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.     

基于结构相似性的多传感器图像融合

采用SCDPT变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到图像不同尺度、不同方向的频带系数.然后对低频子带系数采取基于结构相似性(SSIM)、区域能量和区域平均梯度的融合规则,对方向子带系数采取基于SSIM和区域方差的融合规则.最后通过SCDPT逆变换得到融合图像.采用信息熵、平均梯度、互信息、边缘强度、均值等作为客观评价指标,实验结果表明,相对于小波变换、拉普拉斯金字塔变换、梯度金字塔变换,所提出的算法能够充分提取图像特征,具有更灵活的方向性和平移不变性,并且能够准确捕获图像轮廓特征信息和纹理细节信息.融合结果优于大部分基于其他多尺度变换的图像融合算法.     

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.     

基于目标提取和小波变换IHS图像融合算法

针对传统的IHS(Intensity-Hue-Saturation,强度-色调-饱和度)融合算法会使部分光谱信息丢失,提出一种基于目标提取和双正交小波变换的IHS图像融合算法,主要应用于红外图像与可见光图像的融合.算法首先采用基于区域能量的算法在红外图像进行目标提取,将目标图像与可见光图像进行IHS融合.对融合后的图像进行小波变换,变换得到的高频分量与低频分量分别提出适合的改进融合规则.通过实验数据分析,该算法得到的图像包含的信息更多,图像的清晰度更高.     

基于多小波域变换和分形维数的图像融合算法

为了充分利用图像的纹理特征,本文将多小波变换方法和分形理论相结合,提出了一种新的基于多小波变换域方向对比度和分形维数的图像融合算法.该图像融合算法首先通过多小波变换进行原始图像分解,然后采用差分和维数法计算分形维数相应的低频分解系数,建立基于分形维数的低频融合规则,高频部分则根据方向对比度的值通过选择法或加权平均法进行融合计算.该算法对IR图像和可见光图像进行融合实验,采用图像熵、标准偏差以及质量度量这些客观指标评估图像融合的质量.实验结果表明,把分形维数与多小波变换方法相结合进行图像融合处理,图像融合质量和效率都明显提高.     

基于梯度的多图像小波变换运动测量

利用小波变换的特性,设计了一种基于梯度的多图像小波变换运动测量算法.该算法利用多幅图像的数据计算两幅图像的运动,精度得到了较大的提高;同时结合可靠性检验,对通过了可靠性检验的光流约束利用快速的小波变换,进行多层并行的时间微分.同传统运动估计算法相比,这种多层并行小波变换运动测量算法避免了估计中的误差传播,从而提高了测量精度.实验模拟结果表明,该算法不但实现简单,而且运动测量精度高.     

基于小波的数字图像隐藏算法

在研究小波变换的基础上,给出了一种基于小波的快速图像隐藏算法.利用小波变换(DWT) 的基本原理,对公开图像进行小波变换,将把小波变换后的系数与秘密图像进行融合,最后利用小波逆变换进行图像重构得到结果图像.数值试验表明该方法的抗攻击能力较强,并保证了很好的视觉质量,且算法简单易行.     

一种基于小波变换的图像融合选择方案

介绍了一种基于小波变换的图像融合算法,它利用像素邻域平均梯度作为选择依据,对小波变换后的高频系数进行选择,再逆变换完成图像融合.通过对红外热图与可见光图像的融合实验表明:基于小波系数区域平均梯度的融合能使红外热图更加清晰,融合的图像光谱变异性较小,图像效果较好.     

一种三维地形可视化细节简化方法

通过对数字高程模型数据多进制小波变换金字塔和基于二次误差的三维景观全局简化算法的讨论，提出了一种基于多进制小波变换改进的三维地形细节简化绘制方法，并给出了算法实验结果。     

自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点.现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊.因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法.实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阂值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息.     

SPOT5全色与多光谱图像融合方法研究

为了在提高图像空间信息质量的同时能尽可能保持原图像光谱特性,采用常用的IHS变换融合、K-L变换融合、Brovey变换融合,以及小波变换融合方法,对SPOT5全色与多光谱图像进行融合处理.通过对各融合结果图像进行主观和客观的综合评价,得出利用小波变换融合方法对SPOT5进行融合处理得到的结果图像其空间质量和光谱质量综合表现最好.     

基于小波变换的分块融合算法

目前许多关于图像融合的研究都在空域中进行,隐藏水印图像抗攻击的能力较差.本文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.     

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．     

基于方向对比度的彩色多聚焦图像融合

提出了一种基于方向对比度的彩色多聚焦图像融合算法：首先提取出各三基色分量，并对它们分别进行小波变换得到待融合图像的多分辨分析，求出各三色分量多分辨率图像的方向对比度，然后以方向对比度为判据．在图像的多分辨分析的相应各级上进行融合，利用小波逆变换重构出三基色分量融合后的图像，最终再合成融合后的彩色图像．试验结果表明：此算法能较好地解决彩色多聚焦图像融合问题．     

基于小波变换的块匹配运动估计方法

将小波变换引入低码率视频图像序列的运动估计研究中，提出了基于小波变换的块匹配搜索方法．该方法的特点是可根据运动物体的大小和运动程度，用可变宏块进行运动估计，统一了匹配块和匹配点的搜索，发展了一种改进的三步搜索算法．实验结果表明，该算法比三步法有更高的精度，更适应低码率和多细节视频图像传输中的运动估计．