小波变换在图像融合中的应用研究

针对小波融合中存在的光谱扭曲问题，研究中提出了直接相加的低频基带处理方法，将未经小波分解的TM放大图像与仅由SPOT—PAN图像小波分解后的高频部分重构得到的图像直接相加生成融合图像，其图像的光谱扭曲值和信息量两个指标优于传统的小波变换融合方法。     

小波变换及其在图像融合中的应用

本文通过对小波变换理论的研究,分析了二维离散小波分解与重构的算法,引出了基于小波多尺度分解的图像融合的方案。     

小波变换在多分辨率图像融合中的应用

浅析了小波变换在多分辨率图像融合中的应用。首先论述了图像融合的基本原理,然后给出了多分辨率图像融合中的几种典型算法,并分析了小波变换的特点。     

小波变换在图像融合中的研究

本论文从基于小波变换的图像融合入手,系统的介绍了小波分析和研究了二维小波变换在图像融合中的框架及其应用。由于小波分析在时域和频域同时有良好的分辨性,利用多尺度分析方法,可以在不同的尺度下观测信号不同精度的局部特征。最近几年,多分辨率分析已经成为解决图象处理的最可靠方法之一。目前,小波分析的研究比较热门,是近年来国内外一个比较活跃的研究领域并在图像融合处理中占有重要的地位。     

小波变换在图像处理中的应用

介绍了基于小波变换的图像分解与重构，在此基础上讨论了MATLAB语言环境下图像压缩、图像特征提取和图像融合的基本方法。实验结果表明：基于小波变换的图像处理具有理想的效果。     

小波变换在紫外图像融合中的应用

紫外双光谱成像技术是光谱技术和成像技术的合成,是针对军事需求而发展起来的新型检测技术,图像融合是该技术的重要组成部分。小波理论是近十几年来迅速发展的一门学科,已得到了广泛的应用。小波变换具有良好的时频特性,为图像融合提供了一种新手段。根据双光谱图像融合的需求,介绍了利用小波理论进行图像融合的方法、特点和效果。仿真结果表明,该方法能够满足紫外检测系统的需要。     

基于小波变换的卫星云图融合研究

阐述了Mallat算法,提出了一种基于加权法和局部特征相结合的卫星云图融合方法。本文针对小波变换后的低频部分和高频部分的不同特点,选择了不同的融合规则。为了充分利用红外与可见光图像的信息,对低频部分使用了加权方法,对高频部分使用了局部方差方法。试验结果表明,算法提高了图像的空间分辨率和清晰度,有利于对计算机视觉和目标检测的研究。     

基于小波变换的图像融合技术研究

从小波和图像融合的定义出发,阐述了小波变换在图像融合技术中的应用,同时对小波变换在图像融合技术的发展进行了展望。     

基于小波变换的图像融合

本文简要介绍了小波变换在图像融合中的应用及其基本流程。在融合规则中,对于低频系数,采用求平均值的方法;对于高频系数,采用取最大值的方法。以Matlab为工具,对多聚焦的黑白图像进行试验,直观地验证了基于小波变换图像融合的可行性,表明该方法有效地提高了图像的清晰度。     

基于目标提取和小波变换IHS图像融合算法

针对传统的IHS(Intensity-Hue-Saturation,强度-色调-饱和度)融合算法会使部分光谱信息丢失,提出一种基于目标提取和双正交小波变换的IHS图像融合算法,主要应用于红外图像与可见光图像的融合.算法首先采用基于区域能量的算法在红外图像进行目标提取,将目标图像与可见光图像进行IHS融合.对融合后的图像进行小波变换,变换得到的高频分量与低频分量分别提出适合的改进融合规则.通过实验数据分析,该算法得到的图像包含的信息更多,图像的清晰度更高.     

基于小波变换的遥感图像融合算法

提出了一种基于小波变换的遥感图像融合的新方法。给出了梯度滤波器的矩阵形式，改进了Petrovic提出的灰度图像融合方法，并将其应用于ETM图像融合。和两幅原图像及灰度融合图像相比，新方法是有效的，不仅较大地增强了图像的空间细节表现能力，而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

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。     

基于小波变换局部方差的遥感图像融合

为了充分利用各种感图像的信息，在分析以往图像融合方法优缺点的基础上提出了基于小波变换局部方差的融合方法，将各源图像进行小波分解，采用局部方差准则融合源图像的各分解层，再进行小波逆变换得到融合图像．利用信息熵等标准和其他融合方法进行比较，实验结果表明用此方法能得到更好的融合效果．     

基于小波的偏振图像融合算法及性能评价

文章介绍几种基于小波变换的偏振图像的融合算法,利用多分辨小波变换的系数,采用低频图像的小波系数最大值作为融合后的低频系数,高频图像根据确定的融合规则,调整高频小波系数大小;并对融合图像质量进行了对比评价,得出了这几种融合方法的各自特点.实验结果表明,这几种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果.     

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.     

基于小波变换的医学解剖与功能像融合新算法

近年来,用于从多模医学图像数据中挖掘有用信息的融合算法不断被提出.但是,还没有一种合适的算法用于医学解剖和功能像的融合.基于此,提出一种基于小波变换的新方法,用于医学解剖和功能像的融合.选择高频系数时,通过计算各子图像的全局梯度来实现高频信息的融合,使融合后的图像较好地保留解剖结构所对应的功能信息;低频系数采用基于邻域能量的融合算法,保留解剖图像的边缘和纹理特征.实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法强化了融合图像的边缘和纹理特征,有效地保留了原图像的解剖信息和功能信息.     

基于自适应小波变换的红外图像去噪算法

针对红外图像存在的加性、乘性及混合噪声,提出了一种自适应小波变换的图像去噪算法.该方法首先用小波变换对含噪图像信号进行小波分解,这样可以保证对图像中的不相关噪声的有效抑制,保持图像的细节信息.然后将经小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过选用自适应滤波算法从而实现信噪分离的最佳滤波.仿真结果表明,本文提出的去噪算法优于已有的各种算法,提高了图像的对比度,突出了图像细节.     

小波变换在图像边缘检测中的应用研究

根据Morlet多尺度边缘检测的思想,对一幅图像f(x,y),对其进行小波变换,然后分别向3个方向上的小波基进行投影.此种方法对于检测具有方向性的图像有比较好的效果.实验表明,该方法得到满意的结果.     

基于小波变换的红外图像模糊与同态增强

针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。     

基于小波变换的分块融合算法

目前许多关于图像融合的研究都在空域中进行,隐藏水印图像抗攻击的能力较差.本文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.