基于FPGA的IHS和提升小波变换的图像融合实现

在分析IHS和提升小波变换图像融合算法理论的基础上,给出了一种基于FPGA的该图像融合算法的设计实现。该设计首先对IHS变换模块进行了硬件实现构造,然后设计了多级小波提升模块以实现图像融合质量和小波分解层数的合理匹配。实验结果表明,采用本设计方法进行图像融合,误差小、精度高,融合效果优良,能够在FPGA上实现以满足图像实时处理的需求。     

一种基于Contourlet变换的图像融合方法

本文给出了一种基于Contourlet变换的图像融合的新算法.首先对两幅源图像分别进行Contourlet分解,将分解得到的高频部分和低频部分采用基于区域相似度测度的融合规则分别进行融合处理,再通过Contourlet逆变换重构得到融合图像.实验结果表明,此方法优于haar小波变换图像融合和LP金字塔变换图像融合,融合后图像的视觉效果更佳.     

基于Curvelet变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在图像边缘表达方面的局限性,以及Curvelet变换在表达图像点特征上的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于Curvelet变换和小波变换相结合的图像融合算法.首先对图像进行Curvelet分解,对低频系数使用基于小波变换的融合算法,对高频系数结合融合图像的特点分别采用了两种不同的选取方法:模值绝对值取大法和基于系数相关性法.最后,对最终系数进行反Curvelet变换,得到融合结果图.采用该算法进行了大量的红外图像与可见光图像融合实验,实验结果表明,此算法的融合结果图获得了更好的目标信息和光谱信息.     

基于Ridgelet变换的图像融合

文章介绍了小波变换和脊波变换在表达信号特征上的区别、脊波变换的实现方式,讨论了基于脊波变换的图像融合思想。通过一系列图像融合实验,研究了脊波变换中图像子块的大小对融合图像的质量的影响,重点说明了脊波变换在保持融合图像的空间细节信息上的能力。     

Contourlet变换在可见光与红外图像融合中的应用

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。     

基于有限脊波变换的图像融合研究

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.     

一种改进的基于多尺度变换的红外和可见光图像融合算法

提出了一种改进的基于多尺度变换的红外和可见光图像融合算法.首先,用形态学帽变换对两幅已经配准的红外图像和可见光图像进行处理,然后将处理后的图像分别进行轮廓波分解得到一系列的高频图像和低频图像.由于高频图像和低频图像特点的不同,对高频图像采用平均梯度进行融合,对低频图像采用PCA的方法进行融合.实验表明,该方法很好地结合了形态学帽变换、主成分PCA算法和轮廓波变换的优点.与传统的融合方法相比,提出的融合方法可以提供丰富的图像信息和清晰纹理细节,且很好地保证了主要目标的亮度基本不变.     

基于Contourlet域ICA和SVM的图像融合

提出了一种基于Contourlet域独立分量分析(ICA)和支持向量机(SVM)的图像融合方法。首先对源图像进行Contourlet变换,再提取其高频系数的独立分量特征,并通过粒子群优化的SVM实现分类,最后进行图像重构得到融合结果。给出了实验结果,采用均方差(MSE)、信噪比(SNR)、信息熵(H)、空间频率(SF)、清晰度(CL)和相关系数(CR)等评价指标对融合效果进行了定量评价,并与加权平均法、基于Contourlet变换或基于ICA的图像融合方法进行了比较。结果表明,所提出的方法能取得更优越的融合效果。     

基于Curvelet变换的SAR与可见光图像融合研究

提出了一种基于Curvelet变换的合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合方法,设计了一种有效抑制噪声并充分保留源图像重要特征的融合规则。采用偏差指数、相关系数及等效视数指标对融合效果进行评价。实验证明,该方法明显优于基于小波和Ridgelet变换的融合方法。     

基于Contourlet变换的彩色图像融合算法

以红外和彩色可见光图像为研究对象,提出一种基于Contourlet变换的彩色图像融合算法.算法首先通过IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换将彩色可见光图像从RGB颜色空间变换到IHS空间,进而利用Contourlet变换和加权融合规则将 I 分量图像与红外图像进行融合,然后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸以获得与 I 分量相同的均值和方差,最后用拉伸后的灰度融合图像替换原来的 I 分量,并通过IHS逆变换得到最终的RGB彩色融合图像.算法一方面将Contourlet变换这一新的数学工具引入到图像融合中,另一方面提供了一种新的红外和可见光图像的彩色融合方法.实验结果表明,同样采用本文的彩色融合方法,Contourlet变换的融合结果优于小波变换,而且本文彩色融合方法的融合性能明显超过传统IHS变换融合法.     

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。     

基于小波变换的医学图像多因子融合技术及实现

概述了医学图像融合的意义。分析了以小波变换作为研究工具的理论优势。阐述了基于小波变换的图像融合原理．描述了具体的融合算子和性能评价参量。抽取了几幅医学图像进行融合试验并对结果加以分析。     

基于非下采样Contourlet变换的图像融合算法

针对曲波变换图像融合的不足,提出了一种基于非下采样轮廓波变换（Non—subsampledContourletTransform,NSCT）图像融合方法。首先对已配准待融合图像进行NSCT分解;然后使用相应的融合规则对Contourlet域系数进行融合,得到融合图像的NSCT系数;最后经逆变换重构得到融合图像。通过对不同曝光度图像以及多聚焦图像进行融合实验,仿真结果表明该算法融合图像在主观视觉和客观评价指标上均取得良好效果。     

基于小波-Contourlet变换的偏振图像融合算法

针对传统图像的信息保留不充分,以及偏振图像妨碍视觉观察、纹理细节不理想等问题,提出了一种基于小波-Contourlet变换(WBCT)的偏振图像融合算法。首先,将预处理过的4幅偏振角度图像,通过Stokes方法得到偏振强度图像和偏振度图像;后采用WBCT变换分解,低频系数采用PCA变换方法进行融合,高频系数通过区域特性能量的融合规则进行融合,最终的偏振融合图像由WBCT逆变换高低系数获得。实验结果表明,在主观视觉上,图像观察舒适性较好;并且,通过选取方法的对比,融合后的图像在客观评价指标上,皆优于选取的方法。     

基于多分辨率Trace变换的纹理图像分类

针对Trace变换提取的图像特征缺乏对纹理边缘信息描述和计算代价高的问题,利用小波变换对图像轮廓的表征优势,提出了多分辨率Trace变换并应用于纹理图像分类.首先,将小波变换引入到Trace变换中,对纹理图像进行非下采样小波变换,得到不同频率的低频特征子图及高频边缘子图;其次,在各级子图上进行一组泛函的Trace变换,获取纹理图像的融合特征,在获得图像边缘信息的同时避免了Trace变换不同泛函组合计算代价过高的问题;最后,把融合特征送入支持向量机对图像进行分类.实验结果表明,对图像采用多分辨率Trace变换提取的融合特征具有更好的纹理描述能力,相对于传统Trace变换及MCM等对比方法具有更高的鉴别性能,且在时间效率上相对于传统Trace变换有大幅提升.     

基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合

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。     

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.     

一种基于Curvelet变换的图像融合新算法

基于Curvelet变换提出了一种新的融合算法.首先将图像进行Curvelet 变换,然后对粗尺度系数和细尺度系数采用不同的融合规则将Curvelet 系数融合,最后进行重构得到融合结果.对得到的融合图像进行了主客观评价和对比,实验结果表明,本文方法得到的融合图像,在熵、均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)和相似度等客观指标上都优于其他方法.