像素级多模式医学图像融合研究

采用小波变换算法,对颅脑计算机断层成像(CT)与核磁共振成像(MRI)的图像进行融合.将两幅源图像分别进行小波分解,然后取两幅图像小波系数矩阵对应元素的最大绝对值构造小波系数矩阵,进而重构融合图像.结果表明,融合生成的图像中软组织和骨骼均十分清晰,能提供反映原始图像中更为全面的、互为补充的多重信息,对颅脑病变的定性、定位研究有实用意义,从而具有重要的临床应用价值.     

基于小波变换的图像像素级融合算法研究

提出了一种基于小波变换的图像融合方法,并针对该算法对存在局部噪声的图像以及局部噪声和局部模糊并存的图像融合效果不理想的问题,提出了改进算法。弥补了原算法的缺陷。实验证实,改进算法对不同类型的图像具有较好的适应性和鲁棒性．有实用价值。     

基于波波变换的多分辨图像融合

图像的小波多分辨表征是把图像特征按度和方向映射到由波波变换系数构成的金字塔结构的各层中。在此数据结构中，使用不同的基于区域的特征选择方法，实现了对稆原始图像的明显特征的选择，包括基于能量和基于边缘检测的方法。     

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．     

基于多小波变换的遥感图像融合算法研究

多小波是小波理论的扩展,多小波分析能够为图像提供一种比小波多分辨分析更加精确的分析方法。梯度加权平均法对高频小波系数的选取不是简单的丢弃,而是进行加权叠加,更大限度地保留了原始图像的信息。在遥感图像的融合中将两者结合,提出了一种基于多小波变换的遥感图像融合算法。以GHM多小波为例,通过Matlab编程实验,将梯度加权平均法融合结果与最大值选择法进行比较,得到了较好的效果。     

一种基于四元数小波变换的图像融合方法*

目的基于四元数小波变换理论提出了一种新的图像融合方法。方法基本思想主要包括3步:首先,对图像进行四元数小波分解,得到各个尺度下的高频子带和低频子带。其次,对高频子带和低频子带分别采用区域最大值法和系数平均的融合准则,得到融合的四元数小波融合系数。最后,利用四元数小波逆变换得到融合图像。结果用所提方法得到了6组测试图像在主观和客观上的融合结果。结论实验表明,所提方法比离散小波变换、对偶数复小波变换和曲线波变换的图像融合方法更有效。     

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。     

一种基于FPGA动态可重构的图像融合算法

提出一种基于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.     

基于对偶树复小波变换的遥感图像薄云去除

在卫星传感器获得的遥感图像中,由于受气候影响,图像可能存在被云雾噪声覆盖的区域.提出一种基于对偶树复小波变换的薄云去除方法,利用该变换将含云遥感图像分解成高频和低频成分,通过对高频补偿和低频抑制处理,有效去除遥感图像中的薄云,恢复云覆盖区域的地物信息.实验结果表明,该方法优于常用的薄云去除方法,在去除薄云的同时能有效恢复云覆盖下的地物信息,此效果源于对偶树复小波变换具有的近似平移不变性和良好的方向选择性.     

基于小波变换的多分辨图像融合

图像的小波多分辨表征是把图像特征按尺度和方向映射到由小波变换系数构成的金字塔结构的各层中．在此数据结构中，使用不同的基于区域的特征选择方法，实现了对各原始图像的明显特征的选择，包括基于能量判据和基于边缘检测的方法．并且结合这两种方法，综合利用了小波系数的方向信息来进行特征选择．实验结果表明，这些不同的信息融合途径，都能有效地实现基于像素级的多重图像融合，特别是有效地克服由于原始图像的灰度特性和边缘特性不相容对图像融合带来的困难．     

基于二元树复数小波变换的特征融合算法

提出了一种利用二元树复数小波变换(DT-CWT)提取遥感图像纹理特征的方法，不仅使得纹理分析具备小波分析的多尺度特性，而且具备了6个方向的选择性、良好的重构性和近似的平移不变性．利用DT—CWT变换提取目标图像的纹理特征，构造目标概率密度函数，并采用基于D-S证据理论的特征层融合算法对目标进行识别处理，实验结果表明，采用基于DT-CWT纹理特征的特征层融合算法对多源低分辨率可见光遥感图像中小目标的识别是有效的．     

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     

一种DT-CWT域内的自适应图像零水印算法

作者提出了一种基于二元树复小波变换（DT-CWT）和奇异值分解（SVD）的零水印算法,核心思想是自适应选取DT-CWT的两个低频系数矩阵的奇异值,作归一化处理后构造零水印信息,并给出了检测阈值分析.实验证明,该算法不仅保证了水印的稳健性和透明性的统一,而且对各种滤波、JPEG压缩、加噪以及一些几何攻击具有较强的稳健性.     

改进基于小波变换的PCNN图像融合算法

以小波变换为基础,针对小波分解后高频域和低频域的特点,分别在低频域采用基于PCNN（脉冲耦合神经网络）的融合方法,在高频域采用改进的PCNN融合算法．仿真图像和评价指标结果显示：改进的PCNN融合算法,有效地提高了图像在边缘、纹理、保留更多源图像信息等方面的综合性能。     

基于边缘检测和小波变换的遥感图像融合算法

针对多光谱图像和全色图像的特点,提出一种边缘检测和小波变换相结合的遥感图像融合方法。该方法在传统图像小波变换的基础上,选择Canny算子对图像进行边缘检测。在小波域中,在各个尺度层对高频子带采用边缘检测,将边缘点完整保留,低频子带利用加权法,再进行小波逆变换重构融合图像。实验结果显示,该方法在保证光谱信息的同时,能有效地突出边缘细节,更好地保持图像的空间分辨力。与传统小波变换法遥感图像融合相比,信息熵提高了6.63%,清晰度提高了32%,相关系数提高了0.36%。     

一种基于掩模技术的图像融合算法

以图像的融合技术为研究对象,利用小波这一有效的信号处理工具对图像进行多尺度的分解,在图像区域特征的指导下选取有效信息构造出合理高效的图像融合方案。     

基于正交小波包遥感图像融合算法研究

正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率,能有效地提取特定的频率成分。首先推导了小波包分析的基本原理,并给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法,最后,通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性。     

基于源图像分析的动态ICA域灰度图像融合方法

提出一种利用源图像之间的冗余、互补等相关信息的动态ICA域融合方法. 针对ICA变换函数训练以及ICA域融合规则设计对算法适应性、计算量、图像融合效果和人眼视觉系统识别能力等的影响,研究提出充分利用源图像的冗余和互补信息,从源图像中自动选择有代表性的图像块作为训练图像块,实现ICA域变换函数随源图像而动态变化. 将文中方法与N.M 2007方法及双树复小波融合算法作为对比,通过人眼主观感知和客观融合评价参数对融合图像进行对比分析,结果表明,文中方法增强了算法的适应性并降低了计算量,增强了图像融合效果,建立了对场景更全面和精确的表达,可使观察者更有效获得场景信息.