基于梯度金字塔图像融合的研究

根据人体视觉对梯度的敏感性特点,采用梯度金字塔融合方法对图像进行具有方向性的多尺度、多分辨率分解,然后采用基于区域信息特征的融合规则对图像进行融合,最后进行梯度金字塔分解的逆变换得到融合图像,并对融合结果作出评价。实验结果表明,该方法对多焦点和多光谱图像融合都十分有效。     

基于金字塔模型和各向异性滤波的分层自适应图像增强算法

结合拉普拉斯金字塔模型分解和前后双向异性扩散算法,提出一种分层自适应图像增强算法.该算法首先进行图像的高动态范围压缩,然后采用拉普拉斯金字塔模型方法将原始图像分解为不同尺度和频率下的带通图像序列.根据不同频率层图像的纹理方向特征,设计自适应参数法修改扩散传导方程的参数,在不同频率图像层上分别实现噪声平滑和边缘特征的增强.仿真实验通过与其它图像增强算法进行比较,评价结果表明,提出的分层自适应图像增强算法的处理效果良好,定量评价指标大幅改善.     

利用统计特性进行图像融合效果分析及评价

研究图像融合的客观效果评价。利用图像的统计特性,即均值、标准方差、熵、交叉熵进行融合图像分析及效果评价的方法,并以多尺度对比度金字塔图像融合方法为例,就同一目标可见光与红外图像融合的具体情况,对融合层数不同的结果图象进行分析和评价。评价结果与理论分析结果、目视效果相吻合。统计特性是一种客观和实用的对融合图像效果进行分析及评价的方法。     

基于Spline金字塔的图像融合方法

图像融合作为信息融合的一个重要领域已广泛应用于遥感、医学、计算机视觉、军事目标探测和识别等多方面。文章在传统的多分辨金字塔结构—Laplace金字塔的基础上提出Spline金字塔融合算法,有一定的探索性和创新性。在融合过程中着重讨论了塔形结构的分解和重构及融合规则。由实验结果可以判断Spline金字塔算法是一种有效的图像融合算法。     

基于信息回收和频域金字塔的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光图像融合过程中所存在的视觉效果模糊、信息损失等问题,提出了一种基于信息回收和频域金字塔的图像融合算法.首先,在图像金字塔的上下采样过程中,使用频域滤波器替代空域滤波器进行滤波,构建源图像的拉普拉斯金字塔.其次,将两个金字塔的对应层进行融合并构建融合金字塔,同时针对融合过程中损失的信息构建回收金字塔.最后,通过上述两个金字塔分别重构出结果图像并叠加得到最终的融合图像.实验结果表明本文所提出的算法能够获得较好的融合效果,在视觉信息保真度等客观评价指标上均优于经典算法.     

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。     

云计算环境下大数据视频图像的尺度空间融合算法

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。     

一种基于多尺度分解的多传感器图像融合方法

给出了一种基于多尺度分解(易操纵金字塔分解)的多传感器图像融合算法．该算法把来自不同传感器的图像分解成不同尺度、不同方向(不止3个)的子带系列；使用基于相似性量测的规则融合各相应子带图像；再进行反变换，获得融合后的图像．实验结果表明该方法有较好的融合效果．     

基于高斯金字塔的运动目标检测

针对自然环境下运动目标检测背景动态变化问题,提出一种新的基于高斯金字塔模型的背景差分算法.首先将图像序列进行多尺度分解,得到不同分辨率下的当前帧和背景帧;然后,在不同分辨率下采用高低双阈值进行背景差分运算,得到双阈值产生的2帧前景图像,阈值根据环境自动获取;最后,将各层差分图像自顶向下融合检测感兴趣的运动目标,并在HSV空间中去除阴影.背景模型的初始化和更新方法基于2种假设:一是背景点出现的概率较大;二是距离当前帧越近的点越能真实地描述背景.研究结果表明:该算法能有效地应用于动态背景环境下,可以克服光照变化及阴影的影响.多个标准图像序列的测试证明了该算法具有较高的准确性、鲁棒性和自适应性,时间复杂度低,可以运用于实时检测系统中.     

基于特征塔集的遥感图像融合方法

提出了图像特征塔集的概念，给出了一种基于特征塔集的融合方法．算法主要包含两部分，子图像的融合及对应残差图像的融合．图像的大部分能量和信息包含在子图像中，因此，在图像金字塔的子图像融合过程中，特征塔集的构造由局部能量和局部熵组成．考虑到残差金字塔包含了原始图像的边缘或高频成分，因此采用梯度作为其融合特征．最终的融合结果，可利用金字塔反变换获得．由于将残差金字塔也引入到融合算法的设计过程中，因此融合的精度得到一定的提高，另外，采取简单的金字塔可以有效地控制算法的复杂度．实验结果表明了算法的合理性和有效性．     

基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价

为提高图像质量客观评价与主观评价的相关性,提出了一种基于图像内容和双目特性的立体图像质量评价方法。首先,分别对参考和失真图像的频域信息加权,提取感兴趣区域作为权重进行融合计算,得到基于图像内容的评价值;然后,利用拉普拉斯金字塔和双目加权模型实现对左右视点图像的逐层分解、融合,并重构合成图,得到基于双目特性的评价值;最后,结合两者得到立体图像质量评价值。以LIVE3D图像库为样本,将该方法与主观评价值作相关性分析。在相同条件下,对于五种失真类型的立体图像,其Spearman等级相关系数总体优于现有算法。结果表明,该评价方法对立体图像质量的预测结果与主观评价值具有较高的一致性。     

一种基于金字塔策略的人脸超分辨率方法

高分辨率预期图像与低分辨率输入图像分别位于高斯金字塔的第0层和第i层.超分辨率过程据此被分成i-1个子过程,逐层进行,即将第k层低分辨率图像的超分辨率估计图像(位于第k-1层)作为第k-2层高分辨率预期图像的输入,直至产生第0层高分辨率估计图像为止.在每个超分辨率子过程中,采用基于patch的搜索策略.文中对这种基于金字塔策略的人脸超分辨率方法进行了实验,结果表明该方法能够达到很好的超分辨率效果.     

图像金字塔模型应用研究综述

对近年来图像金字塔相关算法和应用的研究进展进行了详细调研，对比分析了常见的图像金字塔模型的典型算法和应用，包括图像融合和分割、图像增强、遥感图像物体检测和识别。重点总结了高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的典型应用，包括无人机图像捕获、车辆及车牌识别等方面。最后对图像金字塔未来的研究方向进行展望。     

基于多图像与多分辨率的路面裂缝检测方法

路面图像的复杂性及裂缝信息的弱信号性导致对路面裂缝进行检测非常困难,为此提出一种基于多图像和多分辨率的路面裂缝检测方法.首先,在数据采集上,本文使用双摄像机对同一段路面于不同角度进行数据采集,光源分别使用定向光源和自然光源进行测试.其次,在裂缝检测上,使用金字塔变换对图像进行多尺度分解,再将每个尺度的分解图像阈值处理后重建为类梯度(gradient-like)图像,然后使用分水岭算法对类梯度图像进行分割,得到细化后的检测图像.最后,将同一块路面的两张检测图像进行融合,得到最终的检测图像.经试验证明,融合后的结果比单张图像检测效果更好,且使用多尺度的方法能更好保存图像的几何特性,很大程度提高了路面裂缝检测的可靠性和精度.     

基于多形态学成分分析的图像融合

将多尺度分解与稀疏表示相结合,提出了一种基于多形态学成分分析（MCA）的图像融合算法。采用基于联合稀疏表示（JSR）的方法融合卡通子图像中的冗余和互补信息,并利用基于方向特征的方法融合具有更多细节信息和噪声的纹理子图像。结果表明,提出的图像融合算法在主观视觉效果和客观评价指标上均优于先进的图像融合算法。     

基于模糊变换耦合最大熵的医学图像融合算法

针对融合医学图像在过渡区微小细节及边缘信息不够清晰,边缘容易失真等问题,提出了一种基于模糊变换耦合最大熵值的多模态医学图像融合算法.首先,将待融合图像划分为大小相同的非重叠图像块,引入模糊变换对得到的图像块进行处理得到模糊子块,并利用邻域最大熵融合规则对模糊子块进行融合,获取新的融合子块;然后,将新的融合子块进行逆模糊变换,利用选择最大值融合规则,将逆变换得到的子块进一步融合生成最终融合医学图像.实验结果表明:与当前医学图像融合算法对比,本文算法在主观评价与客观评价指标边缘强度、信息熵、互信息、峰值信噪比上具有更大的优势,其融合图像边缘更加清晰,细节丰富,克服了边缘模糊与伪轮廓,更能够有效完成医学图像融合,实现了多模态医学图像信息互补.     

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.     

基于小波域HMT模型融合的图像分辨率增强

图像的分辨率可以通过预测细节子带中的小波系数来得到提高.采用Gaussian混合模型的小波域隐马尔可夫树可以精确地描述真实图像的统计特性,非常适合于预测图像的细节子带.但是这类方法的缺点是被预测的小波系数是随机生成的,每次算法得到的结果均不相同,只能从中选择一个作为最终结果.本文提出了一种算法,将随机结果根据局部方差融合规则融合到一起,从而产生一幅更适合人类视觉系统的图像.实验结果证明了本文算法的有效性,其主观和客观评价指标均优于传统算法.     

基于边界约束最优投影梯度NMF的TINST域图像融合方法

针对多模态图像的融合问题, 提出一种平移不变不可分离剪切波结合边界约束最优投影梯度非负矩阵分解的图像融合方法, 解决了已有融合方法中融合精度较低的问题. 该方法利用平移不变不可分离剪切波对源图像进行分解; 将低频子带系数视为原始观测数据, 采用边界约束最优投影梯度非负矩阵分解算法得到包含特征基的融合低频子带系数, 将高频方向子带系数作为脉冲耦合神经网络的外部输入激励, 边缘强度作为链接强度, 经点火处理和判决选择运算, 得到融合高频方向子带系数; 最后对融合子带进行平移不变不可分离剪切波逆变换得到融合图像. 为了验证该融合方法的有效性, 对几组不同模态的图像进行对比融合实验. 融合图像的主观与客观评价结果表明, 该融合方法优于目前已有的典型多尺度图像融合方法.     

一种基于局部金字塔分解的图像拼接

目的研究提高图像拼接效率的方法。方法利用拼接区域的相似性信息降低图像拼接的计算量。结果提出一种图像拼接过渡区域的搜索方法,并以此在空间上约束被拼接图像拉普拉斯金字塔(Laplacian pyram id)分解和图像的拼接、重构计算。结论实验表明该算法在保证拼接质量的前提下明显提高了基于金字塔分解的图像拼接算法效率。