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。     

多尺度无监督彩色图像分割

非采样Contourlet变换是一种新的多尺度多分辨率分析工具.本文提出了一种基于非采样Contourlet变换的彩色图像无监督分割算法.首先利用非采样Contourlet变换的平移不变性在其变换域应用梯度向量法提取图像多尺度边缘|然后在Contourlet变换域的低频子带和高频子带中分别提取局部低频能量纹理特征与高频多尺度Zernike矩纹理特征,并将二种纹理特征融合.最后在边缘图像中映射种子像素点,利用纹理和颜色特征欧氏距离,对彩色图像采用区域生长和区域合并的方法进行分割.实验结果证明:该算法将图像空间域的颜色特征与非采样Contourlet变换域的多尺度边缘和纹理特征恰当结合在一起实现彩色图像无监督自动分割,与传统算法相比有更高的准确性和鲁棒性.     

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.     

基于多方向多尺度变换的图像压缩算法

针对小波变换方向选择性差的局限,提出了一种多方向多尺度的的图像变换。圆对称滤波器组首先将图像分解为高频子带和低频子带,然后利用方向滤波器组将高频子带分解为多个方向子带,而对低频子带进行小波变换。多方向多尺度变换能以更稀疏的方式表示图像的边缘和纹理等几何特征,有利于图像压缩。在该变换基础上,结合迭代量化、嵌入式块截断编码(EBCOT)和集合分裂嵌入式块编码(SPECK)构建一种压缩算法。实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,压缩算法的性能相对于JPEG2000有明显地提高。     

基于非下采样双树复轮廓波与自适应分块的红外与可见光图像融合

为提高融合效率,解决基于多尺度变换的融合方法中融合系数选择错误的问题,提出一种红外与可见光图像融合方法.首先用非下采样双树复轮廓波变换将源图像分解为低频与高频部分;然后对低频系数采用自适应尺寸分块法进行融合,图像块的尺寸由改进的果蝇算法优化求解,精细化处理低频融合结果,得到一幅能精确到每个系数来源的标签图;再利用高频分量的邻域系数差结合该标签图对高频系数进行融合;最后重构得到融合图像.实验结果表明,该算法能够提高融合速度,解决了空域分块融合容易产生块效应的问题.     

一种基于方向窗特性的Contourlet域的多聚焦图像融合算法

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于方向区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法.该算法对图像进行Contourlet变换,分解为不同尺度、不同方向的高低频子带;低频和高频子带分别采用方向区域的方差匹配度和能量作为融合规则;最后通过反变换得到融合图像.结果表明,所提出的方向区域方法能够更好地体现二维图像中的曲线或直线状边缘特征,是一种有效可行的图像融合算法.     

一种基于方向窗特性的Contourlet域的多聚焦图像融合算法

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于方向区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法.该算法对图像进行Contourlet变换,分解为不同尺度、不同方向的高低频子带|低频和高频子带分别采用方向区域的方差匹配度和能量作为融合规则|最后通过反变换得到融合图像.结果表明,所提出的方向区域方法能够更好地体现二维图像中的曲线或直线状边缘特征,是一种有效可行的图像融合算法.     

多波段前视红外图像融合的海面杂乱背景平滑方法

为了有效地克服单波段前视红外图像中存在的点状杂波、条状波浪以及局部高亮区域等随机杂乱背景的影响,开展了基于多波段前视红外图像融合的海面杂乱背景平滑方法的研究。充分利用多波段前视红外图像之间的互补性和差异性,通过融合多波段红外图像的信息,旨在平滑抑制海面杂乱背景并保持舰船目标的特征信息,为舰船目标检测提供一幅优质的图像。首先利用离散小波变换将多波段源图像分解为低频子带和高频子带,其中,高频子带主要包含了图像中背景以及舰船目标的细节信息,低频子带主要包含了图像的亮度以及对比度信息;对于高频子带,在基于高频系数取绝对值最大法得到高频融合图像后,计算每个像素的区域能量来对高频融合图像进行调制以抑制图像背景的细节信息而保留舰船目标的细节信息;对于低频子带,通过平均法融合低频子带并利用导向滤波对低频融合图像进行平滑滤波处理;最后对高频融合图像和低频融合图像进行小波逆变换得到的重构图像即为融合图像。对实际采集的多波段前视红外图像进行仿真实验,将该方法与双边滤波、导向滤波、梯度最小化、相对全变分、双边纹理滤波和滚动滤波共6种图像平滑滤波方法进行对比。结果表明:所提出的方法通过有效地融合多波段图像的信息,将空间域的平滑处理转换到频率域中进行,能够很好地平滑海面随机杂乱背景并较好地保持舰船目标的结构、灰度以及对比度信息,大大增强了舰船目标的可分离性,其图像平滑性能优于作为对比的6种方法。     

多尺度无监督彩色图像分割

非采样Contourlet变换是一种新的多尺度多分辨率分析工具,本文提出了一种基于非采样Contourlet变换的彩色图像无监督分割算法.首先利用非采样Contourlet变换的平移不变性在其变换域应用梯度向量法提取图像多尺度边缘;然后在Contourlet变换域的低频子带和高频子带中分别提取局部低频能量纹理特征与高频...     

基于改进的空域相关的多聚焦图像融合

提出了一种简单有效的像素级多聚焦图像融合方法。针对正交小波变换缺乏平移不变性而产生视觉失真的缺陷,采用Atrous算法将原图像分解在不同频率域上。Atrous算法先将滤波器h0(n),h1(n)各点间插入适当的零值后再与低频信号做卷积,故又称为"多孔算法"。将具有抑制噪声性能的空阈相关法作为高频子图像的融合规则,选取相关性强边缘特征显著的点作为最终融合子图像的像素点。实验表明,由此融合的图像能完好的保留边缘纹理信息。融合后的图像在客观评价和主管视觉效果上均有提高。     

基于非下采样轮廓波变换和直觉模糊集的红外与可见光图像融合

针对传统图像融合方法造成的边缘模糊、细节损失、图像对比度与清晰度容易降低等问题,利用非下采样轮廓波变换,提出一种基于直觉模糊集和区域对比度的红外与可见光图像融合算法.首先,使用非下采样轮廓波变换将源图像分解,分别得到源图像的高频和低频成分.其次,利用直觉模糊集灵活准确描述模糊概念的特性,构建双高斯隶属函数对低频成分进行融合;利用区域对比度详细描述图像纹理信息的特点,采用多区域特征对比度结合距离分析的融合规则,对高频成分进行融合.最后使用非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.实验结果表明,与其它融合算法相比,该算法提高了图像对比度,保留了源图像中的边缘和细节信息,且得到的融合结果具有更优的客观评价值.     

基于多尺度形态学滤波器的图像融合新方法

提出了一种保持图像细节和高抗噪性的图像融合新方法。这种方法首先对源图像进行多尺度形态学开闭滤波,得到源图像的低频平滑图像;然后应用多尺度Top-hat变换和Bottom-hat变换来提取小于相应尺度的图像细节特征。因为在较小的尺度特征中包含噪声颗粒的可能性较大,据此修正了Top-hat变换和Bottom-hat变换的相应系数;最后对以上两步骤得到的低频平滑图像和多尺度高频细节图像分别进行图像融合,应用形态学重建过程生成融合图像。实验表明,这种融合方法具有图像细节保持完整和噪声消除效果好的优点,处理效果优于传统的图像融合方法。     

θ调制多光谱照相中可见光与红外图像融合的研究

针对θ调制多光谱照相技术，提出了一种基于小波变换的图像融合及假彩色化新方法，其特点是使用改进的加权平均法融合可见光波段解码图像与红外图像的小波分解低频分量，以局部能量差为测度标准融合高频分量，将融合的图像在RGB空间合成假彩色图像.理论分析和实验结果表明该方法具有良好的融合性能和假彩色效果.     

基于DTCWT和稀疏表示的红外偏振与光强图像融合

针对红外偏振与光强图像彼此包含共同信息和特有信息的特点,提出了一种基于双树复小波变换和稀疏表示的图像融合方法.首先,利用双树复小波变换获取源图像的高频和低频成分,并用绝对值最大值法获得融合的高频成分;然后,用低频成分组成联合矩阵,并使用K-奇异值分解法训练该矩阵的冗余字典,根据该字典求出各个低频成分的稀疏系数,通过稀疏系数中非零值的位置信息判断共有信息和特有信息,并分别使用相应的规则进行融合;最后,将融合的高低频系数经过双树复小波反变换得到融合图像.实验结果表明,本文提出的融合算法不仅能较好地凸显源图像的共有信息,而且能很好地保留它们的特有信息,同时,融合图像具有较高的对比度和细节信息.     

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。     

基于双正交小波变换耦合区域梯度特征的遥感图像融合算法

当前较多遥感图像融合算法是利用主成分分析方法来完成遥感图像的融合,由于主成分分析方法融合后的图像会产生光谱畸变,易导致所融合图像存在光谱失真的问题。对此,设计了一种采用双正交小波变换耦合区域梯度特征的遥感图像融合算法。对多光谱图像进行色调-饱和度-亮度变换,以获取多光谱图像的亮度分量,引入双正交小波变换将该亮度分量与全色图像进行小波域分解,以获取图像的低频与高频子带;通过低频子带中像素点的区域梯度特征构造均值梯度模型,用于求取低频子带融合系数,利用高频子带中像素点对应的区域方差构造相似度因子,用于求取高频子带融合系数;通过色调-饱和度-亮度与双正交小波的逆变换获取所融合遥感图像。仿真实验结果显示,所设计方法与当前遥感图像融合方法相比,融合的遥感图像具有更好的视觉效果。     

一种基于区域的NSCT域多光谱与高分辨率图像融合算法

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的多光谱与高分辨率图像融合算法.对多光谱图像进行多阈值分割,并利用提出的区域均值比指标将多光谱图像划分为需要进行空间细节增强及需要保持光谱特征的区域;然后利用NSCT对高分辨率图像和多光谱图像的强度分量进行多尺度、多方向分解.分解后的低频部分采用基于窗口邻域的融合规则和算子进行融合,高频部分按区域均值比指标进行区域融合;最后进行重构得到融合后的多光谱图像的强度分量,经IHS逆变换后得到高分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法可获得较理想的融合图像,融合效果优于IHS变换法、基于像素的à trous小波变换法以及基于像素的NSCT法.     

基于纹理分割和Top-Hat变换的合成孔径雷达与可见光图像增强融合

针对目前合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合结果目标信息缺失、对比度不高的缺点,提出了一种基于纹理分割和top-hat变换的图像增强融合算法。将SAR图像灰度共生矩阵的熵纹理特征图进行阈值分割,提取SAR图像的感兴趣区域(ROI);并对SAR和可见光图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT)分解,低频系数采用基于区域的融合规则,在感兴趣区域内选择SAR的低频系数。对低频系数进行top-hat变换得到显著化的图像亮、暗细节特征,并加入到低频系数上形成低频合成系数;高频子带系数采用局部方向信息熵显著性因子取大的融合规则;对融合系数进行NSCT逆变换得到最终的融合图像。实验证明了本算法的有效性。     

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...     

基于离散Curvelet变换与自适应能量模型的多聚焦图像融合算法

针对当前图像融合算法多采用一个源图像的子带能量函数作为融合系数,导致融合图像质量不理想,提出一种基于离散Curvelet变换与自适应能量模型的多聚焦图像融合算法。利用离散Curvelet对源图像进行多尺度分解,以获取图像的低频子带和高频子带;将低频子带分割成子块,利用离散Curvelet系数来构造平均能量函数,以此建立自适应能量模型;引入信息熵模型,对高频子带所包含的信息量进行度量;通过高频子带所含信息量特征和清晰度特征,完成图像高频子带的融合。实验结果表明:与当前多聚焦图像融合算法相比,所提算法具有更高的融合质量,其输出图像具备更好的细节表现能力。