基于散度的不同焦点图像融合方法

把散度的概念引入到图像分析中,考虑到图像在不同方向上的性质不同,提出了一种基于散度的相关性拉普拉斯变换不同焦点图像融合算法.首先对源图像进行相关性拉普拉斯分解,获得图像的低频和高频分量;然后对低频分量采用平均能量法进行融合,对高频分量利用图像梯度场的散度作为显著性特征进行融合;最后对融合后的图像分量进行拉普拉斯反变换重构出融合图像.实验结果表明该方法的保真度更高,边缘信息保留性能更好.     

基于同态滤波方法的磁共振图像中非均匀场校正

磁共振成像(MRI)技术因其可以无损伤、无电离辐射、多参数多模态、高分辨率成像特点备受科学家关注,目前MRI技术广泛应用于医学临床,辅助诊断多种疾病[1-2]。灰度不均匀性或者偏差场作为MRT技术的主要缺点表现在对视觉检查和医疗诊断方面存在一定的误差,并且对图像的定量分析有很大的影响。为提高磁共振图像分析可靠性和疾病诊断精度,针对磁共振图像中由于非均匀场产生的灰度不均匀性,提出了同态滤波校正方法。该方法首先对图像的背景区域去除,然后对背景区域做高斯滤波得到非均匀场估计,最后对结果做指数运算即可得到校正后的图像。定性和定量分析实验结果表明,同态滤波方法能够有效校正磁共振图像非均匀场,改善图像质量。     

一种基于模糊集和小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换和模糊集的图像融合算法 .其基本思想是 :首先对图像进行小波变换 ,获得图像的低频和高频分量 ;随后在融合过程中 ,对低频和高频分量采取不同的融合策略 ,即对低频分量采用平均能量法进行融合 ,对高频成分利用图像的模糊集 ,寻求一个模糊隶属函数作为融合算子进行融合 ;最后再对融合后的图像进行小波反变换 ,重构出融合后的图像 .实验结果证明了方法的有效性 .     

OPTFR多小波在红外／可见光图像融合中的应用研究

针对OPTFR(Optimum Time-Frequency Resolution,最优时频分辨)多小波,设计了一种平衡滤波器,将其应用于红外和可见光图像融合.对红外图像和可见光图像分别进行三层OPTFR多小波变换,提取两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.由于图像的大部分能量集中在低频分量上,而不同尺度上的高频分量反映了图像在不同尺度上的细节信息,所以在对源图像融合时,对低频分量和高频分量分别采用能量和方差的加权平均进行融合,对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和以往的融合算法相比,该算法强化了源图像的细节信息,提高了融合效果.     

钢板表面缺陷图像非均匀光照校正及分割算法

针对钢板表面缺陷图像光照不均匀的问题,首先根据图像的亮度与光照分量和反射分量的相关性,采用多尺度高斯函数方法提取图像的光照分量并分离出反射分量.然后根据光照分量的分布情况调整二维(2D)伽玛函数的参数,实现光照分量分布不均的自适应校正,再将校正后的光照分量与原有的反射分量融合得到光照均匀的新图像.最后采用遗传算法选择最大熵阈值进行缺陷分割.结果表明:钢板表面缺陷图像的非均匀光照得到了有效改善,缺陷细节得到了较好保持;图像阈值分割缩短了寻找阈值的时间,能够有效检测出钢板表面的多种缺陷.     

基于NSCT变换和压缩感知的图像融合

针对NSCT变换分解得到的各个方向子带稀疏度不同的问题,文中提出了1种基于改进的CS_NSCT图像融合方法。首先对待融合图像进行NSCT分解,接着对得到的高频分量采用自适应的压缩感知方法进行压缩,并在压缩域融合后重构;对低频分量采用DCT能量准则融合,最后对融合后的高低频分量进行NSCT重构。仿真实验结果表明,文中方法在减少了数据量的同时有效提高了图像的熵值、标准偏差、平均梯度等指标。     

基于小波能量加权的医学图像融合新算法

目前的大多数基于小波变换的医学图像融合算法,由于没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对于融合效果的重要性,因而得到的融合效果有时并不理想.现提出一种小波域按邻域加窗能量加权的融合准则,该准则根据人体颅部18F-FDG和MRI-T1图像的特点,充分考虑到了低频分量和高频分量邻域特征,对原图像高、低频小波系数分别选用具有不同物理意义的窗矩阵进行邻域加窗能量计算,以归一化加窗能量为权值对各小波系数进行加权,得到融合小波系数,经过小波反变换重构出融合图像.实验证明,采用提出的融合算法得到的融合图像很好地包含了源图像的信息,该算法在医学图像融合应用中比传统的小波系数取大算法、加权平均算法及按邻域方差加权算法效果更好.     

改进小波亮度融合的低照度图像增强算法

针对普通小波分解算法应用到夜间低照度图像增强时出现无法提取出边缘光滑特征点、且亮度拉伸曝光等问题,提出了一种改进小波亮度融合的低照度图像增强算法.在小波变换对夜间低照度图像进行频域变换的过程中分别提取出图像的低频和高频分量,并对高低频分量分别处理.对小波分解后形成的低频成分使用加入权值的引导滤波,得到边缘增强的低频分量.将高频成分基于不同的区域范围进行特性融合,得到细节均匀统一的高频分量.将处理后的分量进行亮度提取与融合,最后转入RGB空间得到增强图像.仿真实验结果表明,该算法在均值、信息熵、峰值信噪上相较于直方图均衡算法提高了21.715%、13.531%、73.768%,相较于小波变换提高了85.456%、26.014%、19.621%.     

基于对比度增强与小波变换相结合的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像在传统离散小波变换的基础上,提出了一种基于对比度增强与小波变换相结合的红外与可见光融合算法.对红外图像进行对比度增强和去噪预处理,选取最佳小波基,分别对红外与可见光图像进行多尺度小波分解,提取两张图像的高频与低频分量,高频与低频取绝对值最大,对高低频分量进行小波逆变换重构图像.实验结果表明,该算法能够有效地获取边缘等细节信息,得到较高清晰度和对比度的融合图像,其边缘强度、信息熵、标准差、清晰度等客观评价指标均优于传统的PCA、Laplace金字塔和离散小波变换等算法.     

改进的同态滤波方法校正磁共振图像中偏差场

为提高磁共振图像的均匀性并减小不同生理组织的灰度交叠，针对磁共振图像中存在的光滑、缓慢变化的乘性偏差场，提出了改进的同态滤波校正方法。该方法将同态滤波和B样条平滑相结合，首先采用高斯同态滤波器对污染图像滤波，得到初步估计的偏差场；然后从中选出感兴趣区域用B样条拟合出平滑的偏差场。该方法能快速、有效地校正偏差场，同时去除了滤波后产生的边缘伪迹。在有偏差场的人头模型图像和计算机仿真的MRI图像的校正中，均取得了满意的结果。     

面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法

传统模糊C-均值(fuzzy C-means,FCM)算法以及结合空间信息的改进方法在分割脑磁共振(magnetic resonance,MR)影像时对噪声十分敏感,且无法消除脑MR影像中的偏置场。针对上述问题,提出一种面向脑MR影像分割与偏置场修正的FCM方法。该方法充分利用图像中的空间局部信息和非局部信息,分别构造出多局部信息模糊因子和非局部权重,在提高算法抗噪性的同时,尽可能多地保持图像细节;建立偏置场模型,以去除脑MR影像中的灰度不均匀性;将提出的多局部信息模糊因子和非局部权重嵌入到带有偏置场模型的FCM方法中,以实现噪声和偏置场条件下的脑MR影像分割。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法对脑MR影像中的噪声具有更强的抑制能力,且能够有效消除偏置场对脑MR影像分割的影响,具有更优的分割性能。     

一种针对脑部图像分割强度不均匀性的改进方法

强度不均匀性是医学图像中常见的问题,对图像的精确分割提出了许多挑战,图像分割是计算机视觉和计算的基础步骤,提出了一种基于模糊C均值(FCM)的能量最小化方法,将全局聚类和局部聚类相结合,用于磁共振(MR)脑图像的偏场估计和分割。该方法将MR图像分解为两个分量作为全局聚类项的优点,充分利用了表征组织物理性质的真实图像和解释强度不均匀性的偏置场及其各自的空间特性。MR图像的分解描述了整个图像中偏移场的变化,其中组织边界的某些深层变化细节可能会丢失。该方法利用了图像局部区域的不同偏移场的局部聚类项,较好地处理了不同组织间强度的深刻变化。由于局部聚类方法对偏移场的分布缺乏全局控制,此文利用了全局聚类和局部聚类的优点,考虑了两者的结合。在该方法中,通过能量最小化过程同时实现了偏移场估计和组织分割。用FCM迭代优化能量最小化问题,通过真实图像和合成图像与相关模型的对比实验,证明了该模型在偏差校正和分割精度方面的优越性。     

基于CSA和MCMC方法融合HMRF的脑部MRI自动分割研究

针对脑部磁共振(MR)图像分割问题,提出了一种基于克隆选择算法(CSA)和隐马尔可夫随机场(HMRF)的融合方法。首先,采用马尔可夫链蒙特卡尔(MCMC)算法对类标签进行估计,进行体素分类;然后,对分割结果进行偏场校正;最后,利用CSA的统计学进行HMRF模型参数估计,并利用迭代优化算法获得最终的分割结果。由于MCMC和CSA都是全局优化技术,所以HMRF-CSA算法能够克服传统HMRF方法的局部收敛以及较低分割精度的缺点。在仿真脑部MR图像集BrainWeb上的实验结果表明,对于主要脑部结构,本文算法的分割精度高于其他几种算法,且对图像伪影具有鲁棒性。     

基于块同化的空间频率多聚焦图像融合算法研究

本文阐述了一种基于块同化的空间频率多聚焦图像融合算法,对现有的多聚焦图像在空间频率上的融合算法进行了改进。首先对多聚焦图像在对应位置上计算出每个像素的空间频率,由空间频率来计算出它对融合图像的权值,进而决定选取某个源图的像素作为融合后的对应位置的像素,再对融合后的图像采用窗口同化的方法,达到滤波作用,减少偶然误差。通过仿真验证了该方案的有效性,结果表明该方法得到的融合图像优于传统的多聚焦图像融合方法。     

基于小波的光谱信号基线校正和背景扣除

提出一种基于小波多分辨分析的光谱信号基线校正和背景扣除算法,对原始光谱进行小波去噪,应用小波多分辨分析对基线/背景预扣除,并基于一阶导数进行峰形修正,得到符合实际的校正光谱.对叠加曲线背景和线性背景的模拟光谱数据进行模拟实验.结果显示:该算法可用于多种类型的基线/背景校正场合,无须分析样品成分的先验知识,无须选择合适的背景校正点,也无须背景信号分布的数学假设,可应用于各类谱图的基线校正和背景扣除中.     

FCM与KFCM-II算法在医学MRI图像分割中的应用研究

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要的作用。由于医学成像过程中存在着各种退化因素,当前各种分割算法仍难以很好满足高层应用的需求。为解决这一问题,FCM (Fuzzy C-means clustering)算法和它的核方法版本KFCM(Kernel-based FCM)可以应用于图像分割以取得更好的性能表现。对FCM和KFCM-II算法应用于MRI图像分割进行了比较,讨论了在这两种算法中应用灰度有偏场纠正的效果。实验结果表明,在FCM和KFCM-II中采用有偏场模型可以取得更好的分割性能。     

FCM与KFCM-II算法在医学MRI图像分割中的应用研究

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要的作用.由于医学成像过程中存在着各种退化因素,当前各种分割算法仍难以很好地满足高层应用的需求.为解决这一问题,FCM (Fuzzy C-means clustering)算法和它的核方法版本KFCM(Kernel-based FCM)可以应用于图像分割以取得更好的性能表现.对FCM和KFCM-II算法应用于MRI图像分割进行了比较,讨论了在这两种算法中应用灰度有偏场纠正的效果.实验结果表明,在FCM和KFCM-II中采用有偏场模型可以取得更好的分割性能.     

地形(籍)图扫描纠正的精度分析

通过对某市地形 (籍 )图扫描纠正的试验 ,根据对纠正控制点的不同数量、不同分布 ,以及不同纠正数学模型的结果对比和精度分析 ,分析地形 (籍 )图纠正的各种模型和方案的优缺点 ,为地形图扫描矢量化选择合适的纠正模型和方法提供实用的参考     

基于分形维数的图像纹理分析

利用分数维能够把图像的空间信息和灰度信息有机结合起来的特性,提出了一种基于分形维数的图像纹理分析方法.为了更准确地描述纹理表面的粗糙度,该方法首先将纹理图像进行6种灰度变换并计算其相应的分形维数,同时采用H lder指数作为描述图像纹理的奇异性特征,然后利用提取的纹理特征对图像进行纹理分割.实验结果表明:采用该方法所分割的图像能很好地体现图像的纹理分布.