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粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法,本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中,对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波,然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明,粗糙中值滤波有较强的去噪能力,且较好地保持了图像的细节信息,在此基础上进行小波融合,使得融合结果图像具有良好的效果。 相似文献
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为克服非采样Contourlet变换中金字塔分解的不足,首先在提升小波变换的基础上,通过取消其奇偶分裂环节得到具有平移不变性的非采样提升小波变换,然后用此变换来取代非采样Contourlet变换中的金字塔分解,得到新的非采样提升小波-Contourlet变换。将此变换与一定的融合规则相结合,提出了一种基于非采样提升小波-Contourlet变换的图像融合算法。实验表明,该算法相对于非采样Contourlet变换能从源图像中提取更多有用信息注入到融合图像中,可得到更高性能的融合图像。 相似文献
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小波变换域中图像噪声平滑技术 总被引:6,自引:0,他引:6
本文分析了小波变换应用于图像噪声平滑的原理,并对在应用中的小波函数的选择、信息剪裁和信号重构等几个重要问题进行了详细论述,对小波变换的图像滤波技术既能平滑噪声又能保留图像边缘的问题提出了具体要求。 相似文献
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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。 相似文献
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为同时滤除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,提出了一种基于小波变换的混合噪声自适应滤除算法,该算法首先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后借助边缘检测算子区将图像为分边缘与非边缘区域,进一步对非边缘区域引入改进的均值滤波器,有效削弱高斯噪声的同时保护图像边缘细节,既初步削弱高斯噪声又保护了边缘,最后采用改进的小波阈值滤波算法,对不同的小波系数采用不同的阈值函数,通过线性回归得到各最优阈值关系式。实验结果表明,该混合噪声自适应滤除算法能有效滤除椒盐噪声和高斯噪声,在图像主观质量和客观质量上均取得了较好的效果,能提高去噪图像峰值信噪比0.5~2.0 dB。 相似文献
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在红外热波无损检测中获取的热像序列存在着背景噪声大、缺陷边缘模糊、对比度低等特点。为了提高由红外热像序列重构的数字图像的缺陷显示能力,以小波变换为热像处理工具,采用基于像素级和特征级的图像融合算法对热像序列进行了处理,并采用基于统计学的图像评估标准对处理效果作了定量评价。通过对铝合金试件的检测实验说明该方法可用于材料内部缺陷的红外热波无损检测。研究结果表明,此种图像融合算法可对不同深度缺陷所对应的两幅最佳热像进行有效地融合,在一幅融合图像中直观地反映出全部缺陷,并能有效地减少加热不均和背景噪声对缺陷识别的不利影响。 相似文献
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一种自适应的多光谱图像与全光图像融合新方法 总被引:6,自引:4,他引:2
对于不同多光谱图像与全光图像的融合,目前一些融合算法在光谱信息和分辨率上不能同时得到较好的融合效果.针对这一问题,提出一种新的自适应图像融合方法.实验结果表明,该方法不仅能够较好地保留融合图像的光谱信息和提高空间分辨率,而且具有较强的自适应性. 相似文献
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针对传统基于多尺度变换的图像融合方法存在的缺点,提出了一种基于平移不变剪切波变换域的自适应图像融合新方法.首先,使用平移不变剪切波变换对源图像进行分解,得到低频子带及方向带通子带系数.然后,对于低频子带系数采用梯度域奇异值分解方法估计图像的局部结构信息,提出了基于提取的特征与S函数的可变加权融合策略;对于各方向带通子带系数,提出了一种基于改进的拉普拉斯能量和匹配的"加权平均"和选择相结合的系数选择策略.最后,对得到的融合系数进行逆变换得到融合图像.通过实验可以发现相比于传统的图像融合方法,本文方法得到了更高的客观指标,融合图像视觉效果更好. 相似文献
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由于可见光成像系统的聚焦范围有限,因而在成像过程中,除聚焦良好的物体能生成清晰的图像外,该物体前后一定距离外的所有物体都将呈现不同程度的模糊.为了获得场景内所有物体均清晰的图像,在分析了多聚焦图像成像机理的基础上,提出了一种基于小波包变换的融合方法.它是将成像系统先聚焦在一部分对象上,得到其清晰的图像;然后再将其聚焦在另一部分对象上,得到另一清晰的图像;最后把这两幅实验图像加以融合,从而获得场景内所有物体均清晰的图像.实验结果表明,基于小波包变换的融合方法能够将信号的频带进行多层次划分,对高频成分也能进一步地分解,可有效综合多聚焦图像. 相似文献
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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. 相似文献