基于小波包变换的多光谱图像融合方法研究

小波包分析将频带进行多层次划分，对小波多分辨分析没有细分的高频部分也进行了进一步的分解。本文在研究了小波包图像分析法后，提出了基于小波包变换的象素级图像融合算法。通过把同一目标的多传感器获得的不同波段的图像数据利用小波包变换进行融合，得到融合图像。这种方法能够很好地将源图像的细节融合在一起，完好地显示了源图像各自的信息。     

基于多小波变换的图像融合研究

多小波是小波理论的扩展，在图像处理方面具有单小波所不具有的优点。它能够为图像提供一种比小波多分辨分析更加精确的分析方法。在研究了多小波变换的特性后，提出了一种基于离散多小波变换的图像融合方法，并将由不同传感器获得的不同分辨率的遥感图像数据利用此方法进行了融合。这种方法不仅能够完好地显示源图像各自的信息，而且能很好地将源图像的细节融合在一起。通过实验结果证明，采用这种方法可以得到更好的融合效果。     

基于遥感图像融合的目标检测算法

在一些遥感图像中由于目标不清晰或背景复杂,使得目标的检测变得困难.图像融合可以把来自多传感器的图像信息综合起来,提高对图像信息分析和提取的能力.通过把同一目标的不同传感器获得的图像数据利用小波包变换进行融合,这种方法能够很好地将多源图像的细节融合在一起,得到目标较为清晰的融合图像.在此基础上利用数学形态学的方法进行目标检测,得到了满意的效果,证明了这种方法的有效性.     

基于多小波变换的图像融合算法

本文提出了一种基于离散多小波变换的图像融合方法对多聚焦的图像数据进行融合。该方法针对不同分解层的不同频率特性区域,采用了不同融合规则与算子进行像素级的图像融合,实验结果表明这种方法不仅能够完好地显示源图像各自的信息,而且能很好地将源图像的细节融合在一起。     

基于PCNN和指数型模糊加权熵的医学图像融合

为了更好地对CT和MRI图像进行融合,提出了一种指数型模糊加权熵自适应融合规则和改进的PCNN区域信息融合规则在多小波基的框架下进行CT和MRI医学图像的融合方法。对待融合图像进行多小波基的分解,对不同频率分量采用不同融合算法。实验表明,算法明显优于其他融合算法。它提高了图像的清晰度,较大程度保留了细节信息,具有边缘信息突出,亮度对比度高的优点。     

基于形态Haar小波变换的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于形态Haar小波分解和重构的新方法。通过形态Haar小波分解源图像,在低频分量中保留图像边缘和细节,并采用加权平均法进行融合。高频分量先经Gauss滤波去除噪声和边缘效应,再按取大值的原则进行融合。结合形态Haar小波重构融合后的高低频系数获得融合图像。实验结果表明,该方法能最大限度地保留图像边缘和细节信息,与总体平均法和小波变换法相比,融合图像的熵较大,总体交叉熵较小。     

IHS和小波变换结合多源遥感影像融合质量对小波分解层数的响应

随着遥感技术的快速发展以及遥感数据的广泛应用,影像的融合处理已成为多源遥感影像信息聚合、获取高质量空间影像的有效途径。基于SPOT全色和多光谱、TM多光谱遥感数据,运用IHS和小波变换相结合的融合方法,进行了不同来源影像融合、融合图像质量对小波分解层数的响应以及这种响应对研究区域面积的敏感性分析。结果表明,多源影像之间的IHS和小波变换相结合的融合方法明显地改善了影像的质量;融合图像质量与原始影像空间分辨率相关,如经1层小波变换融合,TM,SPOT融合图像熵值的增幅分别为2095%,019%。小波融合图像质量对小波分解的层数的敏感性较强,在小波分解层数为2,3或4时,都能获得高质量的融合图像;小波分解层数等于或大于5时融合图像质量下降,7是大幅下降的临界层数。融合图像质量对小波分解层数的响应特性对面积大小变化是敏感的,特别是小面积图像,为此,实际应用中需特别注意最佳分解层数问题。     

结合熵主成分变换与优化方法的遥感图像融合

在遥感图像融合中,融合图像光谱失真是主要存在的问题,为此提出一种结合熵主成分变换与优化方法的图像融合方法。通过熵主成分变换将庞杂的多波段数据用尽可能少的波段表示出来,减少光谱维数,且从熵的贡献角度出发完成投影变换保留更多的源波段信息。取第一熵主分量,与直方图匹配后的全色图像进行小波变换,分别获取低频和高频子图。对低频子图采用量子粒子群优化方法搜索线性加权的最优融合权值,对高频子图采用统计特征与统计模型相结合的方式完成融合,小波融合结果作为第一熵主分量。最后,熵主成分逆变换得到融合后的遥感图像。选用熵、交叉熵、标准差、梯度、相关系数和光谱扭曲度作为客观评价指标。实验结果表明,所提方法能够提升空间细节且避免融合图像光谱失真。     

树状小波局部对比度与图像融合及性能评估

针对红外热成像中目标识别和跟踪的特点,提出了一种基于树状小波变换的局部对比度融合算法,首先采用多尺度树状小波变换的方法对已配准的源图像在相应的能量准则下进行分解,克服了小波变换的移变性;对于分解后的低频子图像采用加权平均的融合规则,对于高频子图像采用局部对比度量测的融合规则,融合图像既保持了源图像的细节信息,又滤去了红外成像中的各类噪声。采用交叉分辨力评价算子量测红外图像中目标与背景的衬比度;通过仿真及基于客观的图像融合评价标准,分别从信息熵、标准差、平均梯度和交叉熵四个参数对图像融合效果进行评估,证明了对于双波段红外辐射图像的融合,提出的融合算法优于小波融合算法、形态学区域分割融合算法。算法尤其适用于红外热成像系统的目标识别和跟踪。     

基于边缘统计特征的遥感图像融合改进方法

针对传统小波变换融合方法中未对高频分量作进一步分解从而忽略了细节信息的缺点,提出了一种基于区域边缘特征的小波包融合算法。该方法对小波包分解后的低频分量采用能量加权的融合规则,高频分量则利用各个子带的方向性,计算其边缘特征统计量,通过权值法得到融合系数。对SPOT多光谱图像和高分辨率图像进行融合实验,实验数据和理论分析表明,该方法的平均梯度等评价参数均有提高,在保持光谱信息的同时,有效地改进了图像的空间特征信息。     

一种基于小波变换的多传感器图像融合优化方法

文中针对小波变换在进行高分辨率图像和多光谱图像融合时，不能同时保持空间信息及光谱信息的问题，提出了一种优化的小波变换图像融合算法。它将高空间分辨率图像和多光谱图像经小波变换后的低频、高频分量先分别进行增强，然后再进行融合，优化了传统的基于小波变换融合方法。并且通过对同一场景的SAR图像和TM图像的融合实验，证明了该算法在有效地保留原图像光谱信息的同时，也很好地保持了空间细节。     

基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合

提出一种基于HSV和红黑小波变换的多光谱图像融合方法。对多光谱图像进行HSV变换,将得到的明度分量和全色图像做多尺度红黑不可分小波分解。采用不同的融合算子对高低频分量进行融合,对融合后的图像进行红黑重构和HSV逆变换得到融合结果,并采用客观性能指标对融合结果进行评价。实验结果表明,该方法对多光谱图像和高空间分辨率图像有较好的融合效果。     

遥感影象融合效果的客观分析与评价

本文综合利用三类统计参数来进行遥感影象融合效果的分析与评价：第一类反映亮度信息，如均值；第二类反映空间细节信息，如方差、信息熵、交叉熵和清晰度，其中给出了一种更切合实际的交叉熵定义；第三类反映光谱信息，如扭曲程度、偏差指数与相关系数。以小波变换融合方法为例，针对TM多光谱影象与SPOT全色影象融合的具体情况，，对不同分解阶数的融合影象进行分析和评价。评价结果与理论分析结果和目视效果相吻合，说明这些参数可以作为遥感影象融合的客观效果评价准则。     

基于二维经验模式分解的医学图像融合方法

基于多尺度多分辨率的图像融合是医学图像融合的重要方法,二维经验模式分解（BEMD）方法是一种新的多尺度多分辨率图像分解方法. 本文提出了一种基于BEMD的医学图像融合方法. 首先将待融合的两幅图像进行BEMD分解,获得多个BIMF分量和一个剩余分量;然后针对BIMF分量和剩余分量采用不同的融合规则进行图像融合;最后对融合后的各分量进行BEMD逆变换,得到最终的融合结果. 实验结果表明,本文方法可得到较好的融合效果,融合图像清晰,含有的更多信息.     

有效的红外与可见光图像融合方法研究*

针对红外图像可视化程度弱、对比度低的问题, 提出一种基于轮廓小波变换和区域能量的红外与可见光图像融合算法。首先进行多尺度小波分解, 然后进行多方向滤波; 引入循环平移方法来消除伪吉布斯失真;采用基于区域的能量融合规则, 重构变换系数得到最终融合结果;最后用信息熵、信噪比等指标来评价融合的性能。实验表明,该方法不论在客观评价还是在主观评价指标上都优于其他融合方法, 提高了融合图像的视觉效果, 可以得到更加清晰的融合图像。     

基于小波变换的多聚焦图像融合新算法

针对多聚焦图像,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法.首先将图像进行小波分解,得到低频图像和高频图像,对于低频图像采用基于邻域能量的方法进行融合,高频图像采用基于邻域方差取大的方法进行融合.最后进行小波逆变换,得到最终的融合图像.通过仿真实验验证了算法的有效性,实验结果表明,该算法明显优于传统算法.     

提升五株形小波在多光谱图像融合中的应用

提出一种基于IHS变换和提升五株形小波变换相结合的融合方法,并把它应用于多光谱图像与高分辨图像的融合中。该算法对多光谱图像进行IHS变换,将得到的亮度分量I和高分辨率图像做多尺度提升五株形小波分解,采用不同的融合算子对高低频分量进行融合,对融合后图像进行提升五株形小波重构和IHS逆变换得到融合结果图像,并采用客观性能指标对融合结果图像进行了客观评价。实验结果表明,该方法对多光谱图像和高分辨率图像的融合有较好的融合效果,能从原图像中获得更多的信息,同时又能保持较高的空间分辨率。该方法的融合算法和分解层数的选取,是简便有效的,适用于多光谱图像融合。     

遥感图像融合评价方法研究

如何准确地评价融合效果是图像融合的一个重要组成部分。在遥感图像的融合研究中,对同一对象,不同的融合方法可以得到不同的融合效果,即可以得到不同的融合图像。系统地研究了遥感图像融合中的各种评价指标,在对已有的评价指标进行总结和分析时,还提出一些新的评价指标,并按使用条件和使用用途对遥感图像融合效果评价方法进行分类。     

小波变换在医学图像融合中的应用研究

对不同模态的医学图像进行融合处理,可为临床提供新的诊断信息.针对V. Petrovic提出的灰度图像融合方法,给出了一种改进的多尺度图像融合算法.首先对源图像按照V.Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔表示,然后对金字塔中的两个低通分量加权平均后,再进行反变换,即得灰度融合图像.然后以此灰度融合图像作为两幅源图像的公共部分,利用Toet的伪彩色融合方法,得到最终的彩色融合图像.由于该算法兼容了灰度融合和彩色融合的优点,用不同彩色来显示灰度差,使得融合图像在色彩上更丰富,包含更多的细节.将其应用于CT和MRI图像融合,仿真结果得到了证明.     

多源遥感图像融合效果评价研究

多源遥感图像融合的一个重要步骤是对融合图像的效果进行评价,在研究多源遥感图像融合效果评价的各种方法的基础上,分析了不同评价指标的物理意义,并提出如何根据不同的融合目的有效选取评价融合效果指标。