基于跨层复制连接卷积神经网络的遥感图像融合

首先, 基于卷积神经网络提出一种采用跨层复制连接操作融合不同尺度特征图的遥感图像融合模型, 解决了传统遥感图像融合方法对不同类型遥感图像需人为选择不同的分解融合规则, 导致融合图像质量受选择规则影响较大的问题. 其次, 使用Deimos卫星和QuickBird 卫星数据验证该方法的有效性, 并用主观和客观相结合的方法评价融合图像质量. 实验结果表明, 该遥感图像融合模型与传统方法相比, 能有效将全色图像的空间信息与多光谱图像的光谱信息融合, 并抑制光谱扭曲.     

基于跨层复制连接卷积神经网络的遥感图像融合

首先, 基于卷积神经网络提出一种采用跨层复制连接操作融合不同尺度特征图的遥感图像融合模型, 解决了传统遥感图像融合方法对不同类型遥感图像需人为选择不同的分解融合规则, 导致融合图像质量受选择规则影响较大的问题. 其次, 使用Deimos卫星和QuickBird 卫星数据验证该方法的有效性, 并用主观和客观相结合的方法评价融合图像质量. 实验结果表明, 该遥感图像融合模型与传统方法相比, 能有效将全色图像的空间信息与多光谱图像的光谱信息融合, 并抑制光谱扭曲.     

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。     

一种改进的塔形分解图像融合算法及其在DSP上的实现

本文首先阐述了基于塔形分解的图像融合的原理和步骤,然后针对实时嵌入式系统的特点提出了一种新的称为固定权的融合规则,该方法具有简单,可行,便于调节的特点.接着,通过Hatlab仿真和交叉熵的客观评价方法证明了固定权新融合规则的可行性和有效性.最后,在DSP平台下,用基于固定权新融合规则的算法实现了两幅大小为240x320的可见光和红外光图像的实时图像融合.     

基于模糊推理的小波域图像融合规则

现有的2种主要的小波域融合规则,即选择绝对值最大系数规则和选择与加权平均相结合的规则,都存在着融合信息不完整和易受噪声干扰等缺点.为克服这些缺点,使融合图像包含尽可能多的源图信息,提出了基于模糊推理的小波域融合规则.此规则根据源图像小波系数的局部区域特征,通过模糊推理确定各源图像相应系数的权值,再对相应系数加权平均得到融合后的小波系数.实验结果表明,使用基于模糊推理的融合规则融合的图像,在峰值信噪比以及与源图像之间的互信息量等方面均优于使用2种现有规则进行融合所得的图像.新规则有效地克服了现有规则的缺点,具有更好的信息完备性和鲁棒性,尤其在源图像受到噪声污染的情况下,其优势更加明显.     

基于D-S证据理论的纹理图像分类方法

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设.实验结果表明,基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.     

一种小波加权局部对比度的医学图像融合方法

针对利用小波变换进行医学图像融合存在的问题,提出一种基于小波变换的加权局部对比度的医学图像融合方法,该方法在低频子带采用区域标准方差的融合规则.由于人类视觉系统对局部对比度比较敏感,高频子带根据小波变换的方向特性采用加权局部对比度的融合规则,结合人眼视觉特性给出了加权局部对比度的系数选择方案,该规则更加符合生理视觉的特性.实验结果表明:该方法与传统融合方法相比,得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

基于权重的HSI多通道图像融合

针对现有的彩色图像融合方法所存在的融合失真问题,提出了一种基于权重的HSI多通道图像融合方法.将源图像从RGB颜色空间转换为HSI颜色空间,采用不同的融合规则对I、H和S分量进行融合,再将融合后的通道图像再转换为RGB图像.该算法融合后的图像更加清晰,无颜色失真,并且算法复杂度低.实验结果表明,该图像融合算法优于传统经典的融合算法.     

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.     

基于Harris特征点检测法的雷达图像与电子海图的数据融合

为解决雷达图像和电子海图显示与信息系统(ECDIS)单纯图像叠加中的问题,在分析基于图像特征的自动图像配准算法基础上,提出基于Harris特征点检测法的图像配准技术,同时对强度、色调和饱和度(HIS)颜色模型在图像融合中的应用进行了探讨,给出基于特征的小波变换融合方法.对图像融合效果的仿真结果表明,该方法获得的融合图像优于传统方法.     

基于IHS色彩空间和Contourlet变换的图像融合方法

本文提出一种基于Contourlet变换与IHS色彩空间的图像融合方法。该方法首先对彩色图像进行IHS空间转换,然后对待融合图像的I分量做融合规则融合即首先对I分量做Canny算子运算。在计算出图像的边缘点后,再对边缘点和非边缘点做不同规则的融合。该方法对彩色图像的处理能有效的提供图像的清晰度和相关系数。实验仿真结果表明：与加权融合、PCA融合方法比较,该方法能有效改善融合质量并取得较好的视觉融合效果。     

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。     

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。     

一种基于二代Curvelet变换的图像融合新算法

基于Curvelet变换,提出了一种新的融合算法.首先将图像进行Curvelet变换,然后对低频系数和高频系数采用不同的融合规则将Curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果.对该方法得到的融合图像进行了主客观评价和对比.实验结果表明,该方法得到的融合图像在图像边缘等细节上比其他方法得到的图像具有更好的视觉效果,在均方误差、峰值信噪比、相似度等客观指标上都优于其它方法.     

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.     

一种基于第二代曲波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种基于第二代曲波变换的多聚焦图像融合方法。将两幅源多聚焦图像分别进行第二代曲波变换分解,得到各自的低频子带系数和各带通方向子带系数;采用一定的融合规则对曲波变换系数进行组合得到融合图像的曲波系数;最后对得到的曲波系数进行曲波重构得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合效果明显优于常见的融合方法。     

基于局部均值和标准差的Curvelet变换遥感图像融合算法

为充分利用各种遥感图像的有用信息,在Curvelet变换的基础上,提出一种基于局部均值和标准差限定的遥感图像融合算法.通过Curvelet变换将同一场景下的高空间分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像分解到不同尺度、不同方向的频带范围内,然后对低、高频系数分别采用最大值法和局部均值及标准差限定法的融合规则进行融合,最后进行Curvelet反变换得到融合图像.实验表明,基于该融合规则的Curvelet算法优于传统的遥感图像融合算法.     

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．     

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1αβ空间和抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对遥感图像中多光谱和全色图像的融合问题,提出一种基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换(non-aliasingcontourlet transform,NACT)的融合方法.该方法首先将多光谱图像进行lαβ变换,对其l分量和全色图像分别进行抗混叠Contourlet变换;然后,利用循环平移(cycle spinning,CS)算法消除由于变换缺乏平移不变性而引起的图像失真,对得到的低频子带系数和各带通方向子带系数分别进行融合;最后,通过抗混叠Contourlet逆变换和lαβ逆变换得到新的l分量以及融合后的高空间分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法优于传统的色度-亮度-饱和度(hue-intensity-saturation,HIS)变换融合方法、小波融合方法以及Contourlet变换方法.