一种基于小波包的多聚焦图像融合算法

简要介绍了小波包的基本原理及图像的小波包分解与重构方法；提出了一种基于小波包分解技术的多聚焦图像融合算法，并给出了实例仿真实验；实验结果表明，与单纯的空间域图像融合相比，该融合算法具有良好的效果，充分体现了小波包方法的优越性。     

基于离散多小波变换的医学图像融合

研究了基于多小波的医学图像融合,在分析了CT图像和MRI图像特性的基础上,提出了基于离散多小波变换的图像融合框架模型。详细阐述了如何使用GHM多小波对2D图像实现分解———融合规则选择———多小波重构。与单小波不同,多小波分解前需要对图像进行预处理,以及重构后的后处理。文章的最后比较分析实验结果,证实了基于离散多小波变换图像融合相比于单小波融合方法的优越性。     

基于小波变换的遥感图像融合方法

概述了图像融合技术的常用方法,着重介绍了基于小波变换的图像融合原理、融合算法与融合规则,并分析了不同的小波基及小波分解层数对图像融合效果的影响,最后总结了有效的图像融合结果的评价指标。     

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.     

基于小波变换的医学影像图像阈值分割实现设计

探讨了基于小波变换算法的数学模型,对医学影像图像的阈值分割进行了实现设计研究,进一步对分割方法的处理结果进行了仿真实验,结果表明利用小波阈值算法对医学影像图像分割效果较好,便于实现。     

基于二进小波变换的遥感图像融合方法

为了充分利用遥感图像的信息,在分析以往图像融合方法优缺点的基础上,针对多光谱与全色图像的融合,提出了基于二进小波变换的融合方法,将各源图像进行二进小波分解,根据低频和高频分量的特点,按照各自的融合算法融合源图像的各分解层。再进行小波逆变换得到融合图像。利用信息熵等标准与其他融合方法进行比较,实验结果证明该融合方法较常用的正交(双正交)小波融合算法有更好的融合效果。     

小波变换及其在图像融合中的应用

本文通过对小波变换理论的研究,分析了二维离散小波分解与重构的算法,引出了基于小波多尺度分解的图像融合的方案。     

基于数据融合的图象复原研究

首先分别讨论了用于图象复原的均值滤波、维纳滤波各自的特点。为进一步提高图象质量,提出了采用基于小波的数据融合技术,通过选择合适的算法进行数据融合以发挥不同滤波器的优势。通过不同滤波方法得到的图像,小波分解后在多个分解层上进行融合,仿真试验结果表明,可以获得视觉效果更佳的融合图像。     

基于小波变换的多聚焦图像融合

多聚焦图像融合是图像融合领域的一个重要分支,小波分析方法使得多聚焦图像融合研究取得了重大发展。本文首先探讨了多聚焦图像融合的概念和一般融合方法,然后论述了图像的小波分解原理,最后给出融合效果的评价标准,并通过仿真实验进行了定量的分析和比较。     

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.     

基于小波变换局部方差的遥感图像融合

为了充分利用各种感图像的信息，在分析以往图像融合方法优缺点的基础上提出了基于小波变换局部方差的融合方法，将各源图像进行小波分解，采用局部方差准则融合源图像的各分解层，再进行小波逆变换得到融合图像．利用信息熵等标准和其他融合方法进行比较，实验结果表明用此方法能得到更好的融合效果．     

红外与可见光图像融合的人脸识别算法

红外图像为解决可见光图像中人脸部受光照的影响提供处理方法,但是红外图像有两大缺陷:一个是红外对周围环境温度变化比较敏感;另一个是红外对玻璃具有非穿透性.与红外图像相比,可见光图像能克服上述问题.由于以上原因,给出了一种基于小波变换的红外与可见光图像融合的人脸识别方法.该方法利用小波变换对每一图像进行多尺度分解,然后利用基于区域能量法寻找最优融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像.使用Equinox公司的人脸数据库,对融合图像和可见光图像分别进行了基于Fisher脸的人脸识别验证.仿真结果表明,利用该融合算法所获得的融合图像比单一可见光图像具有更好的识别性能.     

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.     

超谱图像小波包融合方法研究

针对超谱图像的特征选择问题,为了有效降低超谱图像数据维数,最大限度地保留超谱图像的分类特征,结合多源数据融合的理论,提出了一种基于小波包多分辨率分解的数据融合方法,给出了具体实现过程,并通过仿真实验研究了特征图像维数及分解层次对融合效果的影响。     

基于小波变换的自适应图像融合算法

在分析已有小波图像融合方法的基础上,针对高、低频融合规则的选择问题,提出了一种基于小波多分辨率分解的图像融合算法。该算法对小波分解后的低频子图像采用基于主成分分析的低频融合规则进行融合,而对高频子图像采用系数绝对值取最大和基于局部均值方差最大化的融合规则进行融合。实验结果表明,该方法提高了融合图像包含的信息量,最大可能地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且很好地保留了源图像中的边缘细节。     

基于小波包变换的图像融合技术的应用

阐述了基于小波包变换的图像融合算法，并对基于像素的融合规则与基于区域的局部方差融合规则作了论述．在此基础上，发展了一类修正后的局部方差对比的融合规则．通过对一混凝土梁构件内模拟的缺陷进行红外探测并进行图像融合，结果表明：对于探测梁内部缺陷，采用小波包变换的融合算法图像不仅充分结合了融合前图像的信息，边缘信息也更为细腻．另外，小波包分解层数对图像融合效果有着重要的影响．通过对加噪声红外图像的融合算例表明：随着小波包分解层数的递增，融合质量却逐渐下降．当分解层数在1～2层时，融合效果比较理想．     

基于小波变换的多光谱图像与全色图像融合参数研究

基于小波变换的多光谱图像与全色图像融合,研究当小波基、分解层数、区域大小及IHS变换不同时与图像融合结果的关系.利用熵、颜色偏差等参量,对不同融合结果的性能进行了评价.实验结果表明,采用coif小波基、3～4层小波分解、特征窗口大小5×5、球体变换,可取得较理想的融合效果.     

非负矩阵分解算法在遥感图像融合中的应用

研究了非负矩阵分解(NMF)方法在遥感图像融合中的几种应用.在多光谱图像与全色图像融合的过程中,采用了非负矩阵分解融合算法,非负矩阵分解与主成分结合(N_PCA)的融合算法,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法,通过对各融合图像的目视判定及统计参数判定,分析评价这些算法在遥感图像融合中的性能差异.研究实验证明非负矩阵分解算法应用于遥感图像融合处理,具有较好的融合效果,非负矩阵分解算法,非负矩阵分解与主成分结合的融合算法,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法在遥感图像融合中的性能优于传统的主成分融合算法(PCA),其中,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法的性能最为优异.     

基于色彩空间和小波分析的多聚焦彩色图像融合

分别基于RGB、HSV和YIQ三种色彩空间,对多聚焦彩色图像融合进行了大量的研究.在实验中,基于RGB色彩空间时,将图像分解为R分量,G分量,B分量,分别在各个颜色分量上进行小波分解,然后在小波变换域上对所有图像的各个颜色分量的小波分解系数运用加权平均的融合规则,最后做小波反变换得到融合图像.而基于HSV或YIQ色彩空...