基于小波变换的图像融合方法

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。     

基于离散Tchebichef变换的多聚焦图像融合方法

基于变换技术的图像融合是多聚焦图像融合中常采用的方法,其过程是将图像转换到变换域按照一定的融合规则进行融合后再反变换回来,具有较强的抗噪能力,融合效果明显。该文提出一种基于离散Tchebichef正交多项式变换的多聚焦图像融合方法,首次将离散正交多项式变换应用到多聚焦图像融合领域。该方法成功地利用了图像的空间频率与其离散Tchebichef正交多项式变换系数之间的关系,通过离散正交多项式变换系数直接得到空间频率值,避免了将离散多项式变换系数变换到空域计算的过程。所提方法节省了融合时间,并提高了融合效果。     

基于小波变换的红外偏振图像融合算法

为了改善红外图像质量、提高人造目标的可识别率,基于偏振度图像能够较好地凸显人造目标,偏振角较好地描述不同物体表面取向,I图像能反映场景的强度信息的特征,采用对红外图像进行偏振图像融合的算法,即先通过红外热像仪和偏振片拍摄到偏振角度为0°,60°和120°3幅红外图像,再通过计算得到I,Q,U图像,进而得到偏振度图像和偏振角图像,最后对I图像、偏振度和偏振角图像进行红外偏振图像融合,得到高质量的红外偏振图像,由理论分析得到了各个图像的性能指标数据。结果表明,基于小波变换的红外偏振图像融合算法得到的图像数据合理,达到了改善红外图像质量和提高图像中的人造目标的可识别率的目的。     

小波变换中基于正交多项式拟合的边界延拓

为消除小波分解过程中的边界效应,给出了一种基于多项式拟合的边界延拓的新方式.该延拓方式首先对信号边界处的N个点进行M阶正交多项式拟合,将信号在边界处的低频变化规律用正交多项式表示出来,再利用得到的边界处的低频变化规律对信号进行延拓,从而减少了边界处引入的突变量.研究表明,N取30～50、M取2～4较为合适.进一步的实验表明,利用小波变换在该延拓方式下对信号进行基线校正时,边界效应得到了明显的改善.     

一种基于Curvelet变换的图像融合新算法

基于Curvelet变换提出了一种新的融合算法.首先将图像进行Curvelet 变换,然后对粗尺度系数和细尺度系数采用不同的融合规则将Curvelet 系数融合,最后进行重构得到融合结果.对得到的融合图像进行了主客观评价和对比,实验结果表明,本文方法得到的融合图像,在熵、均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和相似度等客观指标上都优于其他方法.     

基于Directionlets变换的偏振图像融合

论文提出一种有效的基于Directionlets变换的偏振图像融合算法.首先采用多方向多尺度的Directionlets 变换对多个偏振图像进行分解,对于分解后的低频系数采用加权平均融合算法;根据高频子图边缘分布差异,对于方向高频系数采用2维Teager能量的边缘检测算法以及区域方向对比度算法实现偏振图像的融合处理.实...     

基于小波变换图像融合算法的研究

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。     

基于小波-Contourlet变换的偏振图像融合算法

针对传统图像的信息保留不充分,以及偏振图像妨碍视觉观察、纹理细节不理想等问题,提出了一种基于小波-Contourlet变换(WBCT)的偏振图像融合算法.首先,将预处理过的4幅偏振角度图像,通过Stokes方法得到偏振强度图像和偏振度图像;后采用WBCT变换分解,低频系数采用PCA变换方法进行融合,高频系数通过区域特性能量的融合规则进行融合,最终的偏振融合图像由WBCT逆变换高低系数获得.实验结果表明,在主观视觉上,图像观察舒适性较好;并且,通过选取方法的对比,融合后的图像在客观评价指标上,皆优于选取的方法.     

基于NSST变换的微光偏振图像融合算法

为进一步提高对微光偏振图像中目标的识别效率,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的偏振图像融合算法。首先,通过融合得到偏振特征图像,将所含偏振信息量较多的偏振度图像和偏振角融合,通过基于区域方差与熵值加权相结合的融合算法得到偏振特征图像。最后,将偏振特征图像与亮度较强的强度图像融合,低频系数的融合采用PCNN与区域能量相结合的规则,高频系数的融合采用区域特性能量的规则。实验结果表明,在主观视觉上,图像观察舒适性较好;并且,通过选取方法的对比,融合后的图像在客观评价指标上,皆优于选取的方法。     

改进的小波变换算法在图像融合中的应用

为了改善传统图像融合方法在精确制导武器系统中对目标检测模糊、识别率低与实时性差等缺陷,采用了一种将小波变换与Canny算子相结合的图像融合的新方法。该方法的具体改进在于首先对源图像在垂直和水平方向上进行了适合图像重构的3层小波分解,并依据各分解层不同频率分量的自身特性,采用独特的融合规则,即对低频分量采用加权平均融合算法,对高频分量采用Canny算子与局部区域均方差准则结合法改变图像的小波系数,最后对融合后的小波系数进行逆变换,得到重构的目标图像。结果表明,利用该方法不仅降低了融合图像的边缘模糊性,突出了目标色彩,达到良好的视觉效果,而且计算效率高、实时性好,特别有助于伪装目标的检测与识别,具有较好的应用价值。     

结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合

针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点,结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势,提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先,用Shearlet变换对已精确配准的源图像进行分解,分别得到高低频子带系数。高频子带系数采用区域能量取大的融合规则,低频子带系数使用改进的加权融合规则,并把果蝇优化算法引入低频融合过程,以互信息作为适应度函数来获取最优值,克服了原加权融合算法互信息低的缺点。最后,用Shearlet逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。     

一种基于小波变换和图像边缘特征的图像融合方法

图像融合是信息融合的重要组成部分,是一种重要的增强图像信息的方法。本文将图像小波变换边缘提取和图像融合结合起来,提出了一种基于图像边缘特征的图像融合方法。首先对输入图像进行小波变换,用模极大值方法检测出图像的多尺度边缘,然后利用边缘特征对小波系数进行融合。实验结果表明该方法既能有效地去除噪声,又能突出源图像的边缘细节信息,是一种有效的图像融合方法。     

基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法

针对曲波变换图像融合的不足,提出了一种基于非下采样轮廓波变换（Non—subsampledContourletTransform,NSCT）图像融合方法。首先对已配准待融合图像进行NSCT分解;然后使用相应的融合规则对Contourlet域系数进行融合,得到融合图像的NSCT系数;最后经逆变换重构得到融合图像。通过对不同曝光度图像以及多聚焦图像进行融合实验,仿真结果表明该算法融合图像在主观视觉和客观评价指标上均取得良好效果。     

一种基于小波多尺度边缘检测的图像融合算法

该文提出了一种新的基于多尺度边缘检测的小波图像融合方法,是一种利用图像边缘特征的小波图像融合方法,融合过程利用了图像的多尺度边缘信息。为了更好地保持图像的边缘,该文在图像融合过程中将图像去噪与边缘检测相结合。提出了一种物理意义明确的小波最佳分解层数的确定方法。利用统计分析的评判准则,如熵、标准偏差等,评价二维多聚焦图像不同小波分解层的融合效果,表明该方法提高了图像的熵和标准偏差的值,算法效果良好。     

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。     

全景图拼接中图像融合算法的研究

为了实现平滑连续的全景图拼接融合效果,针对全景图拼接的特点,提出了利用彩色空间变换和Contourlet变换结合对比度金字塔分解的图像融合算法。首先进行HSI彩色空间变换,得到图像的亮度信息,然后利用基于对比度金字塔的Contourlet变换对亮度信息进行塔式分解,得到不同的频带信息,再对不同频带进行融合处理。实验证明,该文提出的算法充分利用Contourlet变换的轮廓特性,展示了图像的细节信息,从而很好地实现了全景图的拼接融合效果。     

基于提升小波变换的红外图像融合算法研究

介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。     

基于无下采样小波-Contourlet变换的图像融合算法

针对目前最新发展的无下采样Contourlet变换,同时具有方向性、各向异性和平移不变性的特点,并结合多孔小波变换的优点,提出了一种新的基于无下采样小波-Contourlet变换图像融合算法.通过对航空图像进行无下采样小波-Contourlet变换的多分辨分解得到高频和低频系数,并根据不同分解面的系数特性,采用不同的加权融合规则进行融合.实验结果表明,此方法相对于传统的变换法,取得了更佳的融合结果.