基于小波变换的目标融合的算法研究

重点研究基于小波变换的图像融合方法,并对传统的图像融合方法和基于小波变换的图像融合方法展开了对比.通过软件仿真得出,基于小波变换的图像融合算法实验结果证明该算法融合效果良好,融合后图像的清晰度较传统融合算法有明显的提高.     

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.     

基于小波变换的图像融合技术研究

提出了一种基于小波变换的图像融合算法.首先,将配准后的多源图像进行小波分解,从而得到各个源图像的低频系数和高频系数.其次,对分解后的小波系数矩阵采用区域特征进行融合处理,最后,通过小波逆变换得到融合图像.通过大量的实验以及与其他融合算法的比较分析,表明该方法的有效性和优越性.     

基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在表达图像边界及线状特征上的缺陷,以及NSCT变换在表达图像细节信息的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法。在图像NSCT分解后,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采用了基于区域方差的融合规则。实验结果表明,基于NSCT变换和小波变换相结合的融合算法能更好地保持可见光图像的光谱信息和红外图像的目标信息,具有更多的细节特征以及更清晰的边缘。     

一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法

利用小波-Contourlet变换良好的多尺度性和多方向性特征,提出一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法,引入Cycle Spinning来有效地消除由于小波-Contourlet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真.实验结果表明,与其他基于多分辨率分析的多聚焦图像融合算法相比,该算法显著减小了融合图像的RMSE值,提高了融合图像的视觉效果.     

基于引导滤波的遥感图像融合算法

针对目前遥感图像融合算法的不足,提出了一种基于引导滤波的遥感图像融合算法。该算法通过引导滤波器求取加权系数,对小波变换后的小波系数和近似系数进行加权融合,针对融合后得到的小波系数和近似系数应用小波反变换,最终得到融合图像。实验结果表明,文中提出的融合算法所得图像内容丰富、细节清晰、具有良好的实验效果。     

SAR与可见光图像融合中小波基选择的研究

在基于小波变换的SAR(合成孔径雷达)图像与可见光图像融合算法中,小波基的选择是关键之一.在分析SAR图像特性的基础上,深入研究了小波基的紧支集、消失矩和正交性等对融合结果的影响.并结合融合实验进行分析,综合考虑图像信息量、地物纹理和光谱信息等因素,总结出了根据不同的融合目的选择小波基的方法,为实际应用中小波基的选择提供了参考.     

多小波变换在夜视图像融合算法中的应用

从微光图像和红外图像的特点出发,提出了一种基于多小波变换的夜视图像融合算法.该方法先对夜视图像进行多小波变换得到各子带的多小波系数,其低频系数采用自适应加权融合算子进行融合,高频系数先进行阈值去噪和子带增强,再采用基于频带方向的融合算子进行融合,经多小波逆变换后得到融合图像.实验结果表明,本文算法与单小波融合算法、传统融合算法相比,得到的图像能更好地突出图像的边缘特征,增强图像的可视性和清晰度,并在信息熵、峰值信噪比等客观性能指标上取得了显著的改善.     

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.     

一种基于提升小波变换的图像融合新算法

提出了一种基于提升小波变换的图像融合新算法.该算法对多源图像进行提升小波分解,并针对分解后的低频和高频分量各自的特点,选用不同的规则进行融合,即低频近似系数采用基于邻域空问频率加一致性检验,高频细节系数采用基于像素点的绝对值取最大,最后进行提升小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,当采用空闻频率误差比率和平均梯度作为客观评价标准,该算法具有良好的融合效果.     

基于块分类稀疏表示的图像融合算法

针对基于单一字典训练稀疏表示的图像融合算法忽略图像局部特征的问题,提出了基于块分类稀疏表示的图像融合算法。此算法是根据图像局部特征的差异将图像块分为平滑、边缘和纹理三种结构类型,对边缘和纹理结构分别训练出各自的冗余字典。平滑结构利用算术平均法进行融合,边缘和纹理结构由对应字典利用稀疏表示算法进行融合,并对边缘结构稀疏表示中的残余量进行小波变换融合。实验结果证明,该算法相对于单一字典稀疏表示算法,在融合图像的主观评价和客观评价指标上都有显著改进,并且算法速度也有提高。     

基于提升小波变换的红外图像融合算法研究

介绍了提升小波变换,提出了基于提升小波变换的图像融合方法,算法针对提升小波变换后的低频分量和高频分量的不同特点,选用了不同的融合准则进行融合,然后通过提升小波逆变换得到融合图像。通过分析可见光与红外图像的融合结果并与其他融合方法进行比较,实验结果表明,该算法使得融合后图像内容清晰,具有增强图像的空间细节能力,取得了较好的融合效果。     

一种基于提升小波变换的图像融合

提升小波被称为第二代小波,拥有传统小波的优点,却比传统小波概念简单,计算量大大减小,算法更易于硬件实现,是实现实时图像融合系统的有效手段。针对可见光与红外图像融合这个研究热点,提出了一种基于提升小波变换的图像融合算法。实验结果表明,该算法使得融合图像最大限度地包含了源图的信息,且边缘信息也被很好地保留了,是一种高效的融合算法。     

基于双匹配度的多光谱图像融合算法

在基于小波分解的图像融合中,低频系数的选取决定融合图像的轮廓,同时影响图像的边缘细节。双匹配度图像融合算法首先在区域能量的基础上合理引入区域梯度,然后根据匹配度的类型和测量值进行小波低频系数的选取。仿真实验从两种无需基准融合图像的客观评价方法和视觉效果两个方面表明双匹配度融合算法是一种有效的图像融合算法。该算法能够充分地利用区域特征信息,有效地保留图像的轮廓和边缘信息,同时能够有效地避免块效应的产生,产生良好的视觉效果,且优于一些经典的图像融合算法。     

基于双树复小波变换的多聚焦图像融合方法

针对同一场景的多聚焦图像融合,提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)的图像融合新算法.首先利用DT-CWT对图像进行多尺度和多方向分解,并根据双树复小波分解域各子带的系数特性定义了图像局部方向对比度,然后针对高频分量系数的选择,采用基于方向对比度的融合规则,而在低频域采用图像清晰度为测度的融合策略.实验结果表明,该算法能够很好地将多聚焦图像中的重要信息提取并注入到融合图像中,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果,提高了融合图像的质量.     

人工鱼群算法优化的小波图像融合

针对甲状腺肿瘤的B超、核素图像和颅腔横断面的CT,MRI图像,提出一种使用人工鱼群算法寻优的小波图像融合方法。利用小波变换将源图像进行小波分解,得到源图像的低频部分和高频部分。低频部分的系数使用加权融合算法进行融合,为使融合结果包含足够的信息量,以综合熵作为适应值对低频部分使用人工鱼群算法进行优化,得到融合系数的最优权值。高频部分的系数采用取绝对值最大的融合规则。通过小波逆变换得到融合图像。实验过程中,分别对这两组医学图像进行融合。客观评价参数表明该算法能够得到更优的融合图像。     

一种基于小波多分辨率分解的图像融合新算法

提出了一种新的基于小波多分辨率分解的图像融合方法。该方法先利用小波变换将图像分解为不同分辨率、不同方向的分量,然后利用方向对比度和基于区域标准差最大化的融合规则得到融合图像的小波系数;最后通过逆小波变换得到融合图像。实验结果表明,本方法是十分有效的。     

基于具有对称性的非张量积小波图像融合方法

提出了基于一类新的小波具有紧支撑、对称性和正交性、伸缩矩阵为(20 02)的非张量积小波的图像融合新方法.首先根据非张量积小波理论,提出了一种新的二维4通道4× 4对称滤波器组的设计方法,并用此方法设计出一组具有上述性质的非张量积小波4× 4滤波器组,利用此滤波器组对参加融合的图像进行滤波;然后对低频部分采用取均值、高频部分采用基于局部窗口能量取大的融合算法对滤波后的图像进行融合;最后重构.并采用熵、交叉熵、互信息、均方根误差和峰值信噪比等指标对该方法的融合性能进行了客观评价.对可见光图像与红外图像、远红外图像与近红外图像、航空图像和卫星图像、多聚焦图像等其它多类图像的融合实验结果表明本方法有较好的融合效果,可得到无边缘失真的融合结果图像,其融合性能比采用同样融合算法的张量积Haar小波的融合方法的融合性能好.     

压缩感知图像融合

目前图像融合的方法大多数都是基于小波变换的图像融合方法,通过对小渡变换之后的低频系数和高频系数分别采用不同的融合准则,来达到所需要的图像以进行下一步处理,这些方法需要知道原始图像,也就是对硬件要求较高。采用压缩感知图像融合,即,将压缩感知用于图像融合,使得只知道原始图像在某个变换下的投影值的情况下,通过对已知的投影值使用融合规则得到融合后的投影值,然后用重构算法重构出图像,大大降低了对硬件的要求。在此给出了压缩感知融合方法与基于小波变换的图像融合方法的实验结果,融合结果表明,在不降低融合效果和视觉效果的基础上,该方法能够极大地降低硬件成本。采用熵作为衡量融合效果的指标,并对用两种方法融合的结果图像做了对比,研究结果表明,CS融合方法要优于基于小渡变换的图像融合方法。