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。     

小波变换在图像融合中的应用研究

小波变换由于良好的多分辨率分析特性,常被应用到红外和可见光图像融合中.通过深入研究小波基的紧支集和正交性等特性以及小波变换层数对融合结果的影响,结合对融合实验的分析,综合考虑图像背景信息、目标区域和实时性等因素,总结出了根据不同的融合目的来应用小波变换的方法,为实际处理中小波变换的应用提供了参考.     

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。     

基于小波包变换的图像融合技术的应用

阐述了基于小波包变换的图像融合算法，并对基于像素的融合规则与基于区域的局部方差融合规则作了论述．在此基础上，发展了一类修正后的局部方差对比的融合规则．通过对一混凝土梁构件内模拟的缺陷进行红外探测并进行图像融合，结果表明：对于探测梁内部缺陷，采用小波包变换的融合算法图像不仅充分结合了融合前图像的信息，边缘信息也更为细腻．另外，小波包分解层数对图像融合效果有着重要的影响．通过对加噪声红外图像的融合算例表明：随着小波包分解层数的递增，融合质量却逐渐下降．当分解层数在1～2层时，融合效果比较理想．     

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。     

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系统

本文提出了一种新的图像处理系统。该系统把小波变换和图像融合相结合,从而得到包含更多细节特征的新图像。     

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。     

图像融合中小波边缘效应的消除方法

研究基于小波变换的图像融合方法中图像边缘效应产生的原因和消除方法．依据小波变换的定义和重构过程中所用多种边界延拓的方法，分析了边缘效应产生的原因，据此改进了传统边界延拓方法．利用先截短后扩展的延拓方法满足了图像边缘完全重建的要求．实验证明，改进后的边界延拓方法消除了原有融合图像中的边缘效应，有效地改善了融合图像质量．     

基于小波变换的快鸟遥感影像数据融合

在给出小波变换基本模型的基础上 ,探讨了采用小波正交分解与重构来进行遥感信息融合的基本原理 .快鸟影像数据是目前新的高分辨率卫星遥感数据产品 ,在分析该数据特点的基础上 ,考虑采用小波变换应用于快鸟高分辨率卫星影像数据全色和多光谱数据的融合 ,并给出了具体的数学模型和实现流程 .作为实际应用 ,又详细给出了小波用于遥感数据融合的中间过程和最后结果 ,并通过分析影像融合的效果 ,提出了有效的成果调整方法 ,且说明了该方法是切实有效的     

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.     

一种基于小波变换的图像融合新方法

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用，以小波变换为工具是这一领域研究方法上的重大突破。在小波变换的基础上，对基于区域的融合算法进行了深入研究，提出了一种多光谱图像融合的新算法，并与其它几种算法进行了比较，仿真结果表明该算法简单，稳定性好，图像增强效果好，在图像增强中是一种比较可取的有效算法。     

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HIS变换与atrous小波分解的遥感影像融合

针对多光谱影像与全色影像的融合，本文在分析HIS变换及基于Mallat小波算法的影像融合方法的基础上，提出了一种基于HIS变换与atrous小波分解相结合的遥感影像融合方法，并给出了实现的过程．通过主观视觉效果分析与客观性能参数分析，新方法的性能优于HIS变换融合法、PCA变换融合法、小波变换融合方法，不仅较大地提高了融合影像的空间细节表现能力，井保留了多光谱影像的绝大部分光谱信息．     

双能量摄影胸片图像的小波融合方法

根据双能量摄影胸片图像的各自特点，采用一种新的基于小波能量尺度分析算法，有效实现了基于像素级的多模图像融合。通过对同一病人双能量摄影下的胸片图像的实际应用，表明基于该方法的医学图像融合方法能有效地集中原始多源图像的优点信息，融合图像较清晰且方法简单、实用，并可用于其他图像融合处理上。