基于正交多小波的红外和可见光图像融合

在应用中,预滤波器或平衡滤波器的设计影响着多小波的处理结果.针对OPTFR-多小波,设计了一种平衡滤波器,将其应用于红外和可见光图像融合.首先.对红外图像和可见光图像分别进行三层OPTFR-多小波变换,提取出两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.由于图像的大部分能量集中在低频分量上,而不同尺度上的高频分量反映了图像在不同尺度上的细节信息,在对源图像融合时,对低频分量和高频分量分别采用能量和方差的加权平均进行融合,得到融合后的低频分量和不同尺度的高频分量,最后对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和以往的融合算法相比较,该算法强化了源图像的细节信息,提高了融合的效果.     

基于静态小波变换和2代曲波变换的图像融合算法

提出了一种基于静态小波变换(SWT)和2代曲波(curvelet)变换的图像融合算法.首先将原图像分别进行SWT变换得到高、低频分量.然后,对低频分量采用基于2代曲波变换的方法进行融合,对高频分量基于绝对值最大的方法进行融合.最后进行SWT逆变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该算法具有SWT变换和2代曲波变换二者的优点,主客观评价均优于单独SWT变换和单独2代曲波变换融合算法,也优于离散小波变换(DWT)和曲波变换相结合的融合算法.     

基于IHS和小波变换的可见光与红外图像融合

针对红外与可见光图像所表现的目标特征不同,提出了一种基于IHS和小波变换的图像融合方法.首先对可见光图像进行IHS 变换得到亮度I、色度H、饱和度S 3个分量,再对红外图像进行灰度变换;然后对亮度分量和已变换红外图像进行小波分解,对低频分量和高频分量分别采用不同的融合规则;最后进行IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在红外与可见光图像融合处理中取得了很好的融合效果,优于传统的 IHS变换法和小波变换方法.该方法保留了可见光图像高的空间分辨率和丰富的纹理细节信息,同时融合了在可见光图像中看不到而在红外图像里可以观察到的热目标.     

一种新的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法;该算法首先采用小波-Contourlet变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;接着根据高、低频分量各自的区域特性,采用不同的融合规则进行处理,得到小波-Contourlet变换域的融合系数,最后通过反变换得到融合图像;采用信息熵、标准差和互信息3个评价标准,将该算法和传统的小波算法和Contourlet算法的融合结果进行了比较;实验结果表明,该算法获得的评价指标都优于其它算法,且融合图像较好地从源图像中提取了有用信息,提高了融合质量.     

应用邻域方差加权平均的curvelet变换融合

提出一种基于邻域方差加权平均的多源遥感图像曲波变换融合方法。将低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像作曲波变换,融合图像的曲波系数中的低频分量取多光谱图像的低频分量,中高频系数与高频系数采用邻域方差加权平均的方法由两幅图像曲波变换系数共同决定。逆曲波变换得到融合图像。实验表明算法有效提高了图像的清晰度和保持了光谱特性。     

一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种改进的基于小波变换的多聚焦图像融合方法。该方法采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;对高频分量采用基于邻域方差加权平均的方法得到高频融合系数,对低频分量采用基于局部区域梯度信息的方法得到低频融合系数;进行小波反变换得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该方法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该方法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

BEMD分解和W变换相结合的红外与可见光图像融合

目的 针对传统的基于多尺度变换的图像融合算法的不足,提出了一种基于W变换和2维经验模态分解（BEMD）的红外与可见光图像融合算法。方法 首先,为了更有效地提取图像的高频信息,抑制BEMD中存在的模态混叠现象,提出了一种基于W变换和BEMD的新的多尺度分解算法（简称W-BEMD）;然后,利用W-BEMD对源图像进行塔式分解,获得图像的高频分量WIMFs和残差分量WR;接着,对源图像对应的WIMFs分量和WR分量分别采用基于局部区域方差选择与加权和基于局部区域能量选择与加权的融合规则进行融合,得到融合图像的W-BEMD分解;最后,通过W-BEMD逆变换得到最终融合图像。W-BEMD分解算法的主要思想是通过W变换递归地将BEMD分解过程中每层所得低频分量中滞留的高频成分提取出来并叠加到相应的高频分量中,实现更有效的图像多尺度分解。结果 对比实验结果表明,本文方法得到的融合图像视觉效果更佳,既有突出的红外目标,又有清晰的可见光背景细节,而且在平均梯度（AG）、空间频率（SF）、互信息（MI）3个客观评价指标上也有显著优势。结论 本文提出了一种新的红外与可见光图像融合算法,实验结果表明,该算法具有较好的融合效果,在保留可见光图像中的细节信息和突出红外图像中的目标信息方面更加有效。     

一种改进的多聚焦图像融合算法

针对处理多传感器采样到的聚焦点不同的图像,高、低频融合规则的选择问题,提出一种改进的基于小波变换多聚焦融合算法.根据小波变换后的低频分量和高频分量的不同特性,算法分别选用改进能量算法和均匀测试度的方法进行融合,再通过小波逆变换得到融合后的图像.实验结果表明,由于充分考虑了小波变换的特点与人眼系统的特性,与其它融合方法得到的图像相比,提高了融合图像包含的信息耸,较好地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且保留了源图像中的边缘细节,得到了较好的融合效果.     

基于LLF和RBD检测的红外和可见光图像融合

提出一种基于LLF和RBD检测的红外和可见光图像融合方法。运用局部拉普拉斯滤波对红外图像平滑处理和对可见光增强处理,以充分利用红外图像的目标信息和可见光图像的细节信息。在此基础上,采用增强背景检测的RBD显著性检测算法处理红外图像,以很好地检测出目标。此外,为了增强目标信息,减弱背景干扰,对RBD检测的结果进行S曲线变换。然后,对红外和可见光图像应用NSST分解得到高频分量与低频分量。最后,使用S曲线变换后获得的显著图对低频分量进行加权融合,采用绝对值取大的规则对高频分量进行融合。实验结果表明,该方法能够得到红外目标突出,细节增强的融合图像。     

基于小波变换的工业内窥镜图像融合算法

针对工业内窥镜使用场所特殊而存在采集的图像效果不佳的问题,提出了一种基于多尺度小波变换和不同融合算子的图像融合算法。首先对源图像进行小波变换,然后对代表近似信息的低频系数采用简单的平均算法融合,对代表细节信息的高频系数采用基于区域方差的动态加权平均算法融合,最后对处理的低频和高频系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与其它几种算法比较,该算法得到的图像参数较好,提高了图像处理效果。     

无下采样轮廓小波在图像融合中的应用

在无下采样Contourlet变换和小波变换的基础上,针对低、高频系数的特点,提出一种新的基于无下采样轮廓小波变换的图像融合算法。该算法对无下采样轮廓小波分解后的低频部分采用了选择与加权平均的融合规则进行融合,而对各层高频系数采用局部区域加权平均融合规则进行融合。实验结果表明,该方法在包含信息量、清晰度上都有明显的提高。     

基于Curvelet变换的图像融合方法

提出一种基于Curvelet变换和特征量积的图像融合方法。对2幅图像进行Curvelet变换,低频部分采用加权平均的融合算法,高频采用基于特征量积的加权融合算法,从而实现Curvelet系数的融合,并重构得到融合图像。对多聚焦图像进行实验,利用梯度结构相似度、空间频率、峰值信噪比进行评价,实验结果表明,该方法能够取得较好的效果。     

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。     

一种基于小波包变换的遥感影像融合方法

针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

一种基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法

人类视觉系统对于图像的局部对比度非常敏感,如果把小波变换和方向对比度结合起来,融合效果可能更好。在研究了方向对比度后提出了一种新的基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法。首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,然后在每幅图像的每个分解层上,分别计算高频子带每个像素的邻域均值和低频子带的邻域均值之比,其中该分解层的低频子带是由上个分解层的低频子带和高频子带求2维离散小波逆变换得到,采用两者之比较大者所对应的高频子带系数作为融合后对应的小波系数,然后从最高分解层到最低分解层依次对得到的高频小波系数和该分解层的低频小波系数求2维离散小波逆变换,最终得到融合后的图像。这种方法考虑了邻域内像素的相关性,减少了融合像素的错误选取。实验结果表明,该方法的融合效果比针对每个像素求小波方向对比度的多聚焦图像融合方法的融合效果得到提高。     

基于高频方差对比度小波变换的图像融合方法

针对现有的区域图像融合方法没有充分利用代表图像细节信息的高频分量的情况,给出一种以高频方差对比度为判断依据的小波变换的图像融合算法.算法以高频域为研究对象,给出了高频方差对比度的概念,其步骤为:首先利用小波变换得到待融合图像的多分辨分析,再以相应各级上的对应区域的高频方差对比度为判据,选择图像的多分辨分析的相应各级上的小波系数,最后通过小波重构得到融合图像.实验结果性能分析表明,充分发挥了高频分最的作用,能使融合图像综合更多的源图像信息,融合效果良好.     

非下采样Contourlet变换的彩色图像融合

为了提高图像融合的效果,以多聚焦的彩色图像为研究对象,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多聚焦彩色图像融合算法。对IHS模型的亮度分量I进行NSCT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,对分解后的低频系数采用"区域能量取大"和高频系数采用"绝对值和取大"的融合准则进行融合,再进行非下采样Contourlet逆变换,得到融合后的亮度分量,并由此计算融合后的色调分量和饱和度分量,实现彩色图像的融合。实验结果表明,该方法的融合效果优于小波变换的融合结果,针对IHS模型的融合结果也明显优于RGB模型的融合结果。     

基于提升小波变换的医学图像融合方法

多模医学图像融合在医学图像分析和诊断上具有重要的应用价值。在对CT与MRI图像进行提升小波变换的基础上,结合低频子带系数存在区域相关性及高频子带系数的特点,提出了对于低频子带系数采用基于区域方差的融合规则,对于高频子带系数采用基于区域空间频率的融合规则,最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,与传统方法相比,该方法可以有效提高医学图像融合的信息量,较好地保留了源图像的边缘及细节信息,具有良好的融合效果及量化指标。