基于小波变换的多聚焦图像融合方法

为了改善图像融合效率,针对当前图像融合方法存在的局限性,提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法.首先确定最优的小波分解层数,采用小波变换对图像进行多次分解;然后考虑低频子带与高频子带各自的特点,选择局部平均梯度准则作为高频子带的融合规则,低频子带采用3个系数的平均值作为融合规则;最后通过仿真实验对图像融合的有效性进行测试.实验结果表明,该方法获得了更理想的图像融合结果,提高了融合后的图像质量,且融合效果明显优于对比图像融合方法.     

多级方向引导滤波器及其在多传感器图像融合中的应用

基于多级方向引导滤波器, 提出一种图像多尺度几何分析方法, 并将其应用于多传感器图像融合中. 首先利用引导滤波器对图像进行多级边缘保持分解, 得到一个近似子带和多个不同尺度上的细节子带; 然后采用楔形小尺寸方向剪切滤波器对细节子带进行方向分析, 在不同尺度上生成多个方向子带, 根据近似子带和方向细节子带所具有的不同物理意义, 分别采用不同的融合准则对分解后的系数进行合并处理; 最后通过对合并后的系数进行简单的叠加计算获得重构图像. 该方法有效解决了在其他多尺度分解中滤波器缺乏自适应性和图像分析不具备平移不变性的问题. 多组图像融合实验结果表明, 在图像融合过程中, 该方法的性能优于已有的其他典型多尺度分解方法.     

第二代curvelet变换与区域能量的多聚焦图像融合方法

目的 第二代curvelet变换与图像区域能量相结合的方法实现多聚焦图像融合.方法 对两幅多聚焦图像,分别进行curvelet变换,得到各自的低频系数和高频系数.利用低频系数取平均,高频系数取区域能量值取大者的融合规则,得到融合图像的curvelet系数.最后进行curvelet逆变换,得到融合图像.结果 得到了全幅清晰的融合图像.结论 与传统的小波变换法和cur-velet变换法相比,所获得的融合图像更清晰,边缘处更乎滑,与理想图像的差距更小.     

一种基于四元数小波变换的图像融合方法*

目的基于四元数小波变换理论提出了一种新的图像融合方法。方法基本思想主要包括3步:首先,对图像进行四元数小波分解,得到各个尺度下的高频子带和低频子带。其次,对高频子带和低频子带分别采用区域最大值法和系数平均的融合准则,得到融合的四元数小波融合系数。最后,利用四元数小波逆变换得到融合图像。结果用所提方法得到了6组测试图像在主观和客观上的融合结果。结论实验表明,所提方法比离散小波变换、对偶数复小波变换和曲线波变换的图像融合方法更有效。     

Remote Sensing image fusion algorithm based on wavelet decomposition and PCNN

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.     

基于小波分解的PCNN遥感图像融合算法

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN 的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.     

基于区域特性的NSCT多聚焦图像融合新方法

本文提出了一种基于区域特性的NSCT多聚焦图像融合新算法。首先将待融合图像用NSCT分解成不同尺度,不同方向上的子带;然后对分解后的高频系数采用基于区域能量的方法进行融合,对低频系数采用基于区域方差的方法进行融合;最后将融合后的系数进行NSCT反变换得到融合后的图像。实验结果表明基于区域特性的NSCT图像融合方法优于其他传统方法,验证了本文算法的合理性。     

PCK对西部高师化学专业学生培养新思考

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.     

基于格结构的三带小波构造及在图像融合中的应用

提出了一种构造具有正交性、对称性、紧支性以及较高消失矩的三带尺度滤波器与小波滤波器的方法.首先,通过设置尺度滤波器消失矩并转移尺度滤波器的对称性性质,有效地减少了构造尺度滤波器过程中未知量的个数以及计算推导过程的复杂度.在此基础上,利用格结构理论,给出了对具有仿酉特性的多相位矩阵的一种分解方法,并利用这种分解求出了冲击响应长度为9、消失矩为3以及响应长度为15、消失矩分别为3和4的小波滤波器.最后,把所求得的小波滤波器应用到多聚焦图像的融合中.实验结果表明,利用具有上述性质的三带小波进行图像融合可以得到比利用二带小波进行融合更好的效果.     

基于多小波和非下采样Contourlet变换的纹理检索

为了更有效地进行纹理图像检索,提出了一种新的基于多小波变换和非下采样Contourlet变换相结合的纹理图像检索方法.首先,采用多小波对图像进行多尺度分解以便保证变换平移不变性的同时也消除变换的冗余性;然后,将所得的高频子带采用非下采样方向滤波器组进行多方向分解,计算低频子带和各层方向子带的一阶几何矩作为纹理特征;最后...