一种基于小波变换的多分辨图像融合算法

图像的融合过程是将两个或更多的图像结合成一个图像,融合图像保留了每一个图像的重要特征。图像融合技术能够提高图像质量和数据的实用性。主要描述了图像融合的两个课题：（1）融合算法;（2）质量评估。介绍的图像融合算法是先对原图像进行多分辨小波变换,再把输入图像的小波变换系数通过一定的融合规则进行选择,然后经过逆小波变换得到新的图像,对图像融合的质量评估也进行了讨论。     

一种基于小波变换的多尺度图像融合方法

近年来图像的数据融合技术在图像处理领域中得到了广泛的重视和应用。如何对同一目标的多源遥感图像数据进行有效的融合,最大限度地利用多源遥感数据中的有用信息,提高系统的正确识别、判断和决策能力,是遥感数据融合研究的重要内容之一。在小波变换金字塔结构的基础上,提出了一种基于小波变换的多尺度图像融合方法,对热红外与可见光图像进行了融合处理。实验结果表明,该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性,更有利于机器视觉。     

基于小波变换的图像多尺度数据融合

现有的图像数据融合方法对目标检测并不十分满意，为了提高目标检测的分辨率，抑制每个传感器的检测噪声，提出一种基于小波谱换的图像数据融合新方法，在图像分解的高域风，选择多源图像绝对值较大的系数作为重要小波系数，在低频域内，新的逼近系统通过对多源图像的逼近系数进行加权平均得到，然后利用重要小波系数和加权逼近系数进行小波反变换，即可得到融合之后的图像，实验结果表明，基于小波变换的图像数据融合方法具有良好的效果，并用于广泛的研究领域。     

基于Matlab 的图像融合方法

利用Matlab的工具箱函数实现数字图像融合。采用手动选取控制点进行图像配准；模拟时域加权函数，提出基于小波变换的归一化Mask方法进行图像融合，体现了时域中不同区域的重要程度。算法易于实现，应用方便。实验表明，融合图像平滑自然。     

一种改进的多小波遥感图像融合方法

多遥感图像融合的高频部分在区域处理时易出现边界歧异,造成图像失真的问题.为了提高图像视觉效果和特征识别,提出一种新的分块区域遥感图像融合方法.首先采用多小波分解把图像分解成不同尺度的高频和低频两部分,然后在不同频带选择不同的融合规则,在高频处理部分,采用分块区域处理,取区域绝对值较大的作为融合后的多小波系数,低频采用加...     

基于多尺度分析的图像融合新方法

提出了一种基于Contourlet多尺度分解的图像融合新方法.该方法首先对源图像进行Contourlet分解,得到高频和低频图像.针对不同频段图像的特性,对于高频和低频图像分别采用不同的融合规则,最后进行Contourlet逆变换得到融合图像.采用平均梯度,熵、平均交叉熵和均方根交叉熵4种准则来评价融合算法的性能.实验结果表明,该方法不仅在客观评价指标上优于小波变换法和塔形分解法,而且从主观评价上来看,该方法得到的融合图像更加清晰.     

基于易操纵金字塔的多传感器图像融合

针对目前传统方法在图像未完全配准时融合效果差的问题,提出了一种基于易操纵金字塔的多传感器图像融合方法。首先,对多光谱图像进行易操纵金字塔分解;然后,恰当地合并分解得到子带图像系列来构造融合图像对应的易操纵金字塔,并通过逆变换重构融合后图像。最后利用熵和空间频率对该方法的融合性能进行了评估分析,并与基于拉普拉斯变换和小波变换的图像融合方法进行了比较。实验结果表明,该方法综合性能优于基于拉普拉斯变换和基于小波变换等传统图像融合方法,图像未完全配准情况下也能获得好的融合效果。     

一种基于小波系数局部特征的选择性遥感图像融合方法

提出了一种基于小波变换系数局部特征的自适应选择性遥感图像融合方法,方法的基本思想是根据多光谱和全色图像融合过程中小波分解后的低频和高频部分融合目的的不同,对分解得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用3×3的移动模板逐一计算相应区域小波系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的阈值,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在小波域内进行选择性融合,最后通过小波和IHS逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。对比实验结果表明:本文的方法在较好地保留空间细节信息的同时,图像的光谱信息也得到了最大限度地保持。     

结合多分辨率与块分割的不同聚焦图像融合

提出了一种结合多分辨率与图像块分割的图像融合新方法。该方法除将多分辨率融合图像块作为可能位于源图像的模糊区域与清晰区域交界处位置的最终融合图像块之外,还将多分辨率图像融合方法获取的融合图像与源图像进行分块比较,选用与多分辨率融合图像块相似的源图像块作为最终融合图像块。实验结果表明,该方法能有效提高常用的多分辨率图像融合方法的融合效果。     

基于多分辨率分割的区域图像融合

图像融合是一项综合同一场景的多幅源图像信息的技术.现有的区域图像融合方法或者是只对最高层低频带分割并以此分割信息来指导所有层的融合,或者是其多分辨率分割方法过于复杂难以满足实时性.鉴于此,该文发展了一种基于多分辨率分割的区域图像融合方法.它的主要特点是多分辨率分割.其步骤为:首先对源图像进行小波变换的多分辨率分解,然后对分解后每一层的低频图像都进行区域分割,最后用每一层分割得到的区域信息来分别指导每一层的融合.仿真表明该文发展的基于多分辨率分割的区域图像融合方法的融合性能要优于传统的基于窗口的图像融合方法和只对最高层低频带分割的区域图像融合方法.     

基于拉普拉斯金字塔与PCNN-SML的图像融合算法

基于拉普拉斯金字塔(LP)与脉冲耦合神经网络(PCNN)变换,提出了一种有效的多聚焦图像融合算法。首先,利用拉普拉斯金字塔对图像进行对多尺度分解,并利用PCNN对每一尺度的分解图像进行处理,以获取描述特征聚类的神经元点火频率图;然后,利用点火频率图的局部拉普拉斯分量绝对和(SML),实现了图像每一尺度LP分解的融合;最后,通过LP分解的重构实现了对多聚焦图像的融合。实验结果表明,所提方法在各项客观评价指标上均优于传统融合算法,体现出了良好的性能。     

基于方向导数的多光谱图像快速融合新算法

针对提升小波变换的特点,研究图像融合规则,提出了一种新的基于方向导数的多分辨多光谱图像快速融合算法。首先,利用提升小波变换得到待融合源图像的多分辨分析;然后以小波域方向导数为判据,在图像的多分辨分析的相应各级上进行融合,得到融合图像的多分辨分析;最后,利用提升小波反变换重构融合图像。使用多光谱图像对算法进行验证并与方向对比度算法进行对比,结果表明,融合图像完好的融合了源图像的信息,且算法运算时间短。     

A DSP based frequency domain approach for classification of transmission line faults

This paper employs a digital signal processing (DSP) based frequency domain approach using wavelet multi-resolution analysis (MRA) to overcome difficulties such as fault inception angle, fault impedance and fault distance associated with conventional time domain approach employing voltage and current based measurements for fault classification in case of digital relaying of transmission line. The frequency domain approach for fault classification algorithm uses wavelet MRA technique to extract the features of the current signals based on harmonics generated at the instant of occurrence of fault due to abrupt change of currents in a three phase transmission line. Since choice of particular wavelet plays a vital role for extracting features of generated harmonics, therefore an attempt has been made in this proposed research to extensively investigate using 16 wavelets to establish the superiority of Db4 wavelet over other standard wavelets for accurate fault classification.     

一种基于分类的融合算法

提出了一种基于分类的融合算法 ,可用于融合低分辨率多光谱影像和配准的高分辨率全色波段影像 .算法的主要步骤如下 :(1)将 1m高分辨率全色波段影像和 4 m低分辨率多光谱影像进行几何配准 ;(2 )采用监督或非监督分类算法对高分辨率影像和配准的多光谱影像进行统一分类 ;(3)根据每一类所对应的高分辨率全色波段影像直方图和相应的空间关系 ,对配准后单个波段的多光谱影像进行调整 .(4)采用柱状坐标系对调整后的多谱影像进行 HIS(Hue,Intensity,Saturation)变换 ,并反变换至 RGB(red,green,blue)彩色空间 ,从而得到融合影像 .以天安门附近 10 0× 10 0大小 IKONOS的 1m高分辨率全色波段影像和 4 m多光谱影像为例 ,对融合算法进行了验证 .实验结果表明 :(1)此算法可以融合分类信息、全色波段的高分辨率信息和多光谱波段的光谱信息 ,突出分类信息作为先验知识的重要性 [1 ] ;(2 )在精确分类的基础上 ,可部分消除目标物边界的假彩色现象 ,有较好的目视判读效果 ;(3)对融合过程中 ,先验知识与空间关系的加入作了一些有益的尝试 .     

基于多尺度融合的甲状腺结节图像特征提取

甲状腺结节是一种常见的多发病,超声技术是该疾病首选的检查方法。在超声图像中提取区分甲状腺结节良恶性的纹理特征并进行判别具有广阔的临床应用前景。双树复小波变换（Dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT）和Gabor小波是纹理特征提取的常用方法。本文提出一种基于多尺度的DT-CWT和Gabor特征融合的甲状腺结节识别方法。该方法首先通过高斯金字塔将甲状腺超声图像分解到多尺度空间,然后提取图像的DT-CWT和Gabor的多尺度特征,最后实现特征融合。通过应用支持向量机（Support vector machine,SVM）分类器实现分类,验证特征提取方法的有效性。实验结果表明,本文提出的方法能达到较高的识别率。     

一种快速图像融合新算法

针对小波变换的特点,研究了图像融合规则,定义了图像小波方向导数和方向能量、图像纹理和轮廓的小波特征度,并提出了一种全新的图像快速融合算法.算法融合判据有效,结构设计简单.通过对多聚焦和遥感图像融合实验表明:该算法能有效地融合源图像的信息,保持源图像的纹理和轮廓特征.与同类优秀算法相比,主观评价效果相近,客观评价效果更高,运算时间更短.     

基于复数小波变换的边缘保护融合算法

如何保护局部对比度信息是图像融合的关键问题,而图像边缘是基于人类视觉系统(HVS)最敏感的局部对比度信息.基于对偶树复数小波变换(DT-CWT),提出一种保护图像边缘信息的加权系数融合算法.对于低频部分,使用邻域熵极大值准则将系数添加到融合图像中;而对于高频部分,首先分别对各小波子图像进行边缘提取并对其特征增强,接下来使用边缘信息优先的加权系数融合策略进行特征信息融合.实验结果表明,同传统多分辨率图像融合方法相比,能得到更好的融合效果.     

一种基于小波变换的图象分形编码压缩算法的研究

有效的编码压缩算法是图象数据存储和传输的关键 .为了更方便地进行图象存储和传输 ,在分析基本分形编码 (FCC)压缩算法优缺点的基础上 ,提出了一种新的结合小波变换的图象分形编码 (DWT- FCC)压缩算法 ,该算法首先对图象进行二级小波变换分解 ,然后对分解后的高层子图象进行基本分形编码 ,并根据不同层子图象结构间的相似性 ,通过高层分形编码来构造低层子图象分形编码 ,以实现图象的编码压缩 .实验结果表明 ,该算法在缩短图象编码时间和提高压缩比方面 ,均取得了良好的效果 .