小波域多聚焦图像融合算法

研究了小波域多聚焦图像融合方法中滤波器、分解层数、融合规则的选取问题,提出一种基于小波变换的简单融合规则。利用小波变换将图像分解成最低频逼近和不同尺度、不同方向的高频细节信息,最低频逼近反映图像的平均信息,细节包含图像的边缘。根据多聚焦图像中细节信息互补的特点,对多个待融合图像简单地取模值较大的小波系数,得到了很好的融合图像。详细讨论了不同的小波滤波器、分解深度、融合算子对融合结果的影响。对小波域图像融合算法与其它一些多分辨图像融合算法:如Laplace塔、比率塔、对比度塔、梯度塔等进行比较,得到了一些定性结论,对该领域的研究和实验有一定的指导意义。     

基于两通道不可分a trous-Curvelet变换的遥感图像融合

以同一场景多光谱和全色图像为研究对象,提出了一种基于两通道不可分矗trous-Curvelet变换的遥感图像融合算法.算法首先结合à trous小波变换和Curvelet变换的优点,构造出两通道不可分à trous-Curvelet变换方法,并将其与IHS变换相结合对图像进行多分辨率分解,然后依据高、低频层系数的特点采用不同的加权融合规则进行融合,最后用IHS逆变换得到融合图像.实验结果表明,相比于常用的基于小波变换等融合算法,新算法在光谱信息的保持和空间信息的增强上取得了更好的效果.     

一种新的基于小波变换的图像融合方法

提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法。该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去 ,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率。给出了该方法的融合结果 ,并与小波变换法 (WT方法 )进行了比较 ,证明了该图像融合方法的正确性和有效性     

像素级多分辨图像融合技术概述

多分辨率图像融合算法是目前常用的图像融合方法,可分为多分辨金字塔融合算法和基于小波变换的融合算法。详细介绍了各类金字塔的演变过程、构成方法和融合规则,并分析了各自的优缺点;还论述了基于小波变换的多分辨率图像融合方法,包括离散小波变换图像融合方法、小波树图像融合方法和小波标架图像融合方法。最后,对这两类融合算法作了比较,证明了该算法比其它方法具有更好的性质。     

基于区域分割的NSCT域SAR与全色图像融合算法

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform, NSCT)的SAR与全色图像融合算法。首先对降斑SAR图像作多阈值分割,并定义了区域均值比量测算子将SAR图像进行区域划分;然后采用NSCT对降斑SAR图像和全色图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分根据区域均值比量测算子进行区域融合,高频部分则采用区域与窗口邻域相结合的融合策略;最后对融合系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像既可保持全色图像的空间分辨率,又可有效获取SAR图像的目标信息,融合效果优于小波变换法以及基于像素的NSCT法。     

基于小波变换和模糊数学的图像融合算法研究

提出了一种基于模糊数学的图像数据融合算法.作者针对可见光图像和红外图像融合的问题,分析了像素级融合的新方案,提出了基于多级小波分解的和模糊数学的融合算法.该算法首先衡量了两幅图像在小波变换域的相关性,并利用相关性的大小来计算模糊隶属度函数,最终通过对可见光图像和红外图像的加权平均完成像素级的融合.在本文的实验部分,作者针对两幅现场采集的实际数据验证了算法的有效性.     

基于图像质量因子的图像融合客观评价方法

针对图像融合技术中的效果评价问题,提出了一种基于图像质量因子的图像融合客观评价方法。该方法利用熵加权和均方根图像融合质量因子对融合图像与源图像间的相关性、亮度失真和对比度失真进行综合评价,因而在不同融合方法和不同源图像的条件下,可获得标准的评估统计量。采用加权平均、拉普拉斯塔形分解及基于小波变换的图像融合法为例,通过对多传感器图像进行融合评价实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法

分析了非子采样Contourlet变换滤波器组的设计与实现方法,提出一种基于非子采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先将图像作非子采样拉普拉斯金字塔尺度分解,并在各个尺度层对高频子带作非子采样方向分解;然后分别采用基于区域能量和区域方差的的融合规则得到融合图像的非子采样Contourlet低频系数和高频系数;最后再进行非子采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合效果优于àtrous小波变换方法和Contourlet变换方法。     

二维不可分滤波器级联小波的图像去噪算法

针对目前数字图像处理中的图像多方向信息提取问题,提出了一种利用二维不可分滤波器提取多方向信息的小渡域图像去噪算法.该算法首先设计两个具有方向性的二维不可分滤波嚣,然后通过小波变换简单有效地提取了图像六个方向上的方向信息,最后用带有椭圆型方向窗的小波域局部阈值维纳滤波算法对含噪图像进行去噪.通过仿真实验表明,图像多方向信息的提取简单有效,且去噪效果相比于已有的基于二维可分小波的图像去噪算法有了显著的提高.     

6通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用

针对经典的奇异值分解(singular value decomposition, SVD)在图像处理中的不足,提出了一种6通道多尺度奇异值分解(multi-scale SVD, MSVD)的构造方法,并将其应用于多聚焦图像融合中。首先,在经典SVD的基础上,利用矩阵分块的方法,给出了一种6通道MSVD的构造方法。其次,对参加融合的多聚焦图像进行6通道MSVD分解,得到高层低频和各层5个方向的高频,对分解的低频子图像采用取平均、高频子图像采用区域能量取大的融合规则进行融合,并进行MSVD逆变换得到融合结果图像。最后,对融合结果图像进行主观分析和客观评价。实验结果表明该方法有好的视觉效果,融合结果图像有较高的清晰度和较丰富的边缘细节信息,且没有方块效应。从客观指标看,该方法有较高的清晰度和空间频率,其清晰度和空间频率比基于离散小波变换、基于提升小波变换、基于曲波变换和基于轮廓波变换的融合方法都高。     

Contourlet transform for image fusion using cycle spinning

A new method for image fusion based on Contourlet transform and cycle spinning is proposed. Contourlet transform is a flexible multiresolution, local and directional image expansion, also provids a sparse representation for two-dimensional piece-wise smooth signals resembling images. Due to lack of translation invariance property in Contourlet transform, the conventional image fusion algorithm based on Contourlet transform introduces many artifacts. According to the theory of cycle spinning applied to image denoising, an invariance transform can reduce the artifacts through a series of processing efficiently. So the technology of cycle spinning is introduced to develop the translation invariant Contourlet fusion algorithm. This method can effectively eliminate the Gibbs-like phenomenon, extract the characteristics of original images, and preserve more important information. Experimental results show the simplicity and effectiveness of the method and its advantages over the conventional approaches.     

基于成像机理的多小波多聚焦图像融合

针对可见光成像系统的聚焦范围有限,该物体前后一定距离外所有物体都将呈现不同程度的模糊的问题,探讨了可见光多聚焦图像的融合问题。分析了多聚焦图像的成像机理,提出了一种基于多小波变换的融合方法。实验结果表明,该方法可有效综合多聚焦图像,从而获得场景内所有物体都清晰的图像。     

基于区域和方向方差加权信息熵的图像融合

提出了一种基于非下采样Contourlet变换（nonsubsampled Contourlet transform, NSCT）的红外与可见光图像融合方法。首先对原红外图像进行图像分割,确定目标区域与背景区域,并将其映射到可见光图像中;然后对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分在目标区域选择红外图像低频系数、在背景区域选择可见光图像低频系数,高频部分使用方向方差加权信息熵最大作为融合策略进行融合;最后对融合的系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,本文算法在保留图像细节信息、增加信息量、方便目标检测方面都有显著地提高。     

基于小波变换的融合算法研究

目前许多关于图像融合算法的研究都在空域中进行,隐藏图像抗攻击的能力较差。采用了基于小波变换的图像融合技术,提出了基于小波变换的分块融合算法,使图像的鲁棒性得到很大的提高,尤其是抗JPEG压缩和抗噪声干扰的能力较强,算法可应用于数字图像的版权保护和信息隐藏领域。     

基于有限脊波变换的图像融合方法

针对小波变换在进行图像处理时不能有效表示直线/曲线的奇异性问题,研究了能够很好表示二维或更高维奇异性的有限脊波变换的基本原理,讨论了将有限脊波变换应用于图像融合的可行性,提出了基于有限脊波变换方法进行图像融合的基本架构,并对变换系数的设置与融合过程的处理进行了详细说明。仿真实验的主客观性能比较表明,基于有限脊波变换的图像融合方法比基于金字塔变换和基于小波变换方法的融合效果要好得多。     

结合FABEMD和改进的显著性检测的图像融合

针对红外与可见光图像融合中存在的显著目标不突出、对比度低、存在较多的伪影问题,提出了一种结合快速自适应二维经验模态分解(fast and adaptive bidimensional empirical mode decomposition, FABMED)和改进的显著性检测的图像融合算法。首先,通过FABEMD对红外和可见光图像进行多尺度分解得到对应的基础层和细节层。然后,对最大对称环绕显著性检测做暗抑制改进,将其用于基础层的融合上;结合改进的显著性检测和引导滤波,对细节层进行融合。最后,对各融合子图进行FABEMD逆变换重构出融合图像。与其他经典的融合算法相比,仿真实验验证了本文算法的有效性。     

基于空谱信息协同与Gram-Schmidt变换的多源遥感图像融合方法

多光谱和合成孔径雷达图像的融合可以保留每个数据的优势, 有利于提高土地覆盖分类精度。然而, 当前的一些图像融合方法不能完全利用原始数据的光谱信息与纹理细节。为了克服上述问题, 提出一种基于空谱信息协同和Gram-Schmidt变换的融合方法。在所提方法中, Sentinel-2A图像和高分三号(GaoFen-3, GF-3)图像分别经过不同的预处理操作。由于灰度共生矩阵能有效提取图像的纹理信息, 因此将其应用于Sentinel-2A图像以提取结构特征, 并将空谱信息协同的多光谱图像与GF-3图像通过Gram-Schmidt变换进行融合。实验采用主成分分析法和传统的Gram-Schmidt变换作为比较方法。为了确定融合算法的有效性, 采用5项评价指标(包括平均梯度、空间频率、均值、标准差和相关系数)来衡量融合图像的质量。此外, 由于随机森林具有优秀的训练速度和出色的分类性能, 将其用于土地覆盖分类。随机森林的分类精度、Kappa系数和分类结果图作为融合方法的评价标准。实验结果表明, 与单独使用原始Sentinel-2A相比, 所提方法可以将整体精度提高多达5%, 具有提高遥感卫星图像土地覆盖分类精度的潜力。     

基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像自适应融合算法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。提出了一种自适应的基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像的融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行非采样轮廓波变换(NSCT),然后对分解得到的近似分量以及各层金字塔各方向的细节分量利用本文提出的自适应基于局部特征的融合准则进行影像融合,通过非采样contourlet逆变换得到新的I分量,最后与H,S分量一起还原到RGB空间,得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。采用一组多光谱图像和全色图像数据进行融合实验,利用均值、标准差、熵、光谱扭曲度和相关系数5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。实验融合图像的目视效果和统计指标均优于传统的IHS融和方法、小波融合方法以及contourlet变换方法。