基于二代Curvelet和PCA变换的遥感影像融合

提出了一种基于二代Curvelet变换和PCA变换的图像融合方法.首先对低分辨率多光谱图像进行PCA变换得到各个主成分,然后对高分辨率图像和低分辨率图像的前三个主分量进行Curvelet变换,并进行系数调整实现融合.最终得到PCA反变换后的融合图像.经实验结果表明,该方法有效,优于传统的融合方法.     

基于局部均值和标准差的Curvelet变换遥感图像融合算法

为充分利用各种遥感图像的有用信息,在Curvelet变换的基础上,提出一种基于局部均值和标准差限定的遥感图像融合算法.通过Curvelet变换将同一场景下的高空间分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像分解到不同尺度、不同方向的频带范围内,然后对低、高频系数分别采用最大值法和局部均值及标准差限定法的融合规则进行融合,最后进行Curvelet反变换得到融合图像.实验表明,基于该融合规则的Curvelet算法优于传统的遥感图像融合算法.     

基于第二代Curvelet变换的多聚焦图像融合方法研究

本文针对光学成像系统聚焦范围有限,很难使得同一场景中所有物体都清晰这一特点,将一种多尺度几何分析方法——第二代Curvelet变换引入到多聚焦图像融合之中。本文通过对多幅多聚焦图像Curvelet变换后的系数进行调整,再进行Curvelet反变换得到结果图像。实验结果表明,基于Curvelet变换的多聚焦图像融合结果好,空间质量得到显著提高。     

基于高斯比例混合模型图像Curvelet域去噪

提出了一种基于高斯比例混合模型的图像Curvelet域去噪算法,改善了图像的去噪效果.首先对图像进行Curvelet变换.然后建立系数邻域的高斯比例混合模型.最后在模型基础上用贝叶斯最小二乘估计方法对系数进行估计.算法有效结合了Curvelet变换对图像边缘的高效表示能力和高斯比例混合模型对邻域系数相关性的概括能力.实验结果表明,在主观视觉上.该算法对图像边缘进行了很好的保护;在峰值信噪L-'c上较其他算法也有所改善;特别是对纹理细节比较丰富的图像.去噪效果更加明显.     

基于快速离散Curvelet变换的多聚焦图像融合

Curvelet变换除了具有一般小波变化的多尺度,局部性外,还具有方向性,本文将以Curvelet变换为基础,对图像进行Curvelet分解得到图像的低频和高频系数,并分别讨论了低频系数和高频系数的选择原则。对低频系数采用基于局部边缘准则,而对于高频系数采用基于局部标准方差的方法。实验结果表明,这种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果,这种算法有效且优于其他的图像融合方法。     

基于Curvelet变换的自适应阈值图像去噪方法

与小波变换相比,Curvelet变换能更好地表达图像的边缘和细节,因此更适合做图像处理.提出了一种基于第二代Curvelet变换的自适应阈值图像去噪方法,采用不同的阈值自适应地对不同尺度和方向的Curvelet系数进行阈值处理.实验结果表明,提出的方法在去除噪声的同时,能更好地保留图像的细节.去噪后的图像有更高的峰值信噪比和更好的视觉效果.     

一种基于第二代曲波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种基于第二代曲波变换的多聚焦图像融合方法。将两幅源多聚焦图像分别进行第二代曲波变换分解,得到各自的低频子带系数和各带通方向子带系数;采用一定的融合规则对曲波变换系数进行组合得到融合图像的曲波系数;最后对得到的曲波系数进行曲波重构得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合效果明显优于常见的融合方法。     

基于快速离散曲线变换的各向异性虹膜识别

提出了旋转不变技术在决策水平上进行虹膜特征提取和融合后分类的方法,以提高非理想环境条件下的性能.在这项工作中,基于二维(2D)快速离散曲线波变换(FDCT)的方向性虹膜纹理特征被计算出来.该方法将归一化的虹膜图像分为六个子图像.Curvelet变换应用于每个子图像.使用这些curvelet系数的方向能量导出每个子图像的特征向量.这些距离在决策层通过新颖的后分类器k-out-of-n进行融合,降低错误识别率.最后提出的方法在UBIRIS,MMU1和CASIA-Iris V2.0数据库上进行了测试,证明了所提出算法的可行性,并将其与现有虹膜识别算法进行了比较.实验结果表明,该算法可以提高虹膜识别准确率,达到较高的实际应用中的要求.     

基于Curvelet和改进区域方差的遥感图像融合

为了同时提高多光谱图像与全色图像融合的空间分辨率和保留较好的图像光谱性,文章提出了一种基于Curvelet变换的图像融合新方法。首先对多光谱图像进行HIS变换,获得亮度I分量,对全色图像和亮度分量I进行直方图匹配,再对I分量进行平滑滤波;然后对全色图像与I分量进行Curvelet分解,分别得到低频与高频系数,对低频子带系数的融合规则采用改进的区域方差加权分析法,对高频子带系数采用拉普拉斯能量和算子结合改进的加权平均的融合规则;最后进行Curvelet逆变换和HIS逆变换得到融合图像。仿真实验得到了较好的客观评价数据和视觉效果。     

基于DSP的实时红外图像处理系统

以TI公司的高性能数字信号处理器TMS320C6201为核心器件,设计了实时非致冷红外图像处理系统.阐述了一种基于Curvelet 变换的红外图像增强算法和Curvelet 变换应用于红外图像增强的过程,研究了Curvelet 系数的调整方法.该系统在DSP上实现了红外图像增强算法及基于两点法的红外图像非均匀校正,用USB2.0接口芯片与主机通信,实时性好,工作稳定可靠.     

基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络图像融合

提出了一种基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络的图像融合方法.先使用小波变换的方法来分解配准后的各个源图像,进而得到各个源图像的低频分量和高频分量,再把得到的低频和高频系数进行融合处理,使用高斯加权平均的低频融合规则来处理低频子带,利用双通道脉冲耦合神经网络的融合规则处理各高频子带,链接系数为图像的清晰度.融合后的小波系数取决于点火图和点火次数的多少,最后的融合图像由小波逆变换得到.实验结果表明,该方法能更有效地提取原始图像的特征信息,在主观视觉效果以及客观性能指标上较传统算法都有所改善.     

基于非下采样剪切波变换与显著信息加权的图像融合算法

为了克服当前较多图像融合方法主要依靠测量图像能量信息来完成不同系数的融合,忽略了图像的显著内容,导致融合图像含有吉布斯效应及间断效应等弊端,设计了非下采样剪切波变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST)耦合显著信息加权的图像融合算法.引入NSST机制,对源图像进行系数分解,获取高、低频系数.借助高斯滤波器来构造出显著度量模型,以计算图像拥有的显著信息.随后,利用信息熵函数来计算出图像拥有的细节丰富度.并以图像拥有的细节丰富度和显著信息为依据,设计低频系数融合的加权因子,以此完成低频像素的融合.最后,利用图像中像素点的三邻点像素值,融合高频系数,获取融合图像.实验结果显示,与当前图像融合技术相比,所提算法融合质量更好,融合结果连续性较强,所对应的平均梯度值较大.     

基于IHS色彩空间和Contourlet变换的图像融合方法

本文提出一种基于Contourlet变换与IHS色彩空间的图像融合方法。该方法首先对彩色图像进行IHS空间转换,然后对待融合图像的I分量做融合规则融合即首先对I分量做Canny算子运算。在计算出图像的边缘点后,再对边缘点和非边缘点做不同规则的融合。该方法对彩色图像的处理能有效的提供图像的清晰度和相关系数。实验仿真结果表明：与加权融合、PCA融合方法比较,该方法能有效改善融合质量并取得较好的视觉融合效果。     

基于非子采样Contourlet变换的多聚焦图像融合方法

非子采样Contourlet变换(NSCT),是针对Contourlet变换的一些局限性进行了改进,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变性分解.提出了一种基于NSCT的多聚焦图像融合方法.首先对多聚焦图像进行NSCT变换;然后对变换得到的低频分量系数采用改进的加权平均融合规则进行融合处理,对高频分量的最高层和其它层系数分别采用绝对值最大和改进的区域方差融合规则进行融合处理;最后重构图像得到融合结果;并给出了实验结果.对结果的分析比较表明,所提出的融合规则的效果优于常用的融合方法和参考文献的融合方法.     

基于边界约束最优投影梯度NMF的TINST域图像融合方法

针对多模态图像的融合问题, 提出一种平移不变不可分离剪切波结合边界约束最优投影梯度非负矩阵分解的图像融合方法, 解决了已有融合方法中融合精度较低的问题. 该方法利用平移不变不可分离剪切波对源图像进行分解; 将低频子带系数视为原始观测数据, 采用边界约束最优投影梯度非负矩阵分解算法得到包含特征基的融合低频子带系数, 将高频方向子带系数作为脉冲耦合神经网络的外部输入激励, 边缘强度作为链接强度, 经点火处理和判决选择运算, 得到融合高频方向子带系数; 最后对融合子带进行平移不变不可分离剪切波逆变换得到融合图像. 为了验证该融合方法的有效性, 对几组不同模态的图像进行对比融合实验. 融合图像的主观与客观评价结果表明, 该融合方法优于目前已有的典型多尺度图像融合方法.     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法研究

针对传统算法融合图像质量差、清晰度低、损失图像包含信息的弊端,提出一种新的云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法,介绍了尺度空间理论。通过具有平移不变性特征的提升静态小波变换算法对云计算环境下大数据视频图像进行尺度空间融合,对待融合图像进行提升小波变换分解处理,获取不同尺度空间下的低频子带系数与高频子带系数。针对低频子带系数与高频子带系数给出各自的融合方案,获取融合图像的提升静态小波变换系数。通过提升静态小波逆变换获取最终的融合图像。从主观和客观两个方面对所提算法的融合效果进行测试。结果表明,所提算法主观融合效果好,通过客观评价指标对融合图像进行评价,发现所提算法得到的融合图像清晰度、质量佳,不会损失图像包含信息。     

图像分割与平稳小波变换法融合红外与可见光图像

为改善红外与可见光图像融合后的视觉效果,提出一种基于图像分割和平稳小波变换的图像融合方法。首先,结合最大类间方差方法与边缘检测方法,将红外图像分割为背景部分和目标部分;然后利用平稳小波变换对红外图像的背景部分与可见光图像分别进行多尺度分解,低频部分采用区域空间频率取大融合准则,高频部分采用绝对值取大融合准则,对多尺度分解后的各层进行融合,再利用平稳小波逆变换得到融合结果;最后,对该融合结果与红外图像的目标部分采用加权求和的融合准则进行融合,得到最终的红外与可见光融合图像。实验结果表明,通过提出的方法进行红外与可见光图像融合,不仅很好地突出红外图像的目标信息,还较好地体现可见光图像的场景细节信息,视觉效果明显改善;其标准差、信息熵、互信息均优于拉普拉斯金字塔变换和小波变换等传统的融合算法。实验结果验证了方法的有效性。     

基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法

当前多聚焦图像融合算法主要通过单一的比值取大法来完成高频系数的融合,忽略了不同高频系数间的近似度,导致融合图像存在模糊效应与块效应等不足,采用非下采样Contourlet变换耦合近似度规则对多聚焦图像进行融合,来改善以上不足。利用非下采样Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向的分解,获取图像的高、低频分解系数。利用图像的区域能量对低频系数的信息量进行度量,构造低频系数融合函数,用于低频系数融合。利用图像的平均梯度差值对不同高频系数的差异度进行度量,建立近似度规则,根据不同高频系数的近似度采用不同的融合方法获取融合高频系数。将融合后系数通过非下采样Contourlet逆变换获取最后融合图像。仿真表明,所提算法与当前多聚焦图像融合方法相比,融合的图像具有较好的质量。