基于小波能量加权的医学图像融合新算法

目前的大多数基于小波变换的医学图像融合算法,由于没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对于融合效果的重要性,因而得到的融合效果有时并不理想.现提出一种小波域按邻域加窗能量加权的融合准则,该准则根据人体颅部18F-FDG和MRI-T1图像的特点,充分考虑到了低频分量和高频分量邻域特征,对原图像高、低频小波系数分别选用具有不同物理意义的窗矩阵进行邻域加窗能量计算,以归一化加窗能量为权值对各小波系数进行加权,得到融合小波系数,经过小波反变换重构出融合图像.实验证明,采用提出的融合算法得到的融合图像很好地包含了源图像的信息,该算法在医学图像融合应用中比传统的小波系数取大算法、加权平均算法及按邻域方差加权算法效果更好.     

基于小波-Contourlet变换的区域能量加权图像融合算法

为了消除Contourlet变换中拉普拉斯金字塔分解存在的信息冗余,提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像融合算法.该算法采用了不同的窗口函数计算图像高频分量和低频分量的区域能量;以区域能量计算的归一化权值对各小波-Contourlet系数进行加权,得到融合小波-Contourlet系数.实验结果和均值、方差、熵与交叉熵等客观评价数据表明,在相同融合规则下,小波-Contourlet变换能够取得比Contourlet变换更好的结果;在相同变换条件下,基于不同窗口函数的区域能量融合规则的融合效果好于基于均值窗口函数的区域能量融合规则和低频采用均值与高频取最大值的融合规则.     

基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.     

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.     

基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络图像融合

提出了一种基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络的图像融合方法.先使用小波变换的方法来分解配准后的各个源图像,进而得到各个源图像的低频分量和高频分量,再把得到的低频和高频系数进行融合处理,使用高斯加权平均的低频融合规则来处理低频子带,利用双通道脉冲耦合神经网络的融合规则处理各高频子带,链接系数为图像的清晰度.融合后的小波系数取决于点火图和点火次数的多少,最后的融合图像由小波逆变换得到.实验结果表明,该方法能更有效地提取原始图像的特征信息,在主观视觉效果以及客观性能指标上较传统算法都有所改善.     

基于小波变换的图像融合算法研究

为提高不同聚焦图像的融合质量,提出一种基于小波变换的图像融合改进算法. 利用小波变换将多聚焦图像进行多尺度分解,对分解后的高频系数与低频系数采用不同的选择方案,采用3×3滑动高斯窗口分别计算出待融合图像高频部分的相似度矩阵以及边缘能量矩阵,最后采用将结构相似度与图像边缘算子结合的融合算子对图像进行融合. 结果表明,该改进算法极大地抑制了图像融合中振铃效应,有效避免了融合过程中的信息缺失, 融合图像具有更好的视觉效果.      

基于对比度增强与小波变换相结合的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像在传统离散小波变换的基础上,提出了一种基于对比度增强与小波变换相结合的红外与可见光融合算法.对红外图像进行对比度增强和去噪预处理,选取最佳小波基,分别对红外与可见光图像进行多尺度小波分解,提取两张图像的高频与低频分量,高频与低频取绝对值最大,对高低频分量进行小波逆变换重构图像.实验结果表明,该算法能够有效地获取边缘等细节信息,得到较高清晰度和对比度的融合图像,其边缘强度、信息熵、标准差、清晰度等客观评价指标均优于传统的PCA、Laplace金字塔和离散小波变换等算法.     

一种复合的多源序列图像融合方法

提出了一种复合的多源序列图像融合方法。对从序列图像中提取的两帧配准的源图像进行小波多尺度积分解,首先采用改进的小波多尺度积方法定位其模极大值点。然后采用基于区域的方法获得融合的小波系数,对于低频分量,通过比较两幅子图像块的空间频率和对比度来确定其质量,以此得到融合图像的低频分量。对于高频分量中的模极大值点,通过绝对值选大来获得该点的融合小波系数;对于高频分量中的非极大值点,通过比较两幅子图像对应块的均匀度测度,而后获得融合图像的高频细节分量。通过反变换重建可以获得最佳的融合图像,同时增强了图像中目标的边缘信息。结合多聚焦图像序列、缸外图像序列．缸外和可见光图像序列的融合实验,表明所提算法的优越性和实用性。     

一种基于NSCT和像素相关性的图像融合算法

由于小波变换在处理二维图像融合中存在缺陷,提出一种更优越的基于NSCT变换的图像融合算法,分别介绍了低频系数和高频系数融合规则。低频系数融合用基于能量方差决策值最大法,可以有效提高图像融合质量;高频系数融合规则用区域对比度与区域能量相结合的方法,可以减少噪声干扰。得到低频和高频融合系数后,通过NSCT反变换重构图像,得到融合图像。最后选用4种常用的图像融合方法与此文算法进行对比仿真实验。通过主观观察和客观指标的比较,充分证明此文融合算法的优越性。     

基于小波变换和灰色理论的多聚焦图像融合算法

在小波变换图像融合的基础上,针对融合规则的选择,本文设计实现了一种基于小波变换和灰色关联分析的多聚焦图像融合方法。该算法的基本思想是对待融合图像进行小波分解,然后低频系数采用取平均的方法,高频系数采用灰色关联度进行融合。实验结果显示,该融合算法得到的融合图像远景效果和近景效果均比较清晰,优于常见的融合方法。     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法研究

针对传统算法融合图像质量差、清晰度低、损失图像包含信息的弊端,提出一种新的云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法,介绍了尺度空间理论。通过具有平移不变性特征的提升静态小波变换算法对云计算环境下大数据视频图像进行尺度空间融合,对待融合图像进行提升小波变换分解处理,获取不同尺度空间下的低频子带系数与高频子带系数。针对低频子带系数与高频子带系数给出各自的融合方案,获取融合图像的提升静态小波变换系数。通过提升静态小波逆变换获取最终的融合图像。从主观和客观两个方面对所提算法的融合效果进行测试。结果表明,所提算法主观融合效果好,通过客观评价指标对融合图像进行评价,发现所提算法得到的融合图像清晰度、质量佳,不会损失图像包含信息。     

基于ICA和DCT的鲁棒性盲水印算法

提出了一种结合独立分量分析和离散余弦变换的数字图像鲁棒性盲水印算法.首先将载体图像分解成互不重叠的8×8子块,再对各子块进行离散余弦变换,接着把经过置乱和平铺扩展处理的水印嵌入到余弦变换的低频系数上,最后进行逆余弦变换得到嵌有水印的图像.在不需要原始图像、水印和攻击类型等信息的情况下,算法实现了真正意义上的水印盲提取.仿真实验表明,该算法对JPEG压缩、尺寸缩放、滤波等攻击具有较好的鲁棒性.     

基于小波变换的镁合金双弧焊多聚焦熔池图像融合算法

摘要： 针对镁合金双弧焊多聚焦熔池图像融合规则的选择,提出了基于窗口化小波低频系数的融合规则.该融合规则考虑了低频分量对融合后图像的贡献和图像像素间的相关性.由实验结果及客观评价数据表明,该算法能够得到较好的融合效果,增加了镁合金双弧焊多聚焦熔池图像中的清晰目标和融合熔池边缘信息.     

非下采样Contourlet变换耦合锐度制约的遥感图像融合

当前多数遥感图像融合算法主要是依靠比值法选取全色图像或多光谱图像中的其中一个高频子带作为高频融合系数,忽略了另一个高频系数所包含的信息,易导致融合图像出现模糊以及光谱失真等不足.对此,本文提出了基于非下采样Contourlet变换与锐度制约模型的遥感图像融合算法.通过亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光谱图像的I,H,S分量,利用非下采样Contourlet变换对多光谱图像的I分量以及全色图像进行多尺度精细分解,得到相应的低频子带与高频子带;利用像素点邻域的像素值之差构造锐度制约模型,完成低频子带的融合.考虑多光谱图像中I分量与全色图像的高频子带特征,构造高频子带融合模型,完成高频子带的融合;将融合后的高频子带与低频子带通过非下采样Contourlet逆变换,输出融合图像的亮度分量珔I,将珔I与H,S分量进行IHS逆变换,形成最终的融合图像.仿真实验显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提方法的融合图像具有更高的视觉质量,可保留更多的光谱以及边缘等图像细节信息.     

一种新的图像融合算法

提出一种各分解层上的不同频率分量采用不同的融合算子的双正交小波函数图像融合的新方法。首先将参加融合的两幅图像进行双正交小波多尺度分解,再根据纹理信息函数和边缘亮度函数的相关系数,对分解后的高频部分和低频部分采用不同融合算子进行加权融合。仿真结果表明,该算法与传统的图像融合算法相比较,能得到清晰度更高,偏差指数更小的融合图像。     

结合空间信息的FCM脑图像分割

针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割时没有利用图像的空间信息而对噪声敏感、分割结果不够准确的问题,提出一种结合空间信息的FCM改进算法.该算法利用邻域像素间的灰度差异计算出邻域加权系数,并利用该系数对中心像素的隶属度进行更新,控制邻域像素对中心像素的不同影响;该算法还利用了快速FCM算法对图像进行初始分割.对MRI脑图像分割的实验结果表明FCM改进算法简单有效,具有较强的抗噪能力,能取得较好的图像分割结果.     

基于ICA和DWT的自适应盲水印算法

为了使数字水印具有较强的鲁棒性和不可见性,提出一种基于独立分量分析（ICA）和离散小波变换（DWT）的自适应鲁棒性盲水印算法.该算法先将载体图像进行小波变换,然后将原始水印进行平铺和置乱,再根据噪声可见函数（NVF）的视觉掩蔽作用,将其自适应地嵌入到载体图像小波变换域的低频系数上,最后利用ICA技术实现了水印盲提取.实验结果表明,该算法的水印不可见性较好,且可抵抗多种常见水印攻击,其中对JPEG压缩、尺度缩放等攻击的鲁棒性较突出,可应用于图像的版权保护.     

基于离散多小波变换的遥感图像融合方法

以不同分辨率的遥感图像为对象,基于Chui—Lian（CL）离散多小波变换的特性,提出了一种新的图像融合方法．该方法将两幅不同的源图像分别进行预处理和多小波分解得到各个分解图像,然后对分解图像分别采用基于区域特征的融合方法,得到混合的分解系数,通过多小波重构和后处理算法从而获得融合图像．该方法能够为图像融合提供一种比传统的小波变换更加精确的融合方法．实验结果证明采用这种方法可以得到更好的融合效果,不仅能够完好地显示源图像各自的信息,而且能更好地将源图像的细节融合在一起．     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统图像融合算法某些方面的不足,提出了一种基于Conlourlet变换的多聚焦图像融合算法。首先对两幅多聚焦图像进行Contourlet变换,得到不同分辨率层次下的Contourlet系数,包括低频分量和高频分量,利用Contourlet变换将图像的低频子带与高频子带进行分离,低频部分采用平均方法求出相关系数,高频部分采用绝对值取大的方法求出相关系数,对两个相关系数进行融合处理。实验结果表明,与传统的多聚焦图像融合算法相比,该算法增强了图像融合在细节方面的表现能力。     

改进区域分割的多聚焦图像融合方法

针对传统多尺度几何分析方法在图像融合时易损失清晰度以及融合规则选取复杂的缺点,提出一种改进基于区域分割的多聚焦图像融合方法;首先,根据提升静态小波变换快速获得初始融合图像,并对初始融合后的图像进行Normalized Cut算法处理以获得不同的分割区域,然后分别对原始图像进行NSCT变换并计算每个分割区域内高频分量系数的绝对值之和,最后选取绝对值最大的区域为融合后区域,并通过遍历每个分割区域获得融合后的多聚焦图像;数值试验证明,本算法不但融合规则选取较传统多尺度分析融合算法简单,还能够有效克服清晰度损失的缺点,具有有效性。