基于小波变换的图像融合算法及性能评价

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于FPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

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.     

PCK对西部高师化学专业学生培养新思考

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.     

Remote Sensing image fusion algorithm based on wavelet decomposition and PCNN

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.     

基于小波分解的PCNN遥感图像融合算法

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN 的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.     

基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合

提出一种基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合新算法.利用矩阵扩充的方法,给出一种三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的滤波器分别对两组多聚焦图像作非下采样多尺度分解,对低频子带采用区域能量取大、对高频子带采取区域锐度取大的融合规则来对分解后的子图像进行融合,最后通过小波逆变换得到融合结果图像.实验结果表明,基于该方法的融合结果图像比传统的基于张量积小波的方法具有更高的空间分辨率和清晰度.     

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。     

基于融合技术的小波变换和形态学边缘检测算法

提出了一种图像边缘检测的方法.本算法将小波变换和数学形态学相结合,并采用简单的融合策略,确定图像边缘位置.在小波域中,对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用数学形态学法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则分别对高、低频边缘子图像进行融合,最后进行小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该算法融合规则简单,泛化能力强,能有效地抑制噪声,较好地再现图像的边缘信息,是一种有效的图像边缘检测算法.     

基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络图像融合

提出了一种基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络的图像融合方法.先使用小波变换的方法来分解配准后的各个源图像,进而得到各个源图像的低频分量和高频分量,再把得到的低频和高频系数进行融合处理,使用高斯加权平均的低频融合规则来处理低频子带,利用双通道脉冲耦合神经网络的融合规则处理各高频子带,链接系数为图像的清晰度.融合后的小波系数取决于点火图和点火次数的多少,最后的融合图像由小波逆变换得到.实验结果表明,该方法能更有效地提取原始图像的特征信息,在主观视觉效果以及客观性能指标上较传统算法都有所改善.     

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.     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法研究

针对传统算法融合图像质量差、清晰度低、损失图像包含信息的弊端,提出一种新的云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法,介绍了尺度空间理论。通过具有平移不变性特征的提升静态小波变换算法对云计算环境下大数据视频图像进行尺度空间融合,对待融合图像进行提升小波变换分解处理,获取不同尺度空间下的低频子带系数与高频子带系数。针对低频子带系数与高频子带系数给出各自的融合方案,获取融合图像的提升静态小波变换系数。通过提升静态小波逆变换获取最终的融合图像。从主观和客观两个方面对所提算法的融合效果进行测试。结果表明,所提算法主观融合效果好,通过客观评价指标对融合图像进行评价,发现所提算法得到的融合图像清晰度、质量佳,不会损失图像包含信息。     

基于小波变换的自适应图像融合算法

在分析已有小波图像融合方法的基础上,针对高、低频融合规则的选择问题,提出了一种基于小波多分辨率分解的图像融合算法。该算法对小波分解后的低频子图像采用基于主成分分析的低频融合规则进行融合,而对高频子图像采用系数绝对值取最大和基于局部均值方差最大化的融合规则进行融合。实验结果表明,该方法提高了融合图像包含的信息量,最大可能地消除了局部对比度极性反转的情况,明显地增强了融合图像的清晰度,而且很好地保留了源图像中的边缘细节。     

基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合法

提出了一种基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合算法.采用块区域局部小波空间频率作为图像是否清晰的判断依据,对于明显的清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域;而对于清晰与模糊的边界区域,采用了基于像素的窗口空问频率的方法进行融合处理.实验对比结果表明,该方法明显优于小波变换方法和图像块方法.     

基于加权小波分析的遥感图像融合算法

提出一种基于加权小波分析的遥感图像融合算法. 首先在光照色度饱和度空间上提取多光谱图像的光照强度分量, 对光照强度分量进行主成分分析获得修正的光照强度, 再将修正的光照强度与小波分析高频区域进行加权融合, 最后进行小波分析与光照色度饱和度空间逆变换获得遥感图像的最终融合结果. 该方法有效解决了在低频空间分辨率与高频空间分辨率的图像融合过程中, 小波分析方法丢弃低频分量易产生分块模糊现象, 且主成分分析方法易产生光谱图像信息域失真的问题. 在不同场景遥感图像的融合上进行仿真实验, 结果表明, 该算法在一定程度上解决了图像融合后边缘模糊、 融合结果中出现模糊块状阴影等问题, 并在清晰度、 纹理细节和真实性上获得了较大提升, 且能针对不同的融合需求调整合适的加权系数, 使遥感图像的融合达到最佳效果. 在光照色度饱和度空间, 加权小波分析进一步提升了遥感图像融合的效果, 不仅充分表达了各种遥感图像的细节, 而且能较好地保留原始光谱信息.     

基于空间频率和小波变换的图像融合方法

为了更好的对多光谱图像和高分辨图像进行融合，根据小波变换有三个方向的高频细节这．特点，提出了一种计算空间频率的新方法。利用这种空间频率、IHS和小波变换方法对多光谱图像和高分辨图像进行了融合，得到了具有较好的空间分辨率和光谱信息的融合图像，并对融合图像进行了评价。实验结果表明该方法得到的融合图像优于传统IHS变换法和传统小波变换方法。     

基于空间原子特征匹配的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合,提出一种新颖的基于空间原子特征匹配的融合算法,该算法利用匹配跟踪信号分解算法,有选择性地提取出各个输入源图像的高频成分,使得融合生成的目标图像具有最丰富的细节特征,且不会出现波纹及方块效应.实验结果表明,利用该算法所获得的融合图像能够保留输入源图像中大部分主要边缘特征,主观视觉效果与客观评价指标均优于传统的小波图像融合算法或空间频率法.     

一种新的图像融合算法

提出一种各分解层上的不同频率分量采用不同的融合算子的双正交小波函数图像融合的新方法。首先将参加融合的两幅图像进行双正交小波多尺度分解,再根据纹理信息函数和边缘亮度函数的相关系数,对分解后的高频部分和低频部分采用不同融合算子进行加权融合。仿真结果表明,该算法与传统的图像融合算法相比较,能得到清晰度更高,偏差指数更小的融合图像。     

基于FPGA和CIS的纸币图像采集及5/3提升小波图像处理方法

文章介绍了一种基于FPGA和CIS传感器的纸币图像采集系统及其对应的提升小波处理方法.系统利用FPGA实现CIS图像传感器和高速A/D转换器所需的各种驱动信号,完成实时图像采集;同时以FP-GA为核心,在硬件平台上实现5/3提升小波算法,并在Xilinx开发软件环境下进行仿真.实验结果表明通过合理有效的硬件设计和Ver...