一种基于剪切变换和图像增强的融合方法

为了进一步提高可见光与红外线图像的融合效果,采用剪切波变换和方向滤波建立了一种图像融合方法.通过引导滤波器对可见光图像的场景信息进行增强,提高细节信息;利用剪切波变换对增强后的可见光图像和红外线图像进行多尺度分解,得到不同的低频和高频尺度子带;对低频尺度子带的系数选取能量保护的融合规则,而对高频尺度子带的系数选取PCA的融合规则进行融合;利用剪切波逆变换对融合的低频尺度的子带系数和高频子带的尺度系数进行变换得到融合结果.实验效果表明所提方法能有效地提高融合结果中的细节信息.     

多分辨率分析耦合近似稀疏表示的图像融合算法

为了更好地处理图像高维特征奇异性,并兼顾融合图像目标特征与平均强度信息,提出了一种多分辨率分析与近似稀疏表示的图像融合算法。首先,对源图像进行对尺度分析,分别得到图像的高频和低频信息;然后,设计了近似稀疏表示(sparse representation,SR),通过近似SR系数来表示图像高频信息和低频信息;并利用绝对最大选择技术对近似SR稀疏转换,得到低频子带的近似系数和高频子带的细节系数,以达到用最少的系数来逼近奇异曲线。其次,构建了决策映射,对相同子带上的各SR系数的活性度和匹配度进行决策分析,输出决策值,通过决策值对图像进行匹配融合。最后,通过多尺度逆变换得到最终的融合图像。仿真实验表明:与当前图像融合算法相比,获得的融合图像具有更好的视觉效果,能有效图像突出目标信息,得到的图像具有更高的平均梯度和边缘评价因子;既突出了目标特征又保留平均强度信息,同时降低噪声影响。     

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.     

基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.     

结合稀疏表示与神经网络的医学图像融合

临床辅助诊断对医学图像视觉效果提出了较高的要求,但非下采样轮廓波变换(NSCT)分解获得的低频子带系数不具有稀疏性,不利于保持源图像的细节信息。针对上述问题,提出了一种结合稀疏表示与脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像融合算法。首先,通过NSCT将源图像分解成低、高频子带系数;其次,利用K奇异值分解(K-SVD)法训练低频子带系数获取过完备字典D,利用正交匹配追踪(OMP)算法稀疏编码低频子带系数,完成低频子带稀疏系数的融合。然后,利用高频子带的空间频率激励脉冲耦合神经网络,根据点火次数选择高频子带的融合系数。最后,将融合的低、高频子带系数通过NSCT逆变换重构出融合的医学图像。实验结果表明:对于边缘信息传递因子Q~(AB/F)指标,该算法灰度和彩色图像融合结果相比于对比算法约提升了34%和10%,且融合结果综合性能优于现有算法。     

人工蜂群优化的非下采样Shearlet域引导滤波图像增强

针对现有图像增强算法边缘保持性能不佳、抗噪性弱的问题,提出了一种改进的引导滤波图像增强算法——ABCO-NSST-GF。通过非下采样Shearlet变换(NSST)将图像分解成低频和高频2部分,利用引导滤波来增强低频系数,避免了高频噪声的放大;对图像的高频系数进行非线性增益函数变换,在增强边缘及细节的同时抑制噪声。最后,对处理后的低频和高频系数实施NSST反变换,重构出最终的增强图像。由于引导滤波中的盒滤波半径与正则化参数对增强结果有较大影响,采用了混沌蜂群算法搜索其最佳值,确保增强结果达到最优。针对约70幅实际工程图像进行了实验,结果表明,ABCO-NSST-GF算法能够明显改善图像视觉效果,与NSCT自适应阈值法等4种算法相比,所得图像清晰度、对比度和信息熵平均提高25.2%,与空域引导滤波算法相比,P峰值信噪比平均提高20.9%。     

基于小波稀疏基的压缩感知遥感图像融合算法

针对遥感图像融合提出了一种基于小波稀疏基的压缩感知算法,该算法利用IHS变换法得到的高空间分辨率融合图像有尖锐边缘及小波变换能较好的保持光谱信息的优势,将多光谱图像的I分量和全色图像进行小波变换;根据其高低频分量的特点,对其低频分量采用小波稀疏基的系数加权融合法,高频分量采用边缘提取法分别进行融合,最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到最终融合结果。实验结果表明,不同的小波稀疏基系数对融合结果有较大的影响,且所选算法的融合效果优于系数最大值法及传统融合方法。     

基于NSST域非线性扩散滤波修正的人脸偏振热像融合算法

为使边缘特征与纹理细节更加突出，先利用非负矩阵将Stokes参量图像Q、U分别与I融合；然后利用NSST分解为高频与低频；再采用修正的非线性扩散滤波滤除高频子带噪声；最后以区域能量最大和匹配规则进行高低频系数融合，并通过剪切波逆变换获得最终融合图像。实验表明，基于NSST域非线性扩散滤波修正的融合算法可增强人脸轮廓、边缘和纹理信息，平均梯度、信息熵、标准差、空间频率等评价指标显著提升，视觉效果好。     

基于小波变换的足迹图像融合技术

图像融合是获取完整足迹图像的关键,是后续足迹识别的基础。将足迹图像进行小波分解,得到低频近似图像和各级水平、垂直、对角高频细节图像,对低频图像和高频图像分别采用不同的融合规则,将融合后的各级小波系数进行小波逆变换,得到效果较好的融合图像。详细讨论不同小波滤波器、融合规则对足迹图像融合效果的影响,并对小波域融合算法与最大值法、平均法进行了比较。     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统图像融合算法某些方面的不足,提出了一种基于Conlourlet变换的多聚焦图像融合算法。首先对两幅多聚焦图像进行Contourlet变换,得到不同分辨率层次下的Contourlet系数,包括低频分量和高频分量,利用Contourlet变换将图像的低频子带与高频子带进行分离,低频部分采用平均方法求出相关系数,高频部分采用绝对值取大的方法求出相关系数,对两个相关系数进行融合处理。实验结果表明,与传统的多聚焦图像融合算法相比,该算法增强了图像融合在细节方面的表现能力。