一种基于图像块分割的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像,提出了一种基于图像块分割的图像融合方法,采用块区域局部对比度将多聚焦图像分割成三部分：聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者之间的边界区域,对于清晰区域和模糊区域,直接选取清晰块区域作为融合后相应块区域;对于边界区域,建立了基于对比度的像素选取方法进行融合处理,实验对比结果表明,该方法明显优于拉普拉斯金字塔融合算法和离散小波变换融合算法。     

基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法

多小波是小波理论的扩展,多小波变换能够为图像分析提供一种比小波多分辨率更加精细的方法。利用多小波将两幅图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。在研究离散多小波图像分析法基础上,提出了一种基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明,该方法能够很好地解决多聚焦图像融合问题,具有良好的融合特性,得到的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

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。     

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.     

基于区域能量的多聚焦图像融合算法

针对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的融合问题,设计了一种基于区域能量的多聚集图像融合算法。该算法利用金字塔变换得到图像的多分辨序列,采用基于区域能量的融合方法,在图像的相应层次序列的各级金字塔图像上进行融合,以获取最终的融合图像。从目视效果来看,采用本文算法进行图像融合,能够将两幅多聚焦图像融合成一幅比较清晰的单一聚焦图像。实验结果表明,本文算法与同类其它算法相比较,熵提高了0.01%～4.4%,交叉熵降低了52.93%～95.77%,互信息提高了3.13%～26.55%。     

基于小波变换与块分割的多聚焦图像融合

 提出了1种新的多聚焦图像融合方法.首先,对2幅源图像采用小波变换的方法进行图像融合,得到初始的融合图像;其次,针对多聚焦图像的特点,采用块区域局部小波空间频率将图像划分为3部分:聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者的交界区域.对于聚焦清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域;对于边界区域,则选取小波融合的图像块区域.实验对比结果表明,该方法的融合效果明显优于常见的融合方法,并消除了块效应.     

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。     

基于多分辨率分析的图像融合方法研究

利用拉普拉斯金字塔变换和小波变换对图像进行多分辨率分析,选用了多幅不同类型的多源图像,做了大量的仿真实验,并对仿真结果进行了比较和分析,得出了有一定参考价值和实际应用价值的结果。     

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。     

基于双树复小波变换的多聚焦图像融合

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,采用双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分解与重构,并应用基于局部区域能量加权选择的融合策略。融合效果评价使用熵等传统的方法外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。实验证明,该方法得到的融合图像效果较好。     

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。     

基于像素值选择的红外与可见光图像融合方法

在夜视系统中,红外图像可以提供可将光图像没有的信息,但是红外图像又缺少许多可视化的重要特征.图像融合技术能够融合具有相关信息的红外图像和可将光图像.本文中提出了一种基于小波变换的图像融合技术,并且运用此技术做了相关的图像融合试验.     

基于子带加权融合的多尺度Retinex图像增强算法

Retinex模型是人类视觉对亮度和色彩的感知模型,多尺度Retinex算法具有动态范围压缩大、色彩恒常性、色彩保真度高等特点,被广泛运用于低光照图像的增强。提出一种新的图像增强算法,首先用混合灰度变换函数替代传统的灰度变换函数,对图像做不同尺度的Retinex变换,并分解重复的频带信息,对各个独立的频带分别进行增强。然后引入图像融合的思想,将不同尺度Retinex图像的每个像素点都赋予不同的权重。最后得到输出图像。实验结果证明,本算法可有效增强图像的对比度,得到的图像清晰度高,色彩恢复好。     

一种基于Contourlet变换的图像边缘检测方法

基于小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘,而且这种算法所得到的边缘图像往往出现断裂现象.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.提出一种新的基于Contourlet变换的边缘检测算法.仿真结果表明,该算法对图像边缘细节的提取比基于小波的图像边缘检测方法更加丰富,且具有较好的连续性.     

基于小波变换的多层次图像增强算法

提出了基于小波变换的多层次图像增强算法.首先对图像进行4级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,并对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后用得到的小波系数和尺度系数进行逆变换得到增强后的图像.试验结果证明,该算法具有优于传统增强算法的增强效果和抗噪性能.     

基于小波的图像融合算法的实现

图像融合技术以其综合多传感器信息的优越性日益受到越来越多的重视，广泛地应用在医学、遥感、计算机视觉以及其它领域，其中有效实用的融合算法是图像融合的关键．本文着重讨论了基于小波变换的融合方法(基于像素的融合规则)及它的实现方式，经仿真，取得了很好的效果．     

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.     

基于小波的偏振图像融合算法及性能评价

文章介绍几种基于小波变换的偏振图像的融合算法,利用多分辨小波变换的系数,采用低频图像的小波系数最大值作为融合后的低频系数,高频图像根据确定的融合规则,调整高频小波系数大小;并对融合图像质量进行了对比评价,得出了这几种融合方法的各自特点.实验结果表明,这几种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果.     

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．