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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
在图像融合领域,基于多尺度变换的图像融合方法是研究的热点,文中提出了一种基于多尺度变换和粒子群优化的图像融合方法,对基于多尺度变换得到的融合图像,利用粒子群优化进行进一步处理,并讨论了优化算法中初始图像质量对最终结果的影响。实验结果表明,该算法具有较好的融合结果,且优化时选取偏差大的初始图像粒子,能够获得更好的融合结果。  相似文献   

2.
研究了基于分形特征和平均梯度组合加权的多聚焦图像融合方法。针对单一特征只能表达图像的部分属性,难以得到理想融合结果的问题,在多尺度变换的基础上,提出了基于分形特征和平均梯度组合加权的图像融合算法。对多聚焦图像进行了融合处理,实验结果表明,该算法优于一些基于单特征的融合算法,进一步提高了融合图像的质量。  相似文献   

3.
刘坤  郭雷  李晖晖  常威威 《光电子.激光》2007,18(11):1382-1385
将有限脊波变换(FRIT)应用于图像融合能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.基于FRIT的图像融合算法是将图像进行FRIT,在不同的频率域利用融合规则融合有限脊波系数,最后通过重构得到融合图像.通过对多聚焦图像的实验,对比了基于FRIT的图像融合算法和基于小波变换的融合算法,并对实验结果进行了主观和客观的评价,试验结果表明,基于FRIT的图像融合算法取得了比基于小波变换算法更好的融合结果,是一种有效可行的图像融合算法.  相似文献   

4.
一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
梁栋  李瑶  沈敏  高清维  鲍文霞 《电子学报》2007,35(2):320-322
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.  相似文献   

5.
李媛  张培 《信息通信》2011,(3):28-29
重点研究基于小波变换的图像融合方法,并对传统的图像融合方法和基于小波变换的图像融合方法展开了对比.通过软件仿真得出,基于小波变换的图像融合算法实验结果证明该算法融合效果良好,融合后图像的清晰度较传统融合算法有明显的提高.  相似文献   

6.
那彦  刘波 《电子科技》2015,28(8):112
提出了基于多尺度变换的直觉模糊推理医学图像融合方法,针对4种多尺度变换对图像融合的影响进行了分析。文中融合算法是利用4种多尺度变换对待融合图像进行分解,并对得到的低频分量和高频分量采用直觉模糊推理融合规则进行处理,最后将融合后的低频分量和高频分量经逆变换得到融合图像。实验结果表明本文算法优于传统的模糊推理图像融合算法,并且在变换域中,Contourlet变换下的融合结果要优于其它3种变换。  相似文献   

7.
非抽样轮廓波变换域图像融合方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
轮廓波变换由于不具备平移不变性,应用于图像融合会产生褶皱现象。针对轮廓波变换的这一不足,提出了一种基于非抽样轮廓波变换的图像融合算法。首先由非抽样金字塔和非抽样方向滤波器组对源图像进行多尺度、多方向分解,然后对得到的变换系数进行融合处理得到融合系数,最后对融合系数进行重构即可得到融合图像。算法将具备平移不变性的非抽样轮廓波变换应用于图像融合,消除了褶皱现象,获得了更好的融合效果。实验结果表明,与其他基于多分辨率分解的融合算法相比,该算法显著减小了融合图像的MSE及ΔH,提高了Correlation值及融合图像的清晰度,是一种有效的融合算法。  相似文献   

8.
针对基于NSCT变换的遥感图像融合算法存在计算复杂度高,细节表现能力不足的问题,本文提出了一种基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合算法。首先,利用HSV变换提取MS图像的亮度分量V,并将得到的亮度分量V与PAN图像分别进行NSST变换;其次,对于低频子带,提出了一种基于自适应的PCNN融合规则,将空间频率和区域平均梯度分别作为PCNN的外部激励和链接强度;对于高频子带,采用基于多特征的融合规则;最后,进行逆NSST变换和逆HSV变换得到融合图像。仿真实验表明,该算法与一些经典的融合算法相比不仅可以提高图像融合质量,在视觉效果和客观指标上也都有良好的表现。  相似文献   

9.
TP72007031976多传感器遥感图像数据融合研究/巫震宇,王鹏,马猛(北京市遥感信息研究所)//空间科学学报.―2006,26(1).―48~53.重点研究了卫星遥感图像融合技术。通过在Matlab平台上实现基于颜色空间变换和基于小波变换的图像融合算法,分析了颜色空间变换的融合特点,并结合高分  相似文献   

10.
Contourle变换是一种新的图像多尺度,多方向的表示方法,适合表达具有丰富细节信息及方向信息的图像。它的高频方向子带,捕获了许多传感器图像的显著特征。为了实现红外与可见光图像的融合,采用一种基于Contourlet变换的融合算法,对不同的融合规则对低频子带和多方向的高频子带系数进行融合。对比实验结果表明,在此提出的方法可以获得较好的融合效果,优于基于小波变换的图像融合算法。  相似文献   

11.
针对基于多尺度分解的图像融合算法在提高图像模糊区域质量的同时却降低了清晰区域质量的问题,提出了一种结合CRF预分割与NSCT的多聚焦图像融合算法.该算法首先利用条件随机场概率模型对图像进行预分割,将图像预分割为清晰区域、模糊区域和两者的交界区域;然后对图像进行NSCT分解,低频子带系数采用加稀疏约束的非负矩阵分解算法融合,高频子带系数,在交界区域采用方向特征对比度的方法融合,在非交界区域选取清晰度高的系数融合.最后经NSCT逆变换得到最终的融合图像.该方法的融合效果在提高了图像清晰度的同时又有效保持了图像的边缘信息.  相似文献   

12.
近年来图像融合技术广泛应用到电力行业,通过不同类型的图像传感器采集电力设备和输电线的图像,经过红外和可见光的图像融合处理,实现电力设备及输电线的智能巡视和故障分析。文中提出一种基于自适应加权的多尺度图像融合算法,采用配准后的可见光和红外图像,进行多尺度小波分解,根据高低频的不同图像特征,低频采用自适应加权融合规则,高频采用绝对值最大的融合规则,将融合后的小波系数进行逆变换后得到全新的融合图像。通过对融合图像的主观和客观评价分析,证明融合算法解决了单一图像传感器采集图像存在的完整性问题,提高了融合图像细节信息,提升了场景的置信度。  相似文献   

13.
基于图像质量评价参数的FDST域图像融合   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了提升多源图像融合精度,提出了一种基于图像 质量评价参数的有限离散剪切波变换(FDST)域图像自适应融合方法。利用FDST对源图像进行 多尺度、多方向分解,低频子带图像采用结构相似度与空间频率两种图像评价参数作为系数 权值,高频子带图像应用区域空间频率取大的融合策略。应用有限离散剪切波逆变换(FDSIT )重 构图像。采用多组多源图像进行融合实验,并对融合结果进行了客观评价。实验结果表明, 本文提出的融合方法在主观和客观评价上均优于其他多尺度融合方法,具有更好的融合效果 。  相似文献   

14.
为提高多聚焦图像的融合效果,利用Shearlet变换具有多尺度多方向的特性,文中提出了一种基于Shearlet变换的图像融合算法。针对待融合图像进行Shearlet变换,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数;对低频子带系数取分解系数区域能量高的系数,高频子带系数采用区域能量和区域清晰度以及区域方差相结合,采用多判别法得到融合系数,并最终进行Shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,在主观视觉效果和客观评价指标上此算法优于其他融合算法  相似文献   

15.
宦克为  李向阳  曹宇彤  陈笑 《红外与激光工程》2022,51(3):20210139-1-20210139-8
传统的多尺度红外与可见光图像融合方法,所提取的图像特征固定,并不能很好的应用于各类复杂的图像环境,而深度学习可以自主选择合适图像特征,改良特征提取单一性问题,因此提出一种基于卷积神经网络与非下采样剪切波变换(NSST)相结合的红外与可见光图像融合方法。首先,用卷积神经网络提取红外目标与背景的二分类图,利用调频(FT)显著性检测算法对分类图进行精准分割,同时,利用NSST将源图像多尺度、多方向进行分解;其次,利用目标显著性结合自适应模糊逻辑算法进行低频子带融合,利用高频系数局部方差对比度方法进行高频子带融合;最后,通过NSST逆变换得到融合后图像。实验结果表明:相比于传统图像融合算法,该方法在信息熵、平均梯度、空间频率、互信息和交叉熵等多个客观评价指标上至少分别提高了0.01%、0.30%、1.43%、2.32%、1.14%。一定程度提高了融合图像对比度,丰富了背景细节信息,更有利于人眼识别,可以广泛的应用于光电侦察、光电告警、多传感器信息融合等光电信息领域。  相似文献   

16.
近年来卷积神经网络广泛应用于单幅图像去模糊问题,卷积神经网络的感受野大小、网络深度等会影响图像去模糊算法性能。为了增大感受野以提高图像去模糊算法的性能,该文提出一种基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法。将小波变换嵌入编-解码结构中,在增大感受野的同时加强图像特征的稀疏性。为在小波域重构高质量图像,该文利用多尺度扩张稠密块提取图像的多尺度信息,同时引入特征融合块以自适应地融合编-解码之间的特征。此外,由于小波域和空间域对图像信息的表示存在差异,为融合这些不同的特征表示,该文利用空间域重建模块在空间域进一步提高重构图像的质量。实验结果表明该文方法在结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)上具有更好的性能,而且在真实模糊图像上具有更好的视觉效果。  相似文献   

17.
1 Introduction The performance of a watershed-based image segmentation method depends largely on the algorithm used to compute the gradient. Conventional morphological gradient operators[2~3] produce too many local minima because of noise and quantization…  相似文献   

18.
Watershed transformation is a powerful morphological tool for image segmentation. However, the performance of the image segmentation methods based on watershed transformation depends largely on the algorithm for computing the gradient of the image to be segmented. In this paper, we present a multi-scale gradient algorithm based on morphological operators for watershed-based image segmentation, with effective handling of both step and blurred edges. We also present an algorithm to eliminate the local minima produced by noise and quantization errors. Experimental results indicate that watershed transformation with the algorithms proposed in this paper produces meaningful segmentations, even without a region-merging step.  相似文献   

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