基于离散多小波变换的遥感图像融合方法

以不同分辨率的遥感图像为对象，基于Chui—Lian（CL）离散多小波变换的特性，提出了一种新的图像融合方法．该方法将两幅不同的源图像分别进行预处理和多小波分解得到各个分解图像，然后对分解图像分别采用基于区域特征的融合方法，得到混合的分解系数，通过多小波重构和后处理算法从而获得融合图像．该方法能够为图像融合提供一种比传统的小波变换更加精确的融合方法．实验结果证明采用这种方法可以得到更好的融合效果，不仅能够完好地显示源图像各自的信息，而且能更好地将源图像的细节融合在一起．     

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。     

基于不可分离小波框架变换的多聚焦图像融合算法

为解决多聚焦图像融合问题，提出了一种基于不可分离小波框架(NWF)变换的融合算法：首先，对各原图像进行NWF变换；然后，根据变换后系数计算图像的对比度量测，融合处理为基于对比度量测的系数选取过程，并对选取后的系数进行一致性校验；最后，对组合后的系数进行NWF逆变换，得到融合后的图像．实验结果表明，该算法能够较好地解决多聚焦图像融合问题．     

基于多小波变换的遥感图像融合算法研究

多小波是小波理论的扩展,多小波分析能够为图像提供一种比小波多分辨分析更加精确的分析方法。梯度加权平均法对高频小波系数的选取不是简单的丢弃,而是进行加权叠加,更大限度地保留了原始图像的信息。在遥感图像的融合中将两者结合,提出了一种基于多小波变换的遥感图像融合算法。以GHM多小波为例,通过Matlab编程实验,将梯度加权平均法融合结果与最大值选择法进行比较,得到了较好的效果。     

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。     

基于离散多小波变换的医学图像融合

研究了基于多小波的医学图像融合,在分析了CT图像和MRI图像特性的基础上,提出了基于离散多小波变换的图像融合框架模型。详细阐述了如何使用GHM多小波对2D图像实现分解———融合规则选择———多小波重构。与单小波不同,多小波分解前需要对图像进行预处理,以及重构后的后处理。文章的最后比较分析实验结果,证实了基于离散多小波变换图像融合相比于单小波融合方法的优越性。     

基于小波框架变换的多聚焦图像融合新算法

在离散小波框架变换图像融合的基础上,从离散小波框架变换系数的特点出发,提出了一种基于离散小波框架变换的多聚焦图像融合算法。该算法通过计算低频系数加权窗口邻域的相似性度量和系数窗口邻域的信息熵来确定融合图像的低频系数;结合高频系数占优块和块与块之间的相关系数来确定融合后的高频系数。实验结果表明该算法提高了图像的融合质量。     

基于小波变换的遥感图像融合技术研究

在深入研究了多小波变换的特性以及遥感图像融合方法的基础上,提出了一种用离散多小波变换HIS方法相结合的图像融合技术,实验结果运用MATLAB软件进行仿真,并对结果进行了分析,证明了小波变换融合法使得融合后的图像最大限度地保留高分辨率、多光谱图像,与统传方法相比,小波分析方法具有明显的优越性。     

一种改进的基于全变差范数图像融合方法

针对基于全变差范数图像融合方法在多聚焦图像融合中产生分块效应的缺陷，提出将区域的特征表示与主成分分析思想相结合的改进算法，解决了单独块变换造成的图像分块效应问题.实验结果表明，改进算法能有效地消除分块效应，且针对含噪图像，其融合效果明显优于离散小波方法.     

基于小波变换的图像融合算法研究

为提高不同聚焦图像的融合质量,提出一种基于小波变换的图像融合改进算法. 利用小波变换将多聚焦图像进行多尺度分解,对分解后的高频系数与低频系数采用不同的选择方案,采用3×3滑动高斯窗口分别计算出待融合图像高频部分的相似度矩阵以及边缘能量矩阵,最后采用将结构相似度与图像边缘算子结合的融合算子对图像进行融合. 结果表明,该改进算法极大地抑制了图像融合中振铃效应,有效避免了融合过程中的信息缺失, 融合图像具有更好的视觉效果.      

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。     

像素级多模式医学图像融合研究

采用小波变换算法,对颅脑计算机断层成像(CT)与核磁共振成像(MRI)的图像进行融合.将两幅源图像分别进行小波分解,然后取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵,进而重构融合图像.结果表明,融合生成的图像中软组织和骨骼均十分清晰,能提供反映原始图像中更为全面的、互为补充的多重信息,对颅脑病变的定性、定位研究有实用意义,从而具有重要的临床应用价值.     

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。     

Fusion of multispectral and panchromatic images using multirate filter banks

In this paper, an image fusion method based on the filter banks is proposed for merging a high-resolution panchromatic image and a low-resolution multispectral image. Firstly, the filter banks are designed to merge different signals with minimum distortion by using cosine modulation. Then, the filter banks-based image fusion is adopted to obtain a high-resolution multispectral image that combines the spectral characteristic of low-resolution data with the spatial resolution of the panchromatic image. Finally, two different experiments and corresponding performance analysis are presented. Experimental results indicate that the proposed approach outperforms the HIS transform, discrete wavelet transform and discrete wavelet frame.     

基于区域分割和引导滤波的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像可能出现局部配准不理想的情况,提出了一种基于区域分割和图像引导滤波的失配准鲁棒多聚焦图像融合算法. 首先通过构造基于结构张量的聚焦评价函数,对每幅输入图像进行聚焦度评价;然后建立包含图像聚焦度的全局能量函数,并通过Graph Cut算法分割出每幅图像的聚焦区域;最后利用图像引导滤波对每个聚焦区域进行细化得到每幅图像的融合权重,在梯度域上进行图像复原得到融合图像. 实验结果表明,该方法不仅可以在多聚焦图像失配准的情况下进行图像融合,而且有效地保持了图像的边缘,在主客观评价指标上均有较大的提升.      

多模态医学图像的融合研究

图像融合作为一种有效的信息融合的技术,已广泛用于医学图像、军事、遥感、机器视觉等领域．基于小波变换的图像融合是一种新的多尺度分解像素级融合方法,利用小波变换分别对CT,MRI医学图像进行分解处理,按照融合规则构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像,重构后的融合图像完好地显示源图像各自的信息．实验图像使用互信息量化判据来评价融合效果,结果表明小波变换比传统的像素级加权平均融合算法效果更好．