基于小波分解的多聚焦图像融合研究

研究基于小波分解的多聚焦图像融合算法,对源图像进行小波分解,采用不同融合规则构造融合图像的小波系数,最后逆小波变换重构融合图像,比较各种融合规则的特点,最后通过均方根误差,峰值信噪比、熵、互信息熵这些评价函数进行定量分析,结果表明,对于低频部分采用加权方法较好,对于高频部分采用方差对比法或能量对比法对高频部分的细节信息融洽效果较好。     

基于小波变换和彩色变换的多聚焦图像融合

提出一种结合小波变换及彩色空间变换的多聚焦图像融合方法。首先把彩色图像从RGB空间变换到YIQ空间,将颜色分量与亮度分量进行分离,从而克服RGB空间各颜色分量的相关性造成融合后图像颜色信息的丢失和错乱;接着,将待融合的多聚焦图像进行小波分解以刻画图像的多尺度信息,在小波域实现融合处理。在融合策略的选取上,对高频分量与低频分量分别采取局部方差与局部梯度最大的融合规则,同时以亮度分量Y作为衡量标准,通过一致性检测对融合系数做进一步的优选,以保持融合后图像的区域连续性。实验表明,该方法的融合结果无论在视觉质量及定量指标上都明显优于传统方法。     

改进的基于稀疏表示的多聚焦图像融合

针对基于稀疏表示(Sparse Representation,SR)的融合算法存在冗余性和残余量丢失,提出一种改进的基于稀疏表示(Improved Sparse Representation,ISR)的多聚焦图像融合算法。该算法通过对源图像块去平均后再进行稀疏分解,解决了信息冗余问题;对稀疏表示中的残余量进一步采用小波变换进行融合,保证了信息的完整性;采用加权平均的融合规则,从而获得更多的信息量。实验结果表明,与其他的方法相比,本文提出的算法能实现更好的性能。     

基于双树复小波变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统离散小波变换图像融合算法在图像特征表达上存在的不足,采用具有近似平移不变性和方向选择性的双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分解与重构,并对高频子带应用基于局部相似性度量的加权平均与选择相结合的融合策略。通过对实验结果的主客观分析,证明该方法得到的融合图像效果较好,优于基于传统小波变换的算法和局部能量取大的算法。     

基于自适应融合规则的多分辨率图像融合算法

针对可见光与红外图像融合,设计了一种基于边缘检测的自适应融合规则.其思路是对小波变换分解后的高频子图像进行边缘检测,对边缘点的融合采用绝对值取大并一致性检验的方法,而对非边缘点的融合采用基于区域方差的融合规则;对低频子图像的融合采用任一原始图像的低频成分.和其他7种融合规则从不同角度进行了对比实验,结果表明该融合规则即保留了可见光图像的边缘信息,又融合了红外图像的高灰度值信息,而且目标和背景的对 比度变得更好.     

边缘检测和小波变换在多聚焦图像中的应用

根据多聚焦图像的特点,把边缘检测方法和小波变换融合算法结合起来,可以获得同一场景内所有物体都清晰的图像。首先利用高斯—拉普拉斯算子对源图像进行融合,得到边缘清晰的融合图像;接着对源图像进行小波变换,变换后的小波系数融合规则采用选择融合和加权平均融合相结合,经反变换后得到整体清晰的图像;最后将边缘清晰融合图像与小波变换融合图像再一次融合,得到了清晰度增强的融合图像。仿真试验表明,边缘检测和小波变换相结合的融合方法可有效综合多聚焦图像。     

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IMOPSO算法的多目标多聚焦图像融合

目前的多聚焦图像融合方法对于融合模型的建立主要依赖于经验,其参数配置存在主观性.提出了一种基于IMOPSO算法的多目标多聚焦图像融合方法,简化了多聚焦图像融合模型,克服了参数配置对经验的依赖性.首先给出了多聚焦图像融合有效的评价指标,然后构造了统一的小波域多聚焦图像融合模型,最后以模型参数作为决策变量,采用IMOPSO算法进行多目标优化搜索.IMOPSO算法不但引入变异算子以避免早熟,而且引入拥挤算子,使Pareto优解尽可能均匀分布于Pareto前端,并采用一种新的自适应惯性权重提高寻优能力.实验结果表明,IMOPSO算法具有更快的收敛速度和更好的寻优能力,同时基于该算法的融合方法也实现了Pareto最优多聚焦图像融合.     

基于小波变换的图像融合方法

数据融合是80年代初形成与发展起来的一种信息综合处理技术。图像融合是数据融合在数字图像处理方面的一个应用。本文着重讨论了基于小波变换的两种融合方法：基于像素的融合方法与基于区域的融合方法，及它们各自的实现方式。     

基于小波系数相关性的图像融合算法

图像融合是二十世纪七十年代后期提出的新概念,是将多元信道所采集的关于同一目标的图像经过一定的图像处理,提取各自信道的信息,最后综合成统一图像或综合图像特征以供观察或进一步处理。本文在小波变换的理论基础上,给出了一种基于小波系数的相关性的融合方法并对其发展趋势做了展望。     

一种基于目标区域的图像融合新方法

提出了一种基于目标区域的融合方法.将原图像分为目标区域和背景区域,在利用àtrous小波算法分解图像的基础上,分别对目标区域、背景区域以及两区域间的边界部分进行不同的融合处理得到融合后小波系数,最后经过小波逆变换得到融合图像.实验结果表明该方法可获得较理想的融合图像,其融合结果优于基于像素和基于窗口的融合方法.     

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.     

基于灰色关联度的提升小波域图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种基于提升静态小波变换(Lifting Stationary Wavelet Transform,LSWT)和灰色关联度相结合的图像融合算法.首先将待融合的两幅图像分别进行提升静态小波变换,低频分量采用平均法融合.其次针对低频分量和各个方向的高频分量,分别计算以每个像素为中心的方块的能量和均值.然后按照一定的融合规则,分别得到高频分量融合后的值.最后进行提升小波逆变换,得到融合后的图像.实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统算法.     

基于小波变换的红外与可见光图像融合技术研究

随着传感器技术的发展,单一的图像传感器往往不能够从场景中提取足够多的信息,需进行多源图像融合.为了解决多传感器图像所表现的目标特征不一致的问题,本文采用小波变换对红外及可见光图像进行了融合.首先利用小波变换将图像进行多尺度分解.对于高频部分融合,取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵;针对低频部分融合,采用基于领域像素相关和基于区域方差相结合的策略.实验结果表明,该算法将红外与可见光图像对同一目标所表现出的不同特征、细节有效地融合在一幅图像里,增加了单幅图像的信息量,丰富了目标的信息层次,为图像显示观察和后续图像处理系统获取信息提供了基础.     

基于小波系数相关性的图像融合新方法

文中在阐述小波变换原理的基础上,针对融合算子的构造,给出了一种新的基于小波系数相关性的融合方法。以分解后的高频子图像的区域均值、方差、协方差统计参量构造匹配度和加权因子,以此对高频子图像的对应区域进行融合计算;低频部分采取加权平均融合规则;最后,通过小波逆变换得到融合图像。用熵、交叉熵和交互信息量对融合结果进行了客观评价,并与其它几种算法进行了比较。实验结果表明,此方法融合效果要优于一般融合方法,计算也比较简单,有一定的工程实用价值。     

基于线性融合模型的多传感器图像融合

本文提出了一种新的基于小波变换的多传感器图像融合算法,在线性融合模型中引入了传感器噪声项,算法首先给出了基于期望融合图像局部方差最大的多传感器融合系数估计方法,然后利用多传感器图像和融合系数估计期望融合图像.最后的实验结果表明了本文图像融合方法具有明显的噪声抑制能力,能够得到更好的融合效果.     

结合提升静态小波和灰色关联分析的图像融合算法

本文针对多聚焦图像,提出了一种基于提升静态小波变换（lifting stationary wavelet transform,LSWT）和灰色关联度相结合的图像融合算法。首先将待融合的两幅图像分别进行提升静态小波变换,低频分量采用平均法融合,其次再针对低频分量和各个方向的高频分量,分别计算以每个像素为中心的方块的能量和均值,然后计算低频分量的能量和均值构成的序列与高频分量的能量和均值构成的序列之间的灰色欧几里德关联度。按照一定的融合规则,分别得到高频分量融合后的值,最后进行提升小波逆变换,得到融合后的图像。实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统算法。     

一种基于提升小波变换的图像融合方法

在针对传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、内存需求量大，不适于实时应用的局限性的基础上，提出了一种基于提升小波变换的图像融合算法。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融合图像。实验结果表明，提出的算法无论在执行时间还是融合图像质量上都优于传统方法，有广泛的应用前景，特别适用于实时系统。     

基于小波变换的图像融合技术研究

基于小波变换的融合算法形成了多分辨率融合算法的一个新的有用框架。由于人类视觉只对亮度信号的局部对比度敏感,提出了小波对比度的概念。图像经小波多分辨率分解后,依照小波对比度,定义变换系数邻域活性和系数匹配程度测度,按照系数匹配程度加权系数形成融合图像。将小波多分辨率分解和人类视觉对局部对比度敏感的特性优雅地结合在一起。