基于小波变换的多聚焦图像融合

为了获得大场景的清晰图像,一般是将几幅聚焦于这一场景的不同目标点上的图像经过各种融合算法处理后获得。先对源图像进行小波变换,再计算其改进后的空间频率,然后采用改进后的空间频率作为参数来决定源图像数据的选取规则：低频部分采用基于改进后的空间频率的加权系数法,高频部分直接取基于改进后的空间频率的小波系数最大值。实验所选取的阈值为0．8。从实验结果可以看出采用的方法比文献[5]的方法更好地保留了源图像的边缘信息,同时也更大地提高了融合后图像所含的源图像信息量。     

基于小波变换的多聚焦图像融合算法

针对基于小波变换的多聚焦图像融合算法,改进融合规则和融合算子,低频分量采用以相关系数作为阈值的加权平均算法,高频分量采用基于区域特征的融合算法,并对最佳分解层数与最佳小波基的选取进行优化验证。通过对实验结果的分析,选用bior4.4小波,进行最佳分解层数小波分解,并应用改进的融合规则,在融合多聚焦图像的效果上,与其他多种融合算法相比,各项评价指标都比较理想。     

基于小波包变换的多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像。多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题。在分析了小波包变换的概念和原理后,提出了一种基于区域统计融合规则的小波包变换多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像分别进行小波包变换,采用低频系数取平均,高频系数根据区域统计值决定的融合规则,再进行小波包反变换得到融合结果。仿真试验表明,相比小波变换法,本文方法可有效综合多聚焦图像,获得了更好的融合效果。     

基于小波变换与局部能量的多聚焦图像融合

本文提出了一种基于区域局部能量的不同聚焦点图像融合方法。本文利用小波分解,将图像分解为低频部分和高频部分,然后选择合适的比例,削弱低频部分,减小低频部分在整个图像能量中所占的比例,相对增大高频部分的比例,再重构图像。对于重构的图像,在空域中使用区域局部能量大小判定的方法,对各幅图像中的目标进行判断,并选择其中的清晰部分生成融合图像。该方法不但适用于多聚焦图像融合,而且还可以应用于特性类似的医学图像的融合。实验结果表明,该方法可以提取出多聚焦图像中的清晰目标,生成的融合图像效果优于Laplacian塔型方法和小波变换方法。     

基于小波变换的自适应多聚焦图像融合算法

针对BURT法中阈值固定、与图像的不确定性较少关联的弊端,设计了一种基于小波变换的自适应融合算法.该算法运用小波变换对多聚焦图像进行分解,利用源图像的匹配度作为自适应阈值进行判别,再做相应的最大选取以及加权平均,最终通过小波逆变换得到融合图像.实验结果表明,该方法能够获得具有更丰富的信息量以及更高的清晰度的融合图像.     

基于形态Haar小波变换的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于形态Haar小波分解和重构的新方法。通过形态Haar小波分解源图像,在低频分量中保留图像边缘和细节,并采用加权平均法进行融合。高频分量先经Gauss滤波去除噪声和边缘效应,再按取大值的原则进行融合。结合形态Haar小波重构融合后的高低频系数获得融合图像。实验结果表明,该方法能最大限度地保留图像边缘和细节信息,与总体平均法和小波变换法相比,融合图像的熵较大,总体交叉熵较小。     

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法（简记为WMFFA）。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。     

基于小波变换的多聚焦彩色图像融合新方法

给出了一种基于小波变换的多聚焦彩色图像融合方法。首先对待融合图像的R、G、B三分量进行小波变换,将其分成不同频率的子图像。然后对于低频和高频子图像采用不同的算法进行融合,得到融合图像的小波系数。最后利用小波逆变换重构融合图像。实验结果表明,融合图像具有较小的颜色失真和较高的峰值信噪比。     

基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法

提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。     

基于双树复小波变换彩色多聚焦图像融合方法

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,将双树复数小波变换引入到彩色多聚焦图像融合中。对彩色图像的三个通道分别进行融合处理,并采用基于多测度的融合策略：各通道小波变换后低频子带采用区域清晰度的方法;高频子带采用区域标准差的方法。融合效果评价除使用传统方法的熵、交叉熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。通过对实验结果的主客观性能分析,验证了该方法得到的融合图像效果较好,优于离散小波变换融合算法。     

基于M带小波变换的多聚焦图像融合

针对目前小波域内多聚焦图像融合所存在的问题,提出一种基于M带小波变换的图像融合方案。由于M带小波变换域在能量紧致性和方向选择性等方面都比传统二带小波更有优势,综合考虑图像在M带小波变换域的多尺度和多方向性信息以及局部区域的相关特性,提出了一种新的小波域图像融合策略——基于多子带联合窗口特性的图像融合。仿真实验分析表明,该文算法的结果不论在视觉效果还是在信息量指标方面都优于传统的二带小波。     

一种基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法

人类视觉系统对于图像的局部对比度非常敏感,如果把小波变换和方向对比度结合起来,融合效果可能更好。在研究了方向对比度后提出了一种新的基于小波方向对比度的多聚焦图像融合方法。首先对参加融合的两幅图像进行小波多尺度分解,然后在每幅图像的每个分解层上,分别计算高频子带每个像素的邻域均值和低频子带的邻域均值之比,其中该分解层的低频子带是由上个分解层的低频子带和高频子带求2维离散小波逆变换得到,采用两者之比较大者所对应的高频子带系数作为融合后对应的小波系数,然后从最高分解层到最低分解层依次对得到的高频小波系数和该分解层的低频小波系数求2维离散小波逆变换,最终得到融合后的图像。这种方法考虑了邻域内像素的相关性,减少了融合像素的错误选取。实验结果表明,该方法的融合效果比针对每个像素求小波方向对比度的多聚焦图像融合方法的融合效果得到提高。     

基于小波变换的多聚焦图像融合新算法

针对多聚焦图像,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法.首先将图像进行小波分解,得到低频图像和高频图像,对于低频图像采用基于邻域能量的方法进行融合,高频图像采用基于邻域方差取大的方法进行融合.最后进行小波逆变换,得到最终的融合图像.通过仿真实验验证了算法的有效性,实验结果表明,该算法明显优于传统算法.     

基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合

针对传统多尺度变换在多聚焦图像融合中存在的边缘晕圈问题,提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用冗余小波变换对图像进行多尺度分解,将源图像分解为一个相似平面和一系列小波平面,该多尺度分解能够有效地提取源图像中的细节信息;然后,对相似平面和小波平面分别采用引导滤波的加权融合规则来构造加权映射,从而得到相似平面和小波平面的加权融合系数;最后,进行冗余小波逆变换,即可得到融合结果图。实验结果表明,与传统融合算法相比,所提算法能够更好地体现图像边缘的细节特征,取得了较好的融合效果。     

基于小波变换的图像融合研究

主要讨论了基于小波变换的多传感器图像融合算法。它的中心思想是把图像分解到不同的频率段上，然后在各自的频率段上分别采用不同的融合算子进行融合处理，从而得到完整的图像信息。     

基于分块的不可分小波多聚焦图像融合

为解决现有图像融合方法存在均方根误差较大、熵值和空间频率较小的问题,提出一种基于分块的不可分小波多聚焦图像融合方法.该方法利用不可分小波滤波器组对原图像进行多尺度分解,选取特征较明显(方差大)的块作为融合子图像的组成块,对融合块图像做不可分小波逆变换后形成融合图像.实验结果表明,相比其他融合方法,该方法能消除块痕迹、节...     

基于多方向复支持度变换的多聚焦图像融合

针对支持度变换应用于多聚焦图像融合存在的不足,提出复方向滤波器组与支持度变换相结合的图像融合方法.采用支持度变换对图像进行多尺度分解以提取高频和低频分量,运用复方向滤波器组对各级高频分量进行分解,提取各方向图像信息,对源图像各对应频带的分解信息按照规则融合,并重构得到融合图像.实验结果表明,该方法不仅可取得较好的主观融合效果,而且客观融合指标也优于支持度变换方法.     

基于最小能量小波框架的多聚焦图像融合算法

针对正交小波不能同时具备光滑性、紧支性和对称性的缺点,论文提出了基于最小能量小波框架的多聚焦图像融合算法。该方法能够克服传统基于正交小波的融合算法所造成的边缘失真等现象。通过仿真,表明该算法具有较好的融合效果。     

基于小波变换的图像融合方法研究

介绍了图像融合的基本原理、结构模型及应用领域,简述图像小波分解与重构的Mallat算法。在Matlab7.0环境下,采用Daubechies小波(dB4)滤波器组对待融合图像进行了3级正交小波分解,低频系数采用边缘保持,高频系数采用基于区域能量最大的规则进行融合,并对融合图像进行质量评价。