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根据多聚焦图像的特点,把边缘检测方法和小波变换融合算法结合起来,可以获得同一场景内所有物体都清晰的图像。首先利用高斯—拉普拉斯算子对源图像进行融合,得到边缘清晰的融合图像;接着对源图像进行小波变换,变换后的小波系数融合规则采用选择融合和加权平均融合相结合,经反变换后得到整体清晰的图像;最后将边缘清晰融合图像与小波变换融合图像再一次融合,得到了清晰度增强的融合图像。仿真试验表明,边缘检测和小波变换相结合的融合方法可有效综合多聚焦图像。 相似文献
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多聚焦图像融合的目的是把几张不同焦点的图像组合在一起,尽可能保持细节使所有目标清晰.针对基于多小波的多聚焦图像融合中多小波的选择问题,从多聚焦图像特点和对多聚焦图像的频谱内容的分析出发,在理论上提出了选择多小波的标准,即应选择小波函数频宽小,时频分辨率高的多小波,并通过实验验证了所提出标准的准确性.在实验中采用了原清晰图像与融合图像的均方根误差,融合图像的空间频率和清晰度作为融合效果的客观评价标准.通常如果有原始清晰图像,可采用均方根误差作为评价标准,但一般情况下,不存在原始清晰图像,因此,以均方根误差作为参照分析了其他两种评价标准的性能.实验表明,在主观感觉融合效果较好的情况下,可采用空间频率和清晰度作为评价标准. 相似文献
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粗糙集与小波变换在图像融合中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对含有椒盐噪声的多聚焦图像,提出了一种基于粗糙集和小波变换的图像融合算法.首先对源图像进行粗糙增强预处理,再采用小波变换对增强后的图像进行融合,得到融合图像.实验结果表明,粗糙增强在有效去除噪声的同时,较好发保持了图像细节信息,在此基础上进行小波融合,使得融合图像有着更好的视觉效果. 相似文献
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文章探讨了可见光多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于小波变换和形态学的融合算法.实验结果说明本算法能够有效处理多聚焦图像融合问题。得到清晰的融合图像。 相似文献
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基于静态多小波变换的图像融合 总被引:9,自引:9,他引:0
综合了多小波分析和平移不变性质的优势,将多小波分析扩展到静态多小波的范畴,提出了一种基于静态多小波变换(SMWT)的图像融合方法。通过对源图像进行SMWT,根据变换系数的尺度内多子带联合窗口(CBWI)特性,实现多源图像的融合。该方法应用于一类多聚焦图像融合的仿真实验中,从视觉效果和信息量指标(互信息量和交叉熵)2个方面对融合图像进行主观评判和量化评价。结果表明,相比于传统小波域内的图像融合算法,该方法得到的融合结果具有更良好的视觉质量和更优的量化指标,体现出更强的融合性能。 相似文献
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基于提升小波和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于提升小波变换和人眼视觉特性的自反馈彩色图像融合算法.首先讨论提升小波变换的基本原理,然后考虑到人眼的视觉特性,将彩色图像变换到YIQ颜色空间,运用不同融合规则进行融合.对I和Q色差分量采用平均法融合,对Y分量采用自反馈法得到其最终优化融合结果,最后由三分量融合结果变回RGB颜色空间.实验结果表明,该算法具有良好的融合效果. 相似文献
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在深入分析了小波变换融合方法及拉普拉斯金字塔变换融合方法的原理及优缺点的基础上,通过优势互补将二者巧妙结合,提出了一种新的图像融合算法。实验结果表明,该方法计算量小、运行速度快,在红外与可见光图像的融合、多聚焦图像融合以及局部模糊图像融合等应用中优于其他融合方法。 相似文献
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为弥补Mallat算法正交变换的缺陷以及获得更为有效的图像融合方法。文中给出了一种基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合算法进行图像融合,选取不同焦点的灰度源图进行冗余小波变换。根据高低频系数特点,分别引入区域向量范数和局部对比度的概念,构建新的融合规则的算法。实验证明与其他融合算法相比文中算法具有更好的有效性与准确性。 相似文献
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针对小波变换在图像融合中的平移变性和有限的方向选择性等缺陷和多聚焦彩色图像融合的复杂性,将Q-Shift双树复小波变换应用于多聚焦彩色图像融合.首先对IHS模型的亮度分量I进行Q-Shift双树复小波分解,根据多聚焦图像的成像特点和分解后的高低频系数相关性,对分解后的高频系数和低频系数采用"选择取大"的融合准则进行融合和逆变换,得到融合后的亮度分量,再根据融合前后亮度分量值的接近程度来确定融合后的色调分量和饱和度分量,从而实现多聚焦彩色图像的融合.通过对实验评估指标信息熵、平均梯度、方差和相关系数等实验值的比较,所研究方法的各参数值都得到了很好的体现,获得了较好的融合效果. 相似文献
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基于双树复小波变换的多聚焦图像融合算法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
针对传统离散小波变换图像融合算法在图像特征表达上存在的不足,采用具有近似平移不变性和方向选择性的双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分解与重构,并对高频子带应用基于局部相似性度量的加权平均与选择相结合的融合策略。通过对实验结果的主客观分析,证明该方法得到的融合图像效果较好,优于基于传统小波变换的算法和局部能量取大的算法。 相似文献
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