基于提升小波变换的多传感器图像融合算法研究

为了更好的进行图像融合,基于提升小波变换,采用了一种基于区域方差和方向对比度的融合规则相结合的图像融合新算法.该算法结合提升小波的优势,将图像进行多分辨率分解;针对变换后的低频分量和高频分量的不同特点,采用了不同的融合规则进行融合;最后通过提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法具有增强图像空间细节的能力,使得融合后的图像内容清晰,相比于传统小波变换法,具有更好的融合效果.     

基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法。该算法首先采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到低频和高频子图像;然后对低频子图像采用基于邻域归一化梯度的方法得到低频融合系数,对高频子图像采用基于邻域方差的方法得到高频融合系数;最后进行小波重构得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该算法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该算法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。     

多传感器图像模糊融合算法在图像识别中的应用

讨论了基于模糊集理论的多传感器图像融合应用于图像识别的基本原理,给出了一种多源多层次自适应变权的图像融合的模糊算法,提供了一种表达和处理不确定性信息的有效方法,充分利用了各信息源之间的冗余性和互补性以及各信息源自身的可靠性信息。     

基于PCA变换与小波变换的多源图像融合算法

在多尺度分解的框架下,针对像素级的多源图像融合,提出一种基于PCA变换与小波变换的图像融合算法。首先将低分辨率的多光谱图像进行主分量变换,得到各主分量;然后将高分辨率图像的信息与第一主分量进行融合,得到新的融合了高分辨率图像信息的第一主分量;最后新的第一主分量与其他主分量进行反变换,得到一幅具有高空间分辨率的多光谱图像。     

基于小波区域梯度的图像融合新算法

提出一种基于小波变换的图像融合新算法。在处理低频部分时,采用了基于局部能量的低频系数融合方案;在处理高频部分时,依照一定的原则,自定义了特征边缘点和非特征边缘点、有效边缘区和有效平滑区,并根据不同的区域特征提出了一种基于小波区域梯度的图像融合新算法。最后,利用信息熵、均方差、空间频率来评价新融合算法的效果。仿真实验结果表明,相比传统的图像融合算法,该融合算法可达到更好的效果。     

像素级多传感器图像融合技术

随着图像传感器技术的发展,多传感器图像融合已成为图像理解、计算机视觉以及遥感领域中的一个研究热点,并广泛应用于自动目标识别、智能机器人、遥感、医学图像处理和制造业等领域.像素级多传感器图像融合获取的原始信息量最多、检测性能最好、应用范围最广,是各级图像融合的基础.详细介绍了像素级多传感器图像融合的原理,着重分析总结了常用的像素级多传感器图像融合的算法与质量评价标准,探讨了多传感器图像融合的应用与发展方向.     

基于形态学和平均梯度的小波图像融合算法

提出了一种基于形态学和平均梯度的小波图像融合算法。其基本思想是利用形态学对图像预处理,再对各图像进行小波变换,对低频部分根据分块后各子块的平均梯度和局部能量,按照一定规则选择融合系数;高频部分采取最大系数法选择融合系数。最后进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能显著改善融合图像的视觉效果。     

基于平均梯度的多聚焦图像融合方法研究

平均梯度反映图像中微小细节反差和纹理变化特征.本文针对光学成像系统聚焦范围有限,很难使得同一场景中所有物体都清晰显现这一特点,将平均梯度引入到多聚焦图像融合之中.首先将图像进行分块,然后计算每一块的平均梯度,根据平均梯度大小对相应块的像素进行处理,最后得到同一场景中所有物体都能清楚显现的融合图像.本文通过对多幅多聚焦图像进行融合和实验分析,以此来验证算法的有效性,对基于平均梯度的多聚焦图像融合算法性能进行了评价和分析,结果表明该算法是切实可行的,在多聚焦图像融合中可以取得较好的效果.     

基于DCT变换的多曝光图像融合方法

针对普通相机拍摄图像中存在区域曝光问题,提出一种改进的基于离散余弦变换的多曝光图像融合算法。分别对同一场景的多幅不同曝光图像分块,并对每个小块进行离散余弦变换。对提取相应位置的低频系数平均加权,获取图像近似部分的融合分量;对高频系数基于区域标准差确定权重系数,根据权重系数的大小获取细节部分的融合分量。最后,通过反离散余弦变换获得较好质量的多曝光融合图像。仿真实验表明,该算法在提取低频系数为25%,高频系数为75%时,展现的图像细节信息更加丰富。     

基于小波变换的图像融合算法研究

提出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法;总结出基于小波分解子图像面积比和低频系数均方根误差2个标准,来确定最佳小波分解层数的方法。通过仿真实验,对分解层数、区域大小对该融合方法的性能影响进行了比较分析,并得出融合结果,将其与金字塔算法融合结果进行了比较。实验结果表明,该融合方法是十分有效的。     

基于区域平均梯度与区域能量的图像融合

同时引入区域平均梯度和区域能量,给出一种改进的小波图像融合算法。对图像进行小波分解,得到各自的低频分量和高频分量,对低频部分采用区域平均梯度取大的规则进行融合,对高频部分以区域能量取大的规则进行融合,然后经小波重构得到融合图像。针对多聚焦图像进行的仿真实验结果显示,所给融合算法可改进基于区域平均梯度和基于区域能量的小波图像融合算法的性能,融合图像的模糊现象在视觉效果上有所改善,其峰值信噪比和互信息也有所提高。     

一种改进的基于小波变换的图像融合算法

提出了一种改进的基于小波变换的图像融合算法。对待融合图像进行小波变换,从而得到低频和高频分量,然后针对低频分量和高频分量采用不同的融合策略。对于低频分量,提出一种根据相关系数进行加权平均的融合策略;对于高频分量,采用局部方差最大的融合策略。最后,利用熵、平均梯度等评价融合效果。仿真实验表明,该算法有效地提高了熵、平均梯度值,在较好保持原始图像信息的情况下丰富了图像的细节信息。     

基于平均梯度的多聚焦图像融合方法研究

平均梯度反映图像中微小细节反差和纹理变化特征。本文针对光学成像系统聚焦范围有限,很难使得同一场景中所有物体都清晰显现这一特点,将平均梯度引入到多聚焦图像融合之中。首先将图像进行分块,然后计算每一块的平均梯度,根据平均梯度大小对相应块的像素进行处理,最后得到同一场景中所有物体都能清楚显现的融合图像。本文通过对多幅多聚焦图像进行融合和实验分析,以此来验证算法的有效性,对基于平均梯度的多聚焦图像融合算法性能进行了评价和分析,结果表明该算法是切实可行的,在多聚焦图像融合中可以取得较好的效果。     

一种邻域一致性的NSCT域多传感器图像融合算法

针对同一场景多传感器图像融合问题,提出了一种基于邻域特性的非采样Contourlet变换域融合新算法．首先对待融合图像进行非采样Contourlet变换分解,由邻域平均能量与方差构造各点的能量方差决策值,基于决策值最大原则选择低频子带系数,从而在保持图像亮度的同时融合更多的边缘细节;基于邻域能量最大原则选择带通方向子带系数,以保留更多的边缘．最后反变换得到融合图像．采用多聚焦图像及红外与可见光图像进行仿真实验,并对融合结果进行了主客观评价．实验结果表明,该算法较好地融合了亮度及边缘细节,避免了引入人为噪声,得到了具有更好的视觉效果和量化指标的融合图像．     

基于整数小波变换的图像融合算法

图像融合技术是将同一对象的两个或更多的图像合成在一幅图像中,以便使它比原来的任何一幅图像更容易为人们所理解。成功地进行图像融合的关键在于找到有效实用的图像融合算法。本文提出了一种基于整数小波变换的图像融合算法,首先将待融合的源图像作多层整数小波分解,然后对各分解层分别实行融合处理得到新的小波系数矩阵,最后通过整数小波逆变换得到融合的图像。实验结果表明本算法具有很好融合效果和实用性。     

基于小波变换的医学图像融合技术

不同成像技术获得的医学图像为临床诊断提供了不同的信息,图像融合技术可以综合利用多模医学图像互补信息,从而有效地提高诊断水平。该文采用小波变换对人脑MR-T2和MR-PD图像进行融合。结果表明此方法能够充分有效地将两种不同模式的信息融合在一起,融合性能优越,很好地保留了原始图像的边缘和纹理特征,为临床诊断提供更加有效的信息。     

基于SVM和窗口梯度的多焦距图像融合方法

为提高多焦距图像融合质量,提出了一种基于支持向量机(SVM)和窗口梯度的多焦距图像融合方法。该方法首先对多焦距图像进行基于窗口的经验模态分解(WEMD),得到一组内涵模式函数分量(高频)和残余分量(低频),WEMD可以有效解决图像分解中的信号混叠问题;然后,利用SVM的输出指导低频分量融合,选取更清晰的聚焦区域;利用本文的窗口梯度对比算法指导高频分量融合,在保持融合图像对比度的同时保证图像的一致性;最后,经过WEMD逆变换得到融合图像。在9组多焦距图像上进行实验,从主观评价和5种客观评价指标方面,本文的融合方法相比于其他5种方法能获得更好的融合质量。     

基于多尺度二维小波变换的静脉图像融合

静脉可见光图像血管细节较丰富,但血管轮廓模糊;静脉红外图像血管轮廓明显,但细节欠缺。针对单一静脉图像存在的不足,提出了一种基于多尺度二维小波变换的静脉图像融合方法,通过实验证实融合后的静脉图像保留了源图像更多的信息,静脉血管细节丰富、轮廓清晰、视觉效果良好,为临床静脉穿刺提供辅助作用,具有很好的临床应用价值。     

基于小波变换的纹理图像融合

针对采集到的纹理图像无法呈现纹理物体的整体特征的缺陷，提出了一种新颖的图像融合算法.该
融合算法基于纹理图像的大部分纹理信息存在于高频子带中的特点，分别对两幅互补图像进行小波分解，
再对低频子带采用平均融合算子处理，然后对高频子带采用高斯 拉普拉斯算子提取局部边缘信息，以作
为融合规则，并根据两幅互补图像的相似度对高频子带加以融合.结果表明，该算法通过对多幅互补图像
的小波分解图像进行融合，使得融合后的图像内容清晰，纹理信息更加丰富，为后续的缺陷查找步骤提供
了准确的依据.     

基于对偶树复小波-Contourlet变换的自适应多传感图像融合算法

为了解决小波变换所导致的方向选择性差的问题,基于对偶树复小波-Contourle变换,提出了自适应多传感图像融合新算法。该算法将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourle变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则:对低频系数选用区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用区域特征自适应的融合规则。最后通过重构得到融合图像。将其他融合算法和本文所提算法进行了对比,结果表明,基于对偶树复小波-Contourle变换的算法是有效可行的。