基于对比度增强与小波变换相结合的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像在传统离散小波变换的基础上,提出了一种基于对比度增强与小波变换相结合的红外与可见光融合算法.对红外图像进行对比度增强和去噪预处理,选取最佳小波基,分别对红外与可见光图像进行多尺度小波分解,提取两张图像的高频与低频分量,高频与低频取绝对值最大,对高低频分量进行小波逆变换重构图像.实验结果表明,该算法能够有效地获取边缘等细节信息,得到较高清晰度和对比度的融合图像,其边缘强度、信息熵、标准差、清晰度等客观评价指标均优于传统的PCA、Laplace金字塔和离散小波变换等算法.     

基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图像进行NSST分解得到低频和高频子带系数;然后对分解后的低频子带系数进行二维小波分解再次得到相应的低频和高频子带,低频部分采用一种基于显著图的融合策略,高频部分采用绝对值取大的原则,之后再对低频和高频采用小波逆变换得到NSST重构所需的低频部分;接着对NSST分解后的高频子带采用双通道PCNN进行处理;最后对处理过的低频和高频子带进行NSST逆变换得到最终的融合图像.几组图像的实验结果对比显示,该算法相比其他算法在客观评价指标和视觉效果上均取得了一定的改进.     

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.     

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。     

一种小波加权局部对比度的医学图像融合方法

针对利用小波变换进行医学图像融合存在的问题,提出一种基于小波变换的加权局部对比度的医学图像融合方法,该方法在低频子带采用区域标准方差的融合规则.由于人类视觉系统对局部对比度比较敏感,高频子带根据小波变换的方向特性采用加权局部对比度的融合规则,结合人眼视觉特性给出了加权局部对比度的系数选择方案,该规则更加符合生理视觉的特性.实验结果表明:该方法与传统融合方法相比,得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

一种基于NSCT和像素相关性的图像融合算法

由于小波变换在处理二维图像融合中存在缺陷,提出一种更优越的基于NSCT变换的图像融合算法,分别介绍了低频系数和高频系数融合规则。低频系数融合用基于能量方差决策值最大法,可以有效提高图像融合质量;高频系数融合规则用区域对比度与区域能量相结合的方法,可以减少噪声干扰。得到低频和高频融合系数后,通过NSCT反变换重构图像,得到融合图像。最后选用4种常用的图像融合方法与此文算法进行对比仿真实验。通过主观观察和客观指标的比较,充分证明此文融合算法的优越性。     

双波段红外图像融合的小波分维算法

针对双式红外(中红外和长红外)提出了一种基于小波的分维融合算法.通过小波变换,分别对中波红外和长波红外的两幅图像进行小波分解,在小波变换域低频部分对小波系数用能量融合,高频部分采用分形分维进行融合,得到变换域中各个频带的融合图像,然后反变换进行重构,获取融合后的图像.实验结果表明,根据用分维进行数据融合的方法来确定两幅不同原图像在融合图像中所占的信息比例,可以有效地保留两幅原图像的边缘和纹理特征,避免融合图像平均化而出现的模糊现象,融合后的图像综合了两幅原图像的不同特征,使得处理后的图像更容易识别.因此,提出的双波段红外图像的小波分维融合算法是有效的,并且可以取得较好的效果.     

基于小波-Contourlet变换的区域能量加权图像融合算法

为了消除Contourlet变换中拉普拉斯金字塔分解存在的信息冗余,提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像融合算法.该算法采用了不同的窗口函数计算图像高频分量和低频分量的区域能量;以区域能量计算的归一化权值对各小波-Contourlet系数进行加权,得到融合小波-Contourlet系数.实验结果和均值、方差、熵与交叉熵等客观评价数据表明,在相同融合规则下,小波-Contourlet变换能够取得比Contourlet变换更好的结果;在相同变换条件下,基于不同窗口函数的区域能量融合规则的融合效果好于基于均值窗口函数的区域能量融合规则和低频采用均值与高频取最大值的融合规则.     

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.      

基于布朗模型和小波变换的镀锌钢板表面缺陷分形特征的研究

图像的纹理特征是图像的重要特征之一,图像的分形维数是描述图像纹理特征的一个有效方法.本文在对镀锌钢板图像进行小波变换的基础上,结合分形布朗模型,计算小波分解得到的不同频率下的小波系数图像分形维数,以此作为区分边浪与划痕缺陷的特征。实验结果表明,该特征对区分边浪和划痕两种缺陷很有效。