图像金字塔模型应用研究综述

对近年来图像金字塔相关算法和应用的研究进展进行了详细调研，对比分析了常见的图像金字塔模型的典型算法和应用，包括图像融合和分割、图像增强、遥感图像物体检测和识别。重点总结了高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的典型应用，包括无人机图像捕获、车辆及车牌识别等方面。最后对图像金字塔未来的研究方向进行展望。     

基于信息回收和频域金字塔的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光图像融合过程中所存在的视觉效果模糊、信息损失等问题,提出了一种基于信息回收和频域金字塔的图像融合算法.首先,在图像金字塔的上下采样过程中,使用频域滤波器替代空域滤波器进行滤波,构建源图像的拉普拉斯金字塔.其次,将两个金字塔的对应层进行融合并构建融合金字塔,同时针对融合过程中损失的信息构建回收金字塔.最后,通过上述两个金字塔分别重构出结果图像并叠加得到最终的融合图像.实验结果表明本文所提出的算法能够获得较好的融合效果,在视觉信息保真度等客观评价指标上均优于经典算法.     

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     

一种基于视觉阈值特性的图像融合方法

在分析和比较拉普拉斯金字塔与低通比率金字塔图像融合方法的基础上,结合对于人类视觉特性的了解,提出一种基于视觉阈值特性的金字塔图像融合方法. 该方法要求当目标亮度位于其阈值之上并且不同源图像目标对比度极性相同时,采用对比度指标确定融合要素;否则,采用绝对值指标确定融合要素. 实验结果表明,该方法既可以增强融合图像的对比度信息,又能有效避免低通比率金字塔方法中有时出现的斑点噪声,所需的额外计算量小,因此适用于要求实时性的融合领域.     

基于金字塔模型和各向异性滤波的分层自适应图像增强算法

结合拉普拉斯金字塔模型分解和前后双向异性扩散算法,提出一种分层自适应图像增强算法.该算法首先进行图像的高动态范围压缩,然后采用拉普拉斯金字塔模型方法将原始图像分解为不同尺度和频率下的带通图像序列.根据不同频率层图像的纹理方向特征,设计自适应参数法修改扩散传导方程的参数,在不同频率图像层上分别实现噪声平滑和边缘特征的增强.仿真实验通过与其它图像增强算法进行比较,评价结果表明,提出的分层自适应图像增强算法的处理效果良好,定量评价指标大幅改善.     

基于Spline金字塔的图像融合方法

图像融合作为信息融合的一个重要领域已广泛应用于遥感、医学、计算机视觉、军事目标探测和识别等多方面。文章在传统的多分辨金字塔结构—Laplace金字塔的基础上提出Spline金字塔融合算法,有一定的探索性和创新性。在融合过程中着重讨论了塔形结构的分解和重构及融合规则。由实验结果可以判断Spline金字塔算法是一种有效的图像融合算法。     

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.     

基于拉普拉斯金字塔的图像内容认证方法

为了验证图像内容的真实性,提出了一种基于拉普拉斯金字塔的图像内容认证方法.在发送端首先对图像进行拉普拉斯金字塔分解,然后根据拉普拉斯金字塔分析原图像的光滑特性和细节特性,并对其特性进行编码得到特征值,最后将特征值加密后生成签名以水印方式嵌入原图像.在接收端将待测图像的特征值与从中抽取出的水印进行比较,对二者的差异图像以形态滤波的方法自动判断是否有图像内容被篡改,同时给出篡改的位置信息.实验结果表明,文中提出的图像内容验证算法可有效地检测出恶意篡改及其发生的位置,并可容忍由压缩、滤波、噪声污染等造成的失真.     

基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价

为提高图像质量客观评价与主观评价的相关性,提出了一种基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价方法。首先,分别对参考和失真图像的频域信息加权,提取感兴趣区域作为权重进行融合计算,得到基于图像内容的评价值;然后,利用拉普拉斯金字塔和双目加权模型实现对左右视点图像的逐层分解、融合,并重构合成图,得到基于双目特性的评价值;最后,结合两者得到立体图像质量评价值。以LIVE3D图像库为样本,将该方法与主观评价值作相关性分析。在相同条件下,对于五种失真类型的立体图像,其Spearman等级相关系数总体优于现有算法。结果表明,该评价方法对立体图像质量的预测结果与主观评价值具有较高的一致性。     

基于特征塔集的遥感图像融合方法

提出了图像特征塔集的概念，给出了一种基于特征塔集的融合方法．算法主要包含两部分，子图像的融合及对应残差图像的融合．图像的大部分能量和信息包含在子图像中，因此，在图像金字塔的子图像融合过程中，特征塔集的构造由局部能量和局部熵组成．考虑到残差金字塔包含了原始图像的边缘或高频成分，因此采用梯度作为其融合特征．最终的融合结果，可利用金字塔反变换获得．由于将残差金字塔也引入到融合算法的设计过程中，因此融合的精度得到一定的提高，另外，采取简单的金字塔可以有效地控制算法的复杂度．实验结果表明了算法的合理性和有效性．