一种多光谱与高分辨率全色图像融合新算法

提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法.该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率.给出了该方法的融合结果,并与小波变换法(WT方法)进行了比较,证明了该图像融合方法的正确和有效性.     

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。     

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).     

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。     

结合边缘信息和图像特征信息的曲波域遥感图像融合

曲波变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析方法,具有比小波变换更强的方向选择和辨识能力,而且对图像边缘的表达更优于小波.结合色度-饱合度-亮度变换将其应用于合成孔径雷达图像和多光谱图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行色度-饱合度-亮度变换,得到亮度分量I,对雷达图像和I分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数;将雷达图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用合成孔径雷达图像的特征信息将曲波变换系数分为均匀区、非均匀区和亮点目标区.然后采用相应的融合规则对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用简单的直接取大方法,逆变换后得到新的亮度分量.用新的亮度分量替代原亮度分量进行逆色度-饱合度-亮度变换得到最终融合结果,利用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果.     

结合边缘信息和图像特征信息的曲波域遥感图像融合

曲波变换是一种更适合于图像处理的多尺度几何分析方法,具有比小波变换更强的方向选择和辨识能力,而且对图像边缘的表达更优于小波.结合色度-饱合度-亮度变换将其应用于合成孔径雷达图像和多光谱图像融合可以更好地表示图像中的有用特征.首先对多光谱图像进行色度-饱合度-亮度变换,得到亮度分量Ⅰ,对雷达图像和Ⅰ分量进行曲波变换得到粗尺度系数和细节尺度系数;将雷达图像的粗尺度系数和细节尺度系数进行叠加,计算归一化的曲波系数直方图,定义边缘有效因子,利用合成孔径雷达图像的特征信息将曲波变换系数分为均匀区、非均匀区和亮点目标区.然后采用相应的融合规则对融合图像的粗尺度系数进行处理,对细节尺度系数采用简单的直接取大方法,逆变换后得到新的亮度分量.用新的亮度分量替代原亮度分量进行逆色度-饱合度-亮度变换得到最终融合结果,利用统计类指标对融合结果进行评价.实验结果表明,该方法在保持光谱信息和提高空间分辨率上都有较好的效果.     

基于改进梯度投影NMF和复Contourlet变换的遥感图像融合

为了尽可能地保留全色图像的空间信息和多光谱图像的光谱信息,提出了一种基于改进梯度投影非负矩阵分解和复Contourlet变换的遥感图像融合方法.首先,以多光谱图像的强度分量图像为标准,对全色图像做直方图匹配,得到新的全色图像;然后,利用复Contourlet变换分别分解多光谱图像的强度分量图像和新的全色图像,得到各自对应的低频分量和高频分量;接着,对两幅低频分量图像采用改进梯度投影的非负矩阵分解作为融合规则获取新的低频分量,并对两幅高频分量图像使用系数绝对值较大法获取新的高频分量;最后,通过逆复Contourlet变换和逆色调-饱和度-强度变换获得融合后的图像.大量实验结果表明,与HSI方法、NMF与无下采样Contourlet变换结合的方法以及提升小波变换与HSI结合的方法相比,本文方法获得的融合图像具有更高的空间分辨率和更多的光谱信息.     

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...     

基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合EI北大核心CSCD

为了使融合结果突出目标并发掘更多细节,提出了一种基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像依据二维Tsallis熵和基于图的视觉显著性模型提取目标区域。然后对可见光与红外图像分别进行非下采样Shearlet变换(NSST),并对所得低频分量进行引导滤波增强。由增强后的红外图像和可见光图像低频分量基于目标提取的融合规则得到融合图像的低频分量,高频分量则根据方向子带信息和取大来确定。最后经NSST逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,本文方法在增强融合图像空间细节的同时,有效突出了目标,并且在信息熵、平均梯度等指标上优于基于拉普拉斯金字塔变换、基于小波变换、基于平稳小波变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、基于目标提取与NSCT变换等。     

基于假彩色的红外双波段图像融合方法

分析了人眼视觉和基于假彩色的NRL方法,并将其扩展应用到中波/长波双波段红外图像融合处理中.该方法以双波段红外图像不同的目标响应特征为基础,对RGB三通道分别赋值融合,给出了仿真实验的结果.利用熵和交叉熵等统计参量对多种融合方法的性能进行了定量的评价和比较,实验结果表明基于假彩色的红外双波段图像融合技术简单有效,有利于实时处理.     

基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合

为了使融合结果突出目标并发掘更多细节,提出了一种基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像依据二维Tsallis熵和基于图的视觉显著性模型提取目标区域。然后对可见光与红外图像分别进行非下采样Shearlet变换(NSST),并对所得低频分量进行引导滤波增强。由增强后的红外图像和可见光图像低频分量基于目标提取的融合规则得到融合图像的低频分量,高频分量则根据方向子带信息和取大来确定。最后经NSST逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,本文方法在增强融合图像空间细节的同时,有效突出了目标,并且在信息熵、平均梯度等指标上优于基于拉普拉斯金字塔变换、基于小波变换、基于平稳小波变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、基于目标提取与NSCT变换等。     

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。     

小波模极大值法与数学形态学边缘检测细化结果

图像边缘检测的关键是尽可能多的检测到边缘并且抑制噪声的同时,尽可能的满足单线的边缘定位精度;为此选取了一种融合小波模极大值和数学形态学的边缘检测方法来获取图像边缘;首先在对图像进行小波分解,分别利用模极大值法和多尺度多结构数学形态学方法来处理小波分解的高频分量和低频分量,利用差影法对二者的结果进行融合;然后利用大律法得到二值化图像,并用形态学边缘细化算法细化图像边缘得到最后结果;实验结果显示,融合的方法可以得到比较完善的边缘,经过二值化和边缘细化后,获得的单线宽边缘更加清晰,定位精度更高。     

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.     

融合Retinex和离散小波奇异值分解的远距离目标图像清晰化

针对远距离成像系统获取的低照度降质图像增强问题,提出了一种融合Retinex和离散小波奇异值分解的图像清晰化算法。该方法首先利用自适应全尺度Retinex（adaptive full-scale retinex, AFSR）“粗”提取照度分量和反射分量,然后通过离散小波变换将所提取的图像反射分量分解为4个频率子带并估计出低频子带图像的奇异值矩阵,最后应用逆小波变换“精”重建图像。实验结果表明:所提方法处理后的低照度降质图像视觉增强效果较好,在图像对比度、信息熵、平均梯度和边缘密度等客观评价指标方面优于其他经典算法。     

基于小波能量和光斑尺寸的干扰图像尺度分析

介绍了激光干扰对CCD成像系统的影响,从影响光电成像系统目标检测性能的角度阐述了激光干扰图像与背景杂波的相似性.针对激光干扰图像的频率特性,利用小波分析在图像处理中的优势,结合机器视觉中背景杂波的量化尺度,提出了基于小波能量和光斑尺寸的综合图像尺度.对典型激光干扰图像的小波分析显示,随着激光干扰功率的增大,干扰图像中的低频分量和高频分量会同时增加,图像中的光斑可被看作是低频分量,光斑周围“斑驳状”的散斑是高频分量,类似于盐噪音.激光视场内干扰实验及数值计算表明:激光干扰会降低Otsu算法分割准确度,增加相关检测虚警概率,该尺度将干扰图像的高频分量和低频分量结合起来,同时克服了单一光斑尺度和小波能量尺度的局限性,能够较好地评估视场内激光干扰CCD成像系统的效果.     

基于明度分量的Retinex-Net图像增强改进方法

当人们在低照度光照条件下拍摄图像时,图像通常会受到低可见度的影响.这种低可见度的图像不仅影响视觉效果而且对后续的使用造成诸多困难.为了解决低照度条件下图像可见度差,色彩偏差等问题,本文提出了一种改进的Retinex网络增强方法.该方法首先对低照度RGB图像进行HSV色彩空间变换,利用Retinex分解网络单独对明度分量进行分解增强,并通过上采样操作增大明度分量的分辨率.然后对色相分量和饱和度分量,运用最近邻点插值增大其分辨率,结合增强的明度分量转换回RGB色彩空间,得到初始增强图像.最后采用小波变换图像融合技术,与原始低照度图像进行融合,消除初始增强图像中的过度增强部分.实验结果分析表明,本文所提方法与原始Retinex网络方法相比,NIQE值平均下降了19.49%,图像标准差平均提升了41.35%.本文所提算法有望在安防监控、生物医学等领域得到有效应用.     

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.     

基于小波变换的图像融合新算法

针对现有图像融合技术中的尺度系数卷积法存在的边缘细节损失和对比度下降问题,提出了将Canny边缘检测算子等价于提取图像的小波变换模极大值点这一思想引入图像的低频分量融合规则以及用于高频子带融合的局部对比度结合方向方差方法.最后通过仿真试验以及熵值数据证明该算法有效改善了边缘细节的准确度,提高了分辨率,并使局部对比度信息得以保留,从而更加符合人类的视觉特性.     

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.