基于小波变换的多聚焦图像融合

多聚焦图像融合是图像融合领域的一个重要分支,小波分析方法使得多聚焦图像融合研究取得了重大发展。本文首先探讨了多聚焦图像融合的概念和一般融合方法,然后论述了图像的小波分解原理,最后给出融合效果的评价标准,并通过仿真实验进行了定量的分析和比较。     

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.     

基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法

多小波是小波理论的扩展,多小波变换能够为图像分析提供一种比小波多分辨率更加精细的方法。利用多小波将两幅图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。在研究离散多小波图像分析法基础上,提出了一种基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明,该方法能够很好地解决多聚焦图像融合问题,具有良好的融合特性,得到的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

基于不可分离小波框架变换的多聚焦图像融合算法

为解决多聚焦图像融合问题,提出了一种基于不可分离小波框架(NWF)变换的融合算法：首先,对各原图像进行NWF变换;然后,根据变换后系数计算图像的对比度量测,融合处理为基于对比度量测的系数选取过程,并对选取后的系数进行一致性校验;最后,对组合后的系数进行NWF逆变换,得到融合后的图像．实验结果表明,该算法能够较好地解决多聚焦图像融合问题．     

基于小波框架变换的多聚焦图像融合新算法

在离散小波框架变换图像融合的基础上,从离散小波框架变换系数的特点出发,提出了一种基于离散小波框架变换的多聚焦图像融合算法。该算法通过计算低频系数加权窗口邻域的相似性度量和系数窗口邻域的信息熵来确定融合图像的低频系数;结合高频系数占优块和块与块之间的相关系数来确定融合后的高频系数。实验结果表明该算法提高了图像的融合质量。     

基于多小波变换的遥感图像融合算法研究

多小波是小波理论的扩展,多小波分析能够为图像提供一种比小波多分辨分析更加精确的分析方法。梯度加权平均法对高频小波系数的选取不是简单的丢弃,而是进行加权叠加,更大限度地保留了原始图像的信息。在遥感图像的融合中将两者结合,提出了一种基于多小波变换的遥感图像融合算法。以GHM多小波为例,通过Matlab编程实验,将梯度加权平均法融合结果与最大值选择法进行比较,得到了较好的效果。     

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.     

基于小波变换的双匹配度图像融合算法

在研究图像融合基本方法的基础上,提出了一种基于小波变换的双匹配度并结合方向与区域能量的图像融合算法.对低频分量采用双匹配度的融合策略,对高频分量采用结合区域能量的带有方向性的加权算法.实验表明,图像融合算法使得低频部分的内容更详尽,而高频部分保留了有效的细节和边缘信息,最终使图像的清晰度更高.     

一种新的基于局部小波统计特性的多聚焦图像融合算法

改进了局部小波对比度的定义.提出一种利用小波变换实现多聚焦图像融合的方法.基于新的对比度的融合过程,由源图像上计算的视觉重要性构造融合图像对应的小波系数,因而融合图像更符合人的视觉特性.仿真结果利用熵、交叉熵、均方根误差对该方法的融合性能进行了评价与分析,实验结果表明,该融合方法充分保留图像的细节信息,并具有良好的稳定性.     

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。     

基于小波变换的图像融合方法研究

采用小波变换的多分辨率分析技术进行图像融合,将图像信息分解成低频和高频两部分,通过融合算法,将图像数据重构成一幅信息完整的新图像.仿真实验表明,采用本算法融合后的图像更符合客观实际,图像数据信息丰富.     

基于小波变换的图像融合方法综述

本文对基于小波变换的图像融合技术的基本原理,发展概况以及典型算法等做了系统的介绍。     

基于边缘检测和小波变换的遥感图像融合算法

针对多光谱图像和全色图像的特点,提出一种边缘检测和小波变换相结合的遥感图像融合方法。该方法在传统图像小波变换的基础上,选择Canny算子对图像进行边缘检测。在小波域中,在各个尺度层对高频子带采用边缘检测,将边缘点完整保留,低频子带利用加权法,再进行小波逆变换重构融合图像。实验结果显示,该方法在保证光谱信息的同时,能有效地突出边缘细节,更好地保持图像的空间分辨力。与传统小波变换法遥感图像融合相比,信息熵提高了6.63%,清晰度提高了32%,相关系数提高了0.36%。     

基于离散多小波变换的医学图像融合

研究了基于多小波的医学图像融合,在分析了CT图像和MRI图像特性的基础上,提出了基于离散多小波变换的图像融合框架模型。详细阐述了如何使用GHM多小波对2D图像实现分解———融合规则选择———多小波重构。与单小波不同,多小波分解前需要对图像进行预处理,以及重构后的后处理。文章的最后比较分析实验结果,证实了基于离散多小波变换图像融合相比于单小波融合方法的优越性。     

几种基于小波变换的图像融合比较

本论文系统地比较了几种常用的基于小波变换的图像融合算法。论文首先从基于小渡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。近年来,基于小波变换的图像融合是近年来国内外一个比较活跃的研究领域并在图像融合中占有重要的地位。系统比较不同的方法具有重要的现实意义。     

基于双树复小波变换的多聚焦图像融合

针对离散小波变换图像融合算法在特征表达上存在的不足,采用双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分解与重构,并应用基于局部区域能量加权选择的融合策略。融合效果评价使用熵等传统的方法外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法。实验证明,该方法得到的融合图像效果较好。     

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。