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基于小波变换的图像融合技术研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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一种基于提升小波变换的图像融合新算法 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种基于提升小波变换的图像融合新算法.该算法对多源图像进行提升小波分解,并针对分解后的低频和高频分量各自的特点,选用不同的规则进行融合,即低频近似系数采用基于邻域空问频率加一致性检验,高频细节系数采用基于像素点的绝对值取最大,最后进行提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,当采用空闻频率误差比率和平均梯度作为客观评价标准,该算法具有良好的融合效果. 相似文献
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基于小波变换的图像融合方法 总被引:14,自引:0,他引:14
数据融合是80年代初形成与发展起来的一种信息综合处理技术。图像融合是数据融合在数字图像处理方面的一个应用。本文着重讨论了基于小波变换的两种融合方法:基于像素的融合方法与基于区域的融合方法,及它们各自的实现方式。 相似文献
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在针对传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、内存需求量大,不适于实时应用的局限性的基础上,提出了一种基于提升小波变换的图像融合算法。多个源图像分别进行提升小波分解,使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数,通过提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,提出的算法无论在执行时间还是融合图像质量上都优于传统方法,有广泛的应用前景,特别适用于实时系统。 相似文献
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基于小波变换的加权图像融合方法 总被引:2,自引:2,他引:2
提出了一种基于小波变换的多光谱图像与高空间分辨率图像融合方法。该方法通过局部方差准则利用加权平均将高空间分辨率图像和多光谱图像经小波分解的低频分量进行融合,然后将融合的低频分量和高空间分辨率图像的细节分量结合进行小波反演变换得到融合图像。通过和WT方法的融合结果进行对比评价,表明了该方法在提高多光谱图像的空间细节表现能力和保持光谱信息上都有很好的效果。 相似文献
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图像融合技术是将获得的两个或两个以上图像进行融合,生成一个新的图像的过程。本文通过对小波变换理论的分析研究,运用高频融合规则和低频融合规则,对图像进行加权融合,然后将新生成的图像与原图像进行对比。本文运用MALTAB软件对小波变换的融合算法进行仿真,使得实验结果能够很清晰明了的体现出来,充分展示出图像融合技术的优势所在。 相似文献
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小波变换和形态学相结合的图像融合新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对边缘模糊导致图像融合质量下降,结合小波变换方法和数学形态学方法各自的优势,提出了一种将小波变换和数学形态学理论相结合的图像融合算法.针对高频系数融合,选用绝对值取大法,并适当地增强边缘;针对低频系数融合,对低频子图像运用形态学方法获得边缘灰度图像,若边缘灰度图像中该点像素值在153~255之间,标记该点为边缘点,选用区域空间频率取大法融合边缘点处对应的低频系数;若该点像素值在O~152之间,标记该点为非边缘点,选用平均法融合非边缘点处对应的低频系数.实验结果证明,该算法的融合质量得到了进一步改善和提升. 相似文献
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图像融合可以集成多个源图像中的冗余和互补信息,增加图像理解的全面性,获得对同一场景的更为准确可靠的图像描述。传统的小波图像融合方法的融合规则是分别对低频和高频系数进行处理,忽略了两者之间的联系。本文提出利用对比度将高频系数和低频系数的处理联系起来,并以对比度作为度量系数取舍的准则进行图像融合。实验仿真研究表明,本文提出的算法很好地保留了多幅源图像的有用信息,是一种有效的图像融合算法。 相似文献
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Cheng Yinglei Zhao Rongchun Hu Fuyuan Li Ying 《电子科学学刊(英文版)》2006,23(2):314-317
In order to enhance the image information from multi-sensor and to improve the abilities of the information analysis and the feature extraction, this letter proposed a new fusion approach in pixel level by means of the Wavelet Packet Transform (WPT). The WPT is able to decompose an image into low frequency band and high frequency band in higher scale. It offers a more precise method for image analysis than Wavelet Transform (WT). Firstly, the proposed approach employs HIS (Hue, Intensity, Saturation) transform to obtain the intensity component of CBERS (China-Brazil Earth Resource Satellite) multi-spectral image. Then WPT transform is employed to decompose the intensity component and SPOT (Systeme Pour I'Observation de la Therre ) image into low frequency band and high frequency band in three levels. Next, two high frequency coefficients and low frequency coefficients of the images are combined by linear weighting strategies. Finally, the fused image is obtained with inverse WPT and inverse HIS. The results show the new approach can fuse details of input image successfully, and thereby can obtain a more satisfactory result than that of HM (Histogram Matched)-based fusion algorithm and WT-based fusion approach. 相似文献
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Bin Tian Robert J. Sclabassi Jennting T. Hsu Qiang Liu Ching Chung Li Mingui Sun 《电子科学学刊(英文版)》2007,24(5):642-648
Research interest in multi-frame Superresolution has risen substantially in recent years.This paper presents a modified Projection Onto Convex Set (POCS) superresolution method based on wavelet transform.The method analyzes the image formation model from wavelet multiresolution analysis point of view and defines an closed convex set and its corresponding projection based on wavelet transform.An iterative procedure is utilized to reduce the estimated errors of the result image,and this guarantees the estimated image to lay in the intersection of different convex sets,thus produces a high resolution image with a reduced error.The effectiveness of the algorithm is demonstrated by experimental results. 相似文献
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基于区域特性的Curvelet变换图像融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服小波变换在二维或更高维度空间分析中的缺陷,提高图像融合质量,提出基于二代Curvelet变换的图像融合改进算法。引入可以有效分析图像中的曲线奇异性,能更加合理处理图像边缘信息的Curvelet变换对图像进行分解,对图像分解后的低频部分采用自适应阈值的区域方差高斯加权融合方法,增加图像像素之间的关联,并有效保留细节和边缘。对高频部分采用区域能量融合方法来降低噪声,增强图像的细节。采用该算法对多组不同图像进行融合实验,并用信息熵、交叉熵、相关系数、空间频率等对融合图像进行客观评价。实验结果表明,该算法优于传统的融合规则和算法,能在保持更好清晰度的同时获得更丰富的图像内容。 相似文献
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Compressed sensing (CS) has been widely concerned and sparsity of a signal plays a crucial role in CS to exactly recover signals. Contourlet transform provides sparse representations for images, so an algorithm of CS reconstruction based on contourlet is considered. Meanwhile, taking into account the computation and the storage of large random measurement matrices in the CS framework, we are trying to introduce the wavelet transform into the contourlet domain to reduce the size of random measurement matrices. Several numerical experiments demonstrate that this idea is feasible. The proposed algorithm possesses the following advantages: reduced size of random measurement matrix and improved recovered performance. 相似文献