符合人眼视觉特性的医学图像融合算法*

针对医学图像的特点,基于人眼视觉特性,结合降噪算法提出一种图像融合方法,以提高融合图像的对比度,减小噪声对图像的干扰。算法根据噪声点和图像特征所具备的不同特性,对源图像进行降噪,过滤小波分解后对应的噪声系数。小波分解后的系数矩阵,通过计算各系数的局部梯度,以源图像区部梯度为判断依据建立算法,选择源图中不同方向上梯度大的系数作为最终融合系数。实验结果表明,该算法提升融合图像的信息量的同时,有效保护了图像的细节,改善了视觉效果。     

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法（简记为WMFFA）。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。     

一种多聚焦图像融合方法

提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法．该方法首先通过小波变换得到源图像的小波系数，然后对低频和高频分量采用不同的融合规则和融合算子构造融合图像的小波系数，最后基于一致性检测由高低频融合系数得到最终的融合结果．用两组源图像数据验证所提出的融合算法，并与其他融合算法进行比较，仿真结果表明该算法在多聚焦图像融合中优于其他方法．     

基于MSSTO与NSCT变换的可见光与红外图像增强融合

针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序 翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成 高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以 合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对 合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性.     

一种基于提升小波变换的快速图像融合方法

目前，多尺度分解的方法已开始应用于图像融合．针对基于传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、对内存的需求量大，不适于实时应用的局限性，提出了一种新的基于提升小波变换的快速图像融合算法．多个源图像分别进行提升小波分解，使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数，通过提升小波逆变换得到复合图像，实验结果表明，提出的算法无论在执行时间还是融合后的图像质量上都优于传统的方法，有广泛的应用前景，特别适用于实时系统。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像的不同特点,提出一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）的红外与可见光图像融合算法。采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解;分别采用基于局部能量和区域特征的融合规则得到融合图像的低频子带系数和带通方向子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能够获得较理想的融合图像,其融合效果优于基于Contourlet变换的图像融合算法。     

基于小波多尺度分解的互补全景图像融合

为了解决折反射成像内外环分辨率低且不均匀的问题,针对互补全景图像的特点,提出了一种基于小波多尺度分解的图像融合方法。首先对两幅互补的源图像分别进行小波多尺度分解,得到不同分辨率、不同方向的分量;其次,按照特定的融合策略,低频采用平均算子进行融合,高频采用逐层互换的融合策略进行融合;最后,通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法在互补全景图像的融合中简单有效,并且拥有较好的效果。     

基于NSST域的自适应区域和SCM相结合的多聚焦图像融合

为了提高多聚焦图像的融合效果,结合多源图像之间的共享相似性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(Nonsubsampled Shearlet Transform,NSST)域的自适应区域与脉冲发放皮层模型(Spiking Cortical Model,SCM)结合的新型图像融合算法。首先用NSST分解源图像,然后计算边缘能量(Energy Of Edge,EOE),在自适应区域用投票加权法融合低频系数,高频系数由边缘能量作为输入的SCM点火图融合,最后通过逆NSST获得该融合图像。该算法既可以很好地保持源图像的信息,又可以抑制在变换域因非线性运算产生的像素失真。实验结果表明,该方法优于最新的变换域和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)融合方法。     

IHS变换与小波变换相结合的图像融合新方法*

提出了一种IHS变换与小波变换相结合的图像融合新方法。对多光谱(TM)图像的强度分量和全色(PAN)图像分别进行小波分解,根据小波变换高低频分量的不同特点,分别采取不同的高低频融合准则形成新的小波高低频分量,再先后进行小波逆变换和IHS逆变换得到融合后的TM图像。实验结果表明,提出的图像融合算法明显改善了融合图像的客观评价和主观视觉效果。     

基于各向异性双变量收缩的含噪图像融合

针对含噪图像的融合问题,基于各向异性双变量收缩提出了一种图像融合的新算法。在小波域内,对高频子带进行各向异性双变量收缩以压缩噪声,对收缩系数进行模值选大融合,对低频子带进行算术平均融合,对融合系数进行逆变换获得融合图像。对多聚焦图像及红外与可见光图像的融合结果进行主客观性能评价表明,所提出的方法可以更好地保留源图像的细节信息,并有效抑制噪声。     

基于局部熵的小波变换图像融合算法

研究基于小波变换的图像融合算法。首先对待融合图像进行小波多尺度分解,得到小波的分解系数,对高频分量和低频分量系数采取不同的融合规则。低频部分系数融合采用简单加权平均法,高频部分系数融合采用基于邻域熵值的方法。对融合后系数进行逆小波变换得到重构图像,融合后图像清晰、对比度好。与最大绝对值法、领域方差法作比较。最后通过熵、标准差、平均梯度值等参数对融合后的图像进行定量分析。实验数据表明提出的方法是切实可行的。     

基于Contourlet变换的多波段SAR图像融合

针对不同波段SAR图像的融合，该文提出了一种在Contourlet变换域融合的方法，利用Contourlet变换的充分表示图像边缘信息的能力，将图像分解为低通系数和不同方向的高频系数，对方向高频系数定义一个边缘信息量测指标，选择量测指标大的系数作为融合系数，解决了小波变换融合中图像边缘信息容易丢失的问题。通过对两波段SAR图像进行融合实验并与小波变换融合结果比较，在视觉特性与统计因子客观评价上均取得了更好的效果。     

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。     

基于平均梯度和方向对比度的图像融合方法

由于不同传感器获得的多幅图像对同一场景的描述具有信息的冗余性和互补性,在小波图像融合的基础上提出了一种基于平均梯度和方向对比度的图像融合方法。对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,在每幅图像的最高分解层上,分别计算高频子带每个系数的邻域绝对值均值和低频系数的邻域均值之比,采用两者之比较大者所对应的高频子带系数作为融合后所对应的小波系数,对于其他分解层上的高频系数和低频系数,利用梯度最大化的融合规则得到融合图像的小波系数,通过小波重构得到融合图像。将该方法应用于仿真实验,融合图像的视觉效果有很好的改善,客观评价指标有所提高。     

基于局部能量的电容层析成像图像融合方法

针对电容层析成像技术的"软场"效应和病态问题对重建图像精确度的影响,在分析电容层析成像基本原理和成像算法的基础上,提出了一种基于局部能量的电容层析成像图像融合方法。该方法以线性反投影、Landweber和共轭梯度算法作为图像重建的基础,利用各个图像的互补特性,经对重建的图像小波分解后,分别采用基于局部能量和加权平均算子融合规则对分解后图像的高频系数和低频系数进行图像的融合,得到准确度更高的成像结果。仿真实验结果表明,融合后成像精确度得到明显提高,缩小了误差,图像更接近原型,为ECT图像重建的研究提供了一个新的方法。     

改进的小波图像融合算法及应用研究

为了提高图像融合质量,论文提出了一种改进的小波变换的图像融合方法,该算法将源图像分别进行小波分解,各图像分解成低频系数和高频系数,低频系数采用基于prewitt算子的融合规则,高频系数采用融合系数选大的融合规则,然后将融合后的低频系数和高频系数做离散小波变换,得到小波变换后的融合图像.与传统的图像融合算法相比较,实验表明了改进的小波图像融合新算法具有更好的融合效果,将改进后的算法用于发动机温度场检测中,融合后的热端部件示温漆彩色图像边缘特征更加突出,区域分割精度更高.     

基于提升小波变换的医学图像融合

目的 将不同模态的医学图像(如CT/MRI图像)进行科学融合,可以有效地丰富图像的信息,提高信息的利用效能,这对于医学临床诊断具有重要的理论研究意义和应用价值。方法 基于提升小波变换的特性,对多模态医学图像的融合算法进行研究。首先,对已配准的源图像进行多尺度分解,得到低频子带和多层高频子带;进而,根据低频子带的特点和各层高频子带的噪声含量不同,提出了低频子带系数采用基于区域平均能量的加权融合规则;对噪声含量较低的低层高频子带采用基于计盒分维法获取分维数,而对噪声含量较高的高层高频子带提出了基于区域梯度能量加权融合规则。结果 分别对灰度图像和彩色图像进行了大量融合实验,并分别在主观视觉特性及客观评价指标下对不同融合算法产生的融合图像的质量进行了分析对比,表明本文算法具有较好的边缘保持度。结论 实验结果表明,较现有算法产生的融合图像,应用本文融合算法得到的图像具有更丰富的信息,更能使图像灰度级分散,具有更良好的视觉特性和评价指标。     

基于小波变换和引导滤波的多聚焦图像融合

为了进一步提高多聚焦图像融合效果，提出了一种基于小变换和引导滤波的多聚焦图像融合方法。对源图像进行二维小波分解，得到低频子带系数和高频子带系数。对低频子带系数采用引导滤波加权融合；对高频子带系数引入最大对称环绕显著性检测算法(Maximum Symmetric Surround Saliency Detection Algorithm,MSSS），归一化显著图得到权重图，进而进行加权融合。把得到的高频和低频子带系数进行小波重构，得到最终的融合图像。实验结果表明，与其他算法相比，所提算法具有更好的清晰度，得到较好的融合结果。     

基于形态滤波的小波融合图像增强算法

研究图像优化问题。针对目前常用的空域或频域图像存在各种噪声干扰降低了图像的清晰度,为了在降低图像噪声,保护图像细节和边缘信息,提出一种形态滤波的小波融合图像增强算法MWF。首先分别采用巴特沃斯低通滤波和形态学高帽处理对含噪图像进行滤波,得到两幅过滤的图像,再将这两幅图像分别进行离散小波变换,然后利用变换结果在小波域内依据融合规则进行融合,最后对融合结果进行反变换得到清晰的图像。得到的图像是通过空域滤波和频域增强方法的结合,综合了两种方法各自的优点,仿真结果表明,MWF算法对混合噪声干扰有较好的抑制作用,并实现了图像增强的效果,为图像优化提供了依据。     

基于局部能量小波融合算法的研究

文章在综合分析小波分解变换图像融合方法的基础上,提出了一种采用基于区域的融合规则的小波分解法,该方法利用小波分解将原始图像分解为低频部分和高频部分,对于低频部分,采用了加权系数,对于高频部分不同的方向分量,根据局部能量,采用不同的融合规则。利用可见光图像与红外图像和高低分辨率图像进行了仿真实验,得出实验结果,运用客观评价指标验证了该方法的可行性。实验表明,该法具有比基于像素点的小波变换融合方法具有更好的融合效果。