基于多目标粒子群优化的图像融合方法

在多传感器图像融合研究领域,基于频域的多尺度变换融合算法是研究的热点,文中提出一种基于多目标粒子群优化算法,对已有的基于Contourlet变换融合方法得到的融合结果图像集,在空域进行进一步处理的图像融合算法。实验结果表明,该算法具有较好的融合效果。     

基于小波变换多尺度积的图像融合算法

图像融合是图像处理中的关键技术之一。它在军事和民用图像处理领域获得了广泛的应用。提出了一种新的基于小波变换多尺度积的图像融合算法,小波变换多尺度积具有放大信号边缘特征和降低信号噪声的特点,有利于在融合图像中保持图像的细节特征。利用统计分析的评判准则,如熵、标准偏差评价图像的融合效果。实验结果表明该方法提高了图像的熵和标准偏差。在保留原图像信息的情况下增强了融合图像的细节信息。     

基于多尺度变换的直觉模糊推理图像融合算法

提出了基于多尺度变换的直觉模糊推理医学图像融合方法,针对4种多尺度变换对图像融合的影响进行了分析。文中融合算法是利用4种多尺度变换对待融合图像进行分解,并对得到的低频分量和高频分量采用直觉模糊推理融合规则进行处理,最后将融合后的低频分量和高频分量经逆变换得到融合图像。实验结果表明本文算法优于传统的模糊推理图像融合算法,并且在变换域中,Contourlet变换下的融合结果要优于其它3种变换。     

基于多尺度变换的PCNN和FOA图像融合

为解决传统的图像融合算法融合质量不高的问题, 提出一种采用果蝇优化算法(FOA) 自适应地选取脉冲耦合神经网络(PCNN)的4个参数并将其与多尺度变换相 结合的图像融合方法。首先利用4种多尺度变换对待融合图像进行分解,对得到 的低频分量采用 PCNN和FOA的融合规则进行处理,对高频分量采用绝对值最大的原则进行系数选择,最后 通过逆变换 得到融合后的图像。实验结果表明,与常用的融合规则对比,在 主观效果上,本文融合规则能够更有效地保留源图像中的细节信息,提高融合图像的质量; 在客观指标上, 本文方法的融合图像在互信息(MI)、边缘保持度QAB /F、熵(entropy)、平均结构相似度(MSSIM)以及标准差(SD )等客观评价指标上更为优越。     

一种基于小波变换的SAR图像多尺度融合变化检测方法

提出了一种针对多时相SAR图像变化检测的基于小波变换的多尺度融合检测方法,首先对多时相SAR图像取对数比得到变化比图像,然后对变化比图像进行多尺度小拨变换和低频重构,并对每个尺度的重构图像做自适应闻值变化检测,计算出每个像素的最优分解尺度,最后基于最优尺度完成像素的融合检测,利用像素的最优分解尺度融合多尺度的检测结果性提高变化区域边界像素检测的准确性,通过仿真SAR图像和真实SAR图像的检测实验证明了该方法的有效性.     

（英）基于多尺度高斯滤波和形态学变换的红外与其他类型图像融合方法

为了同时保证融合质量和效率,提出了一种基于多尺度高斯滤波和形态学变换的图像融合方法。设计了多尺度高斯滤波,将源图像分解为一系列细节图像和近似图像,并使用多尺度顶帽和底帽分解来完全提取近似图像中不同尺度的明暗细节。构造了多尺度形态学内外边缘分解,以充分提取细节图像的边缘信息。实验结果表明,该方法与典型的基于多尺度分解的融合方法相当甚至更好,同时比一些先进的基于多尺度分解的方法（如NSCT和NSST）运算速度快得多。     

一种多策略融合的多目标粒子群优化算法

为提高多目标粒子群算法在解决复杂多目标优化问题中的整体性能,提出一种多策略融合的多目标粒子群算法.该算法采用均匀化与随机化相结合的方式初始化种群,在粒子速度更新中新增一扰动项,运用简化的k-最近邻方法维持档案以及对档案个体赋予生存期属性并动态调整生存期值.实验结果表明,在GD和SP性能指标上,本文算法与另外5种对等算法在ZDT和DTLZ系列测试问题上进行对比,其表现出了总体显著性的性能优势.     

基于全变分的权值优化的多尺度变换图像融合

在基于多尺度变换的图像融合中,通常对分解后的低频图像采用加权求和的融合规则,而对于异源图像融合的情形,两幅源图的低频分量之间亮度差距较大,这时权值的选择直接影响到融合图像的视觉效果,简单的平均规则会使融合图像对比度降低。针对这一问题,该文提出将加权系数看作一个函数,用全变分方法对其进行优化;为使该方法可适用于所有的多尺度变换像融合,分别建立了图像域和变换域上的全变分模型。实验表明该方法能得到细致准确的权值函数,很好地保持源图像中的显著目标,提高了融合效果,从而证明了该方法的有效性和优越性。     

一种使用曲波变换的多聚焦图像融合方法

提出一种使用曲线波（Curvelet）变换的多聚焦图像融合方法：首先采用非均匀采样的快速傅里时变换（FDCTUSFFr）实现方法的二代Curvelet变换,对待融合图像进行分解;然后对不同尺度和方向上的曲波系数采用设计的融合策略进行融合;最后通过融合系数重构得到结果。实验结果表明该方法在主观感觉和客观评价指标上较小波分析的融合算法均有一定的提高。     

基于多尺度几何分析的医学图像融合

针对医学图像,提出了一种基于多尺度几何分析的医学图像融合算法。首先,利用Contoutlet变换对待融合两幅图像进行分解,将得到的低频分量分别利用Shearlet变换分解,并采用区域能量加权平均的规则,进行一次融合得到融合低频分量;对得到的高频分量分别用小波变换进行分解,再用低频、高频取大的规则进行一次融合得到融合高频分量,最后对得到的融合高低频分量进行Contourlet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该算法在信息熵和平均梯度等参数上有明显提升,且能更好地表征图像中不同的奇异性。     

基于微粒群的图像增强算法研究

图像增强处理中,对比度变换是一种较为有效的方法.如何根据输入图像自动选择规则化Beta函数的两个参数实现自适应增强仍是一个较为复杂的问题.提出了一种基于微粒群的自适应图像增强算法,此算法通过自动寻找最优的Beta函数参数实现图像对比度的自适应增强.仿真实验表明了该算法的有效性和可行性.     

基于数据同化和粒子群优化算法的遥感影像融合

针对现有的基于色彩空间变换、基于统计以及基于多尺度分析等融合模型的建立主要依赖于经验,其参数选取存在主观性,基本上不能根据融合图像的后续使用目的进行自适应调整的问题,该文提出了一种基于数据同化和粒子群算法的遥感影像融合框架。此框架根据后续处理对影像各个属性指标值的依赖程度确定各个属性指标的权重,构造由影像各个属性评价指标的加权和所组成的目标函数,再利用粒子群算法优化目标函数从而获取合适的影像。一组实验以熵、平均梯度、标准方差、空间频率和结构相似性等定量指标验证了该框架的有效性。     

基于多特征提取和粒子群算法的图像分类

现有图像分类大都采用单一特征,不能利用多个特征之间性能互补优势,且将特征选择与分类器构造分割开来,影响图像分类的精度和分类器的泛化能力。针对以上问题提出一种基于混沌二进制粒子群算法(CBPSO)的特征选择和SVM参数同步优化方法,利用图像的综合特征,将特征选择和SVM分类器构造结合同步优化,仿真实验结果表明,该算法能同步找出最优的特征子集和合适的SVM参数,提高了图像分类精度和分类器泛化能力。     

基于粒子群的图像检索相关反馈算法

 将粒子群优化算法的进化搜索过程与用户的反馈过程有效结合,提出了一种基于粒子群的图像检索相关反馈算法,避免了初始检索对用户认知的影响以及对反馈效果造成的局限性,并使得用户对检索目标的理解逐渐清晰,能够有效全面的搜索图片库,同时避免多次反馈造成的算法效率和检索效果之间的矛盾.通过实验验证了算法的有效性.     

基于Ridgelet变换的图像融合

文章介绍了小波变换和脊波变换在表达信号特征上的区别、脊波变换的实现方式,讨论了基于脊波变换的图像融合思想。通过一系列图像融合实验,研究了脊波变换中图像子块的大小对融合图像的质量的影响,重点说明了脊波变换在保持融合图像的空间细节信息上的能力。     

基于小波变换的医学图像多因子融合技术及实现

概述了医学图像融合的意义。分析了以小波变换作为研究工具的理论优势。阐述了基于小波变换的图像融合原理．描述了具体的融合算子和性能评价参量。抽取了几幅医学图像进行融合试验并对结果加以分析。     

基于形态学图像融合的目标检测方法

提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法。采用多尺度的形态算子对输入的图像进行并行滤波，既抑制噪声又能提取目标边缘细节。对并行处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合。仿真实验表明，该算法要优于传统的小波、中值滤波算法，适用于舰载红外警戒系统。     

基于小波变换的图像融合技术研究

基于小波变换的融合算法形成了多分辨率融合算法的一个新的有用框架。由于人类视觉只对亮度信号的局部对比度敏感,提出了小波对比度的概念。图像经小波多分辨率分解后,依照小波对比度,定义变换系数邻域活性和系数匹配程度测度,按照系数匹配程度加权系数形成融合图像。将小波多分辨率分解和人类视觉对局部对比度敏感的特性优雅地结合在一起。     

粒子群优化的聚类方法在图像分割中的应用

图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤.K-均值聚类算法和粒子群优化方法结合,即将K-均值方法的结果作为一个粒子并采用粒子群优化的方法,通过适应度函数,利用新的分类中心调整粒子位置,产生新的聚类中心.并将此方法应用于图像的分割.最后,将两种方法的处理结果进行了比较,结果表示基于PSO聚类方法对图像的分割效果比原算法有所改进.