大的融合算法对分解子图进行融合,最后重构。并采用熵、交叉熵、互信息、均方根误差和峰值信噪比等指标对该方法进行了客观评价。对可见光图像与红外图像、远红外图像与近红外图像、遥感图像、多聚焦图像和其它多类图像的融合实验结果证明本方法有较好的融合效果,其融合性能与采用同样融合算法的张量积db2小波的融合方法的融合性能相当。     

A Multi-Modal Fusion Method Based on Higher-Order Orthogonal Iteration Decomposition

Multi-modal fusion can achieve better predictions through the amalgamation of information from different modalities. To improve the performance of accuracy, a method based on Higher-order Orthogonal Iteration Decomposition and Projection (HOIDP) is proposed, in the fusion process, higher-order orthogonal iteration decomposition algorithm and factor matrix projection are used to remove redundant information duplicated inter-modal and produce fewer parameters with minimal information loss. The performance of the proposed method is verified by three different multi-modal datasets. The numerical results validate the accuracy of the performance of the proposed method having 0.4% to 4% improvement in sentiment analysis, 0.3% to 8% improvement in personality trait recognition, and 0.2% to 25% improvement in emotion recognition at three different multi-modal datasets compared with other 5 methods.     

基于小波包变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于小波包变换的融合算法。该算法先对源图像进行小波包分解,得到低频分量和各带通方向子带分量,并对不同分量采用不同的融合规则进行融合处理,得到各融合系数,然后经小波包重构获得融合图像。该方法可提取源图像细节信息,取得较好的融合效果。     

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.     

基于静态小波分解和能量函数优化的图像拼接

提出了一种基于静态小波分解和能量函数优化的全景图拼接算法.该算法首先使用静态小波分解初始图像,并利用序贯检验法对高频图像快速搜索计算粗略匹配序列,在此基础上对初始图像细致搜索计算精确匹配点;对于传统图像融合处理中采用的线性加权函数通常引起的重叠区域模糊问题,采用包含图像梯度的能量函数计算高频图像的全局最优融合因子进行融合,而低频图像则采用线性因子融合.实验表明,该算法在降低匹配运算时间的同时又能获得满意的视觉效果.     

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。