基于双树复小波变换的夜视图像融合

针对夜视图像融合的特点:尽量获得精确的特征定位和清晰的图像表达,提出了基于双树复小波变换的融合方法,充分利用了双树复小波变换所具有的平移不变性、方向选择性、有限的数据冗余、完美的重构性和较高的计算效率等特点。并在此基础上提出了多策略的融合规则:低频采用清晰度,高频采用窗口能量。除了目视定性评价外,还使用了通用的基于主客观的定量评价方法。通过对两组夜视图像融合的实验测试,表明了双树复小波变换相对于离散小波变换的优势和高低频采用不同融合规则的有效性。     

基于自适应提升小波变换多分辨率数据融合

建立了基于小波去噪的多分辨率多传感器数据融合模型 ,引入了提升法自适应离散小波变换 ,根据最小均方 (LMS)自适应法确定伯恩斯坦 (Bernstein)提升滤波器的权系数 ,使其匹配低分辨率传感器的数据序列 ,接着使其对高分辨率采样数据的小波分解的尺度系数进行数据更新 ,实现不同分辨率数据的融合。最后对不同分辨率三传感器测量系统进行了数值仿真。实验结果表明 ,该方法可以有效地实现多分辨率多传感器数据融合 ,而且消除了噪声干扰 ,提高了系统的测量精度。     

基于小波变换和模糊数学的图像融合算法研究

提出了一种基于模糊数学的图像数据融合算法.作者针对可见光图像和红外图像融合的问题,分析了像素级融合的新方案,提出了基于多级小波分解的和模糊数学的融合算法.该算法首先衡量了两幅图像在小波变换域的相关性,并利用相关性的大小来计算模糊隶属度函数,最终通过对可见光图像和红外图像的加权平均完成像素级的融合.在本文的实验部分,作者针对两幅现场采集的实际数据验证了算法的有效性.     

一种新的基于小波变换的图像融合方法

提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法。该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去 ,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率。给出了该方法的融合结果 ,并与小波变换法 (WT方法 )进行了比较 ,证明了该图像融合方法的正确性和有效性     

小波域多聚焦图像融合算法

研究了小波域多聚焦图像融合方法中滤波器、分解层数、融合规则的选取问题,提出一种基于小波变换的简单融合规则。利用小波变换将图像分解成最低频逼近和不同尺度、不同方向的高频细节信息,最低频逼近反映图像的平均信息,细节包含图像的边缘。根据多聚焦图像中细节信息互补的特点,对多个待融合图像简单地取模值较大的小波系数,得到了很好的融合图像。详细讨论了不同的小波滤波器、分解深度、融合算子对融合结果的影响。对小波域图像融合算法与其它一些多分辨图像融合算法:如Laplace塔、比率塔、对比度塔、梯度塔等进行比较,得到了一些定性结论,对该领域的研究和实验有一定的指导意义。     

基于空谱信息协同与Gram-Schmidt变换的多源遥感图像融合方法

多光谱和合成孔径雷达图像的融合可以保留每个数据的优势, 有利于提高土地覆盖分类精度。然而, 当前的一些图像融合方法不能完全利用原始数据的光谱信息与纹理细节。为了克服上述问题, 提出一种基于空谱信息协同和Gram-Schmidt变换的融合方法。在所提方法中, Sentinel-2A图像和高分三号(GaoFen-3, GF-3)图像分别经过不同的预处理操作。由于灰度共生矩阵能有效提取图像的纹理信息, 因此将其应用于Sentinel-2A图像以提取结构特征, 并将空谱信息协同的多光谱图像与GF-3图像通过Gram-Schmidt变换进行融合。实验采用主成分分析法和传统的Gram-Schmidt变换作为比较方法。为了确定融合算法的有效性, 采用5项评价指标(包括平均梯度、空间频率、均值、标准差和相关系数)来衡量融合图像的质量。此外, 由于随机森林具有优秀的训练速度和出色的分类性能, 将其用于土地覆盖分类。随机森林的分类精度、Kappa系数和分类结果图作为融合方法的评价标准。实验结果表明, 与单独使用原始Sentinel-2A相比, 所提方法可以将整体精度提高多达5%, 具有提高遥感卫星图像土地覆盖分类精度的潜力。     

像素级多分辨图像融合技术概述

多分辨率图像融合算法是目前常用的图像融合方法,可分为多分辨金字塔融合算法和基于小波变换的融合算法。详细介绍了各类金字塔的演变过程、构成方法和融合规则,并分析了各自的优缺点;还论述了基于小波变换的多分辨率图像融合方法,包括离散小波变换图像融合方法、小波树图像融合方法和小波标架图像融合方法。最后,对这两类融合算法作了比较,证明了该算法比其它方法具有更好的性质。     

基于小波变换的融合算法研究

目前许多关于图像融合算法的研究都在空域中进行,隐藏图像抗攻击的能力较差。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的提高,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。     

一种新的基于小波对比度的图像融合算法

改进了局部小波对比度的定义。基于新的对比度的融合过程,选择系数时针对融合图像的视觉重要性,而不是孤立地在单幅源图像上计算的视觉重要性,因而对于融合图像更加有意义。图像融合过程采用了"选择"和"加权平均"混合的系数选择规则,在充分保留显著图像细节信息的前提下,进一步增强了算法的稳定性。仿真结果及客观分析表明,基于改进小波对比度的图像融合算法能具有明显的提高。     

基于小波变换的分形图像压缩编码方法

为了弥补分形编码在高压缩比时重建图像质量较差及匹配搜索量大的不足 ,基于小波图像的分形特征及系数的统计分布特性 ,定义了灰度变换和能量阈值系数 ,提出了基于小波变换的分形图像压缩编码方法 (FICC-WT)。对小波分解后的低频子图像进行灰度变换 ,然后进行自适应四叉树分割的分形编码 ;对差值图像及其它子图基于定义的能量系数进行自适应阈值取样的熵编码 ,并讨论了灰度变换参数对重建图像的影响。实验证明 ,所提方法减小了匹配探索量 ,而压缩比和峰值信噪比 (PSNR)有明显改善。     

Multisensor image fusion algorithm using nonseparable wavelet frame transform

1.INTRODUCTION Withtherapidimprovementofsensortechnology,numerousmultisensordata,whichoftencontaincom plementaryandredundantinformationaboutthere gionsurveyed,areobtainedinmanyfieldssuchasre motesensing,medicalimaging,machinevisionand militaryapplications.Sensorfusionisincreasinglybe comingapromisingresearcharea.Itcanbedivided intosignal,pixel,feature,andsymbollevels.The papermainlyaddressestheproblemofpixellevelim agefusion.Throughcombiningregisteredimages generatedbydifferentimagingsyst…     

基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪

提出了一种基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪算法。首先利用支持向量机构造支持向量值滤波器,并结合方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,再利用该变换将含噪声遥感图像分解成低频部分和高频方向子带部分,最后利用支持向量回归方法对子带系数进行去噪。实验结果表明,支持向量值轮廓波变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性,本文提出的去噪算法能在去除噪声的情况下有效保留源图像的边缘信息。     

Contourlet transform for image fusion using cycle spinning

A new method for image fusion based on Contourlet transform and cycle spinning is proposed. Contourlet transform is a flexible multiresolution, local and directional image expansion, also provids a sparse representation for two-dimensional piece-wise smooth signals resembling images. Due to lack of translation invariance property in Contourlet transform, the conventional image fusion algorithm based on Contourlet transform introduces many artifacts. According to the theory of cycle spinning applied to image denoising, an invariance transform can reduce the artifacts through a series of processing efficiently. So the technology of cycle spinning is introduced to develop the translation invariant Contourlet fusion algorithm. This method can effectively eliminate the Gibbs-like phenomenon, extract the characteristics of original images, and preserve more important information. Experimental results show the simplicity and effectiveness of the method and its advantages over the conventional approaches.     

优化视觉特性型多波段SAR图像像素级融合方法

针对多波段合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像数据特征,提出了一种优化视觉特性型像素级融合方法.该方法基于优化图像的视觉特性以及像素级融合的要求,利用小波变换对各波段SAR图像相对应的低频分量及各方向细节分量进行针对性融合处理,很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起.仿真实验证明,该算法可形成比单波段图像细节信息更为丰富、目测更为直观、统计特性更优的融合图像.     

基于NSCT域I2CM的图像融合方法

针对多传感器图像融合问题, 提出一种基于非下采样轮廓波变换域改进型交叉视觉皮层模型的图像融合方法. 首先, 采用非下采样轮廓波变换对源图像进行多尺度、多方向稀疏分解; 然后对经典交叉视觉皮层模型进行改进, 改进后的模型不仅待定参数更少, 而且可以自适应地确定迭代次数; 最后利用其实现对各子图像的融合并进行非下采样轮廓波逆变换获得最终融合图像. 实验结果验证了该方法的有效性.     

基于状态转换的顺序式异步数据融合算法

针对现有基于伪量测的异步融合算法存在的实时性差、融合时刻中心处理器计算负荷大以及引入噪声等相关问题,提出一种新的基于状态转换的多传感器顺序式异步融合算法。新算法通过连续系统离散化获得融合周期内各采样点同融合时刻之间状态的动态关系,并利用该关系来建立相邻两个采样时刻间符合标准Kal-man滤波条件的状态递归方程以及相应的测量方程,然后通过执行顺序Kalman滤波来实现异步数据融合。详细推导了融合算法的具体形式,并通过理论分析和计算机仿真证明了该算法不仅能避免现有基于伪量测的异步融合算法所存在的诸多问题,而且能获得更好的跟踪性能。