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.     

基于小波变换的图像融合技术研究

提出了一种基于小波变换的图像融合算法.首先,将配准后的多源图像进行小波分解,从而得到各个源图像的低频系数和高频系数.其次,对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理,最后,通过小波逆变换得到融合图像.通过大量的实验以及与其他融合算法的比较分析,表明该方法的有效性和优越性.     

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DT-CWT的多聚焦图像的融合

由于离散小波变换在图像融合中的缺陷,提出基于双树复小波变换的图像融合方法。首先对源图像进行双树复小波变换,对低频和高频分别采用局部窗口能量比和局部梯度比作为融合相关性测度,然后基于加权和选择相结合的规则融合高频系数和低频系数,得到各频域系数,最后复原图像。实验结果表明,双树复小波变换的融合方法具有良好的客观评价性能和主观视觉效果,融合规则的可行性。     

基于Q-Shift DT-CWT的多聚焦图像融合研究

提出了一种基于Q-Shift双树复小波变换的多聚焦图像融合算法.根据多聚焦图像的成像特点和变换后的高低频系数相关性,对高频系数采用＂模值绝对值和取大＂和对低频系数采用＂局部区域标准方差取大＂的融合准则,并对高频融合系数进行一致性检测,以实现尽可能直接选择源图像中的清晰区域系数作为融合图像对应位置的系数.实验结果表明,该融合方法获得了很好的融合效果,与小波变换相比,充分显示了近似的平移不变性和良好方向选择性等特性.     

基于双树复小波变换的CT与MRI图像融合算法

提出了一种基于双树复小波变换的图像融合方法,对双树复小波分解后的低频系数采用基于区域相关性的融合原则进行融合,而对高频系数按照绝对值最大的原则,然后对融合后的小波系数进行一致性校验,得到最后用于重构的小波系数. 实验结果证明,新方法能够很好地保留和融合原图像的信息.     

基于小波方向相关性的图像融合方法

通过分析图像经小波变换后低频系数的邻域相关性和各高频子带的区域方向性,本文提出一种基于小波方向相关性的图像融合方法.对低频子带的每个系数,以多向梯度模作为其自相关性的衡量标准,确定融合后低频系数;对于各个高频子带的系数,根据其不同的方向特性,采用基于方向相关系数的融合规则.最后通过对比仿真实验,验证本文方法的有效性.     

一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法

利用小波-Contourlet变换良好的多尺度性和多方向性特征,提出一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法,引入Cycle Spinning来有效地消除由于小波-Contourlet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真.实验结果表明,与其他基于多分辨率分析的多聚焦图像融合算法相比,该算法显著减小了融合图像的RMSE值,提高了融合图像的视觉效果.     

采用提升方向波变换的异源图像融合新算法

方向波(Directionlet)变换是一种基于格子的歪斜小波变换,与标准二维小波变换相比,它具有多方向性和各向异性,能够更好地描述图像的特征.针对异源图像融合这一研究热点,提出了一种新的基于方向波变换的图像融合方法,并采用提升算法有效地解决了该变换方法的运算速度问题.首先,对已配准的两幅图像分别沿变换和队列方向进行次数不等的提升变换,得到具有各向异性的子图;然后,采用低频子图直接平均融合,高频部分选择具有较强各向异性信息分量的方法得到融合图像的所有方向波变换系数;最后,经过反变换得到融合图像.实验结果表明:该算法的融合效果和运算速度都优于标准小波变换和其他的二代小波变换.     

一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.