基于区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法

利用Contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点，提出了一种基于区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法．该算法将源图像分解至Contourlet变换域，在不同尺度、不同方向的子带中结合区域特性进行图像融合，低频和高频子带中分别采用区域方差和区域能量作为融合规则，最后通过反变换得到融合图像．实验结果表明，所提出的算法能够更好地提取原始图像特征，融合后的图像具有更好的主观视觉效果，与经典的梯度金字塔算法和小波变换算法相比，新算法的均方误差最大值仅为前二者的34．8％和42．6％．     

对拉普拉斯金字塔和对比度金字塔图像融合方法的性能比较

图像融合作为信息融合的一个重要领域 ,已经广泛应用于遥感、计算机视觉、医学、军事目标探测和识别等方面。因此 ,探索有效的图像融合算法是当前的热点课题。近年来有不少学者提出了各种图像融合的方法 ,归结起来占主流的是源于多分辨率的方法 ,这类方法一大类是基于图像的高斯金字塔分解 ,然后派生出拉普拉斯金字塔 ,对比度金字塔等 ;另一大类是基于小波分解的算法 ,基本思想是把图像分解到不同分辨率下的一系列子图像 ,其中每一级包含一个包含了低频信息的模糊子图像和三个行、列、对角线方向上的高频细节子图像。这两类方法的共同之处都是在不同的分辨率下各自按一定的规则融合 ,得到一个融合后的图像序列 ,然后重构图像。虽然这些方法在实用中效果很好 ,但是目前还没有对各类图像融合都普遍适用的理想方法 ,因此对不同方法的融合效果进行主观和客观的评价是重要的。图像融合效果的评价也是一个目前讨论的热点问题 ,目前融合效果的评价有主观视角效果评价和客观指标评价两种 ,首先应进行详细的主观评价 ,因为到目前为止还没有能非常准确描述融合质量的客观物理指标 ,在某些情况下可以通过融合图像和标准图像比较来评价融合效果 ,但是在大多数情况特别是实际应用中 ,标准图像几乎是不可能存在的 ,所     

一种基于多尺度分解的多传感器图像融合方法

给出了一种基于多尺度分解(易操纵金字塔分解)的多传感器图像融合算法．该算法把来自不同传感器的图像分解成不同尺度、不同方向(不止3个)的子带系列；使用基于相似性量测的规则融合各相应子带图像；再进行反变换，获得融合后的图像．实验结果表明该方法有较好的融合效果．     

基于区域能量的多聚焦图像融合算法

针对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的融合问题,设计了一种基于区域能量的多聚集图像融合算法。该算法利用金字塔变换得到图像的多分辨序列,采用基于区域能量的融合方法,在图像的相应层次序列的各级金字塔图像上进行融合,以获取最终的融合图像。从目视效果来看,采用本文算法进行图像融合,能够将两幅多聚焦图像融合成一幅比较清晰的单一聚焦图像。实验结果表明,本文算法与同类其它算法相比较,熵提高了0.01%～4.4%,交叉熵降低了52.93%～95.77%,互信息提高了3.13%～26.55%。     

基于视觉特性的多尺度对比度塔图像融合及性能评价

针对同一场景可见光与红外图像的融合问题，提出了一种新的多尺度对比度塔图像融合方法．该方法利用对比度金字塔数据结构得到图像的多分辨序列，采用基于视觉特性的融合算子在图像的相应各级上融合源图像的细节，再通过金字塔逆变换重构出最终融合图像．这种图像处理方法具自适应性，不随各自输入图像的灰度特性而改变，同时增强了融合图像的对比度，产生了较好的视觉处理效果．对熵、交叉熵和互信息3种量化评价标准的进一步分析表明，该方法比传统的Laplacian金字塔、比率低通金字塔和小波变换融合方法的性能更加优化，其中熵提高了0．5％～3％，交叉熵降低了13％～78％，互信息提高了1．8％～8．4％，评价结果与目视效果吻合良好．     

基于方向引导的残差去雨网络

基于深度学习的单幅图像去雨已经取得了较大进展，但现有的图像去雨方法大多没有考虑真实场景中雨纹方向的多样性，导致各方向雨纹去除不均匀，复原图像仍存在雨纹残留及颜色失真问题．基于此，以雨纹方向信息为导向，提出了一种基于雨纹方向引导的残差去雨网络．该网络由带有残差校正模块的编解码主干网络、基于方向引导的特征提取子网络以及颜色修正模块组成．在主干网络中，融入残差校正模块可学习低质量特征表示到最优特征表示的映射，校正后的网络可恢复更多高频细节；特征提取子网络包含方向引导模块和自适应循环递归模块，通过动态卷积核自适应选择与注意力机制引导，可实现不同方向、不同感受野的雨纹特征提取和融合；进一步，为了改善去雨后图像的视觉质量，设计了颜色修正模块，可以对复原图像的色彩信息进行补偿．在合成和真实数据集上的实验表明，所提方法可在彻底去除雨纹的同时保持细节丰富、颜色自然．     

基于结构相似性的多传感器图像融合

采用SCDPT变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到图像不同尺度、不同方向的频带系数.然后对低频子带系数采取基于结构相似性(SSIM)、区域能量和区域平均梯度的融合规则,对方向子带系数采取基于SSIM和区域方差的融合规则.最后通过SCDPT逆变换得到融合图像.采用信息熵、平均梯度、互信息、边缘强度、均值等作为客观评价指标,实验结果表明,相对于小波变换、拉普拉斯金字塔变换、梯度金字塔变换,所提出的算法能够充分提取图像特征,具有更灵活的方向性和平移不变性,并且能够准确捕获图像轮廓特征信息和纹理细节信息.融合结果优于大部分基于其他多尺度变换的图像融合算法.     

融合局部描述子的阈值图像分割算法

针对基于局部熵的过渡区阈值算法中没有同时考虑局部图像灰度变化的频率和幅度,提出一种融合局部描述子的过渡区阈值算法.提出算法首先采用图像的局部熵和局部方差等局部描述子提取图像的局部特征;其次融合局部图像特征构造特征矩阵,并选取合适的特征阈值提取图像的过渡区;最后根据图像过渡区的灰度均值分割图像.实验结果表明,根据一些图像分割的定量评价标准,提出算法提取过渡区的质量高,分割图像效果好.     

基于信息蒸馏级联伸缩网络的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建算法在图像高频信息恢复过程中特征提取不充分、利用效率不高、重建高频细节能力不足等问题，本文提出了一种基于信息蒸馏级联伸缩网络的图像超分辨率重建算法.首先，构建特征可伸缩的信息蒸馏块，通过扩大信息蒸馏中输入信息的特征感受野，以及采用通道注意力提取感兴趣信息，解决了信息蒸馏的图像超分辨率重建非线性映射过程中特征提取不充分的问题；然后，设计级联残差叠加映射块，该块将多个残差块组合在一起，通过将残差结构中的残差部分引出并采用级联叠加的方式，增加了信息蒸馏块间信息的传递，使提取的特征信息包含更多细节.实验结果表明，本文算法重建图像相比其他对比算法更为清晰，峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）均有较大的提升.     

结合小波金字塔的空频域亚像素图像配准

基于图像序列的超分辨率重建,是利用同一场景的多幅低分辨率图像重建一幅高分辨率图像,其实现过程可分为两个步骤:首先,利用亚像素图像配准技术将所有的低分辨率图像配准;然后,利用配准的多幅图像重建一幅高分辨率图像.针对配准这一问题,提出一种新颖的图像亚像素配准方法.新方法先将Haar小波分解出的低频子图应用频域Vandewalle方法进行初步配准,然后结合空域Keren改进方法进一步提高配准精度,同时利用金字塔在不同层上分别实现亚像素配准,并逐层累加配准结果.实验结果表明,即使在较大的平移和旋转情况下,相比只有空域Keren改进方法和只有频域Vandewalle方法,该方法的配准精度和超分辨率重建效果都得到明显提高.     

应用于图像融合中的多尺度对比度调制法

利用金辽塔结构,将输入的多通道图像在不同频段上进行分解,得到待融合图像的对比度金字塔,然后对比度金字塔的相应级上进行相行相互调制,得到融合图像的对比度金字塔,最后利用金字塔算法恢复出融合图像。实验了基于调制原理和对比度金字塔的多尺度对比度调制融合算法。     

机场目标检索在雷达景象匹配数据库中的应用

采用基于内容的图像检索方法，对雷达景象匹配数据库中的图像数据进行兴趣目标的查询检索与识别．由于雷达图像具有受斑点噪音影响明显等特点，故综合运用迭代阈值选取以及区域生长的方法，进行兴趣目标（主要是机场）的分离；由于匹配数据库中图像数据范围比较大，包含目标多，为了在检索过程中确定检索目标在图像中的位置，预处理时，采用对同一图像多幅子图进行特征提取的方法，最终在检索时通过子图范围来确定目标在大幅图像上的位置．由实验分析，证明在机场目标的检索识别中，这一方法是可行的．     

基于区间小波的红外/可见光图像融合

针对红外和可见光图像的特点,结合V. Petrovic提出的融合方法,给出了一种改进的基于区间小波的图像融合算法. 按照V. Petrovic的方法对源图像的梯度细节图像进行融合/分解并得到源图像的多尺度金字塔,对金字塔中的两个低通分量加权平均后进行反变换,得到融合图像. 目视观察和客观评价指标表明:算法取得了较好的融合效果,并且区间双正交小波融合效果好于区间正交小波,这符合双正交小波具有对称性,更适合图像处理的特性.     

亮度保持的夜景图像增强算法

针对夜景图像对比度增强的特点,提出一种亮度保持的夜景图像增强算法。根据平均亮度将夜景图像递归分解为一系列不同灰度级范围的子图像,然后对每个子图像在其灰度级范围内进行均衡。实验结果表明,该算法在充分扩展图像灰度级动态范围的同时,可以通过递归深度的选择控制图像亮度的变化,使增强后的夜景图像显得自然与真实。     

基于估计理论的红外与可见光图像融合算法

针对传统图像融合方法鲁棒性差的缺点,设计了一种基于估计理论期望值最大的图像融合方法。从多感测器成像模型出发,设计出图像的形成模型,分别基于图像的模型以及期望值最大方法,推导出估计真实场景的迭代过程,最终得到融合图像。探讨了基于拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、小波、小波框架以及方向滤波器金字塔等方法的多尺度展开的融合情况,并与EM方法做了比较,数字仿真表明,图像受到噪声污染时采用EM算法进行融合具有较强的鲁棒性。     

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。     

基于局部均值和标准差的Curvelet变换遥感图像融合算法

为充分利用各种遥感图像的有用信息,在Curvelet变换的基础上,提出一种基于局部均值和标准差限定的遥感图像融合算法.通过Curvelet变换将同一场景下的高空间分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像分解到不同尺度、不同方向的频带范围内,然后对低、高频系数分别采用最大值法和局部均值及标准差限定法的融合规则进行融合,最后进行Curvelet反变换得到融合图像.实验表明,基于该融合规则的Curvelet算法优于传统的遥感图像融合算法.