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.     

一种基于区域的图像融合新方法

提出了一种基于多通道Gabor滤波器和FCM聚类的图像融合新方法.该方法先利用模糊C-均值聚类算法在多通道Gabor滤波器形成的特征空间上对图像进行区域分割;再对待融合图像进行多尺度小波分解;在此基础上利用Gabor滤波器提取高频段纹理特征构造区域相似度,应用区域相似度及信息量构造加权因子,从而得到融合图像的小波系数;最后,利用小波逆变换得到融合图像.评价融合算法的性能采用了均方根误差、峰值信噪比、熵、交叉熵、互信息5种准则.研究结果表明,该方法具有良好的融合特性.     

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.     

一种新的基于局部小波统计特性的多聚焦图像融合算法

改进了局部小波对比度的定义.提出一种利用小波变换实现多聚焦图像融合的方法.基于新的对比度的融合过程,由源图像上计算的视觉重要性构造融合图像对应的小波系数,因而融合图像更符合人的视觉特性.仿真结果利用熵、交叉熵、均方根误差对该方法的融合性能进行了评价与分析,实验结果表明,该融合方法充分保留图像的细节信息,并具有良好的稳定性.     

基于小波变换的多光谱图像与全色图像融合参数研究

基于小波变换的多光谱图像与全色图像融合,研究当小波基、分解层数、区域大小及IHS变换不同时与图像融合结果的关系.利用熵、颜色偏差等参量,对不同融合结果的性能进行了评价.实验结果表明,采用coif小波基、3～4层小波分解、特征窗口大小5×5、球体变换,可取得较理想的融合效果.     

一种基于边缘检测的图像融合新方法

提出一种新的基于边缘检测的图像融合方法.该方法利用Canny算子进行边缘检测,将边缘检测图像的逻辑值与小波变换进行结合.在小波变换域内,对低频和高频子图像采用区域融合的方法.最后,进行小波逆变换得到融合图像.通过主观评价和包括熵、均方根误差、峰值信噪比和互信息等客观评价标准进行评价,结果表明,基于边缘检测的图像融合方法融合效果较好,对于模糊部分不同的源图像进行融合具有一定的通用性.     

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.     

基于多尺度Retinex和小波变换的彩色图像融合方法

提出了一种基于多尺度Retinex算法和小波变换的彩色图像融合方法.用MSR算法对彩色图像进行增强,可以显著提高暗区内的细节,但色彩却存在失真现象.将源图像与增强后的图像采用小波变换进行融合,可以将源图像的色彩及增强图像内的阴影细节都能很好地集中于融合图像中,使融合后的图像阴影内的细节清晰,并且色彩自然.用信息熵和基于人类视觉系统（HVS）的质量度量规则来对图像进行客观评价,实验表明,融合图像的熵值最大也最符合人类视觉系统.     

基于融合技术的小波变换和形态学边缘检测算法

提出了一种图像边缘检测的方法.本算法将小波变换和数学形态学相结合,并采用简单的融合策略,确定图像边缘位置.在小波域中,对高频子图像用小波模极大法进行边缘检测,对低频子图像用数学形态学法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则分别对高、低频边缘子图像进行融合,最后进行小波逆变换重构融合图像.实验结果表明,该算法融合规则简单,泛化能力强,能有效地抑制噪声,较好地再现图像的边缘信息,是一种有效的图像边缘检测算法.     

双波段红外图像融合的小波分维算法

针对双式红外(中红外和长红外)提出了一种基于小波的分维融合算法.通过小波变换,分别对中波红外和长波红外的两幅图像进行小波分解,在小波变换域低频部分对小波系数用能量融合,高频部分采用分形分维进行融合,得到变换域中各个频带的融合图像,然后反变换进行重构,获取融合后的图像.实验结果表明,根据用分维进行数据融合的方法来确定两幅不同原图像在融合图像中所占的信息比例,可以有效地保留两幅原图像的边缘和纹理特征,避免融合图像平均化而出现的模糊现象,融合后的图像综合了两幅原图像的不同特征,使得处理后的图像更容易识别.因此,提出的双波段红外图像的小波分维融合算法是有效的,并且可以取得较好的效果.     

基于小波包变换的中波红外偏振图像融合研究

针对红外偏振图像的突显目标轮廓的能力及增强景物细节信息的特点,提出基于小波包变换法的红外偏振图像灰度级融合方法,对辐射强度图像及偏振信息图像进行有效融合.通过与常用的红外图像融合方法进行客观比较,表明通过小波包变换法得到的融合图像的对比度值、信息熵及互信息值均比较高,该方法有利于场景感知和目标识别.     

多模态医学图像的融合研究

图像融合作为一种有效的信息融合的技术,已广泛用于医学图像、军事、遥感、机器视觉等领域．基于小波变换的图像融合是一种新的多尺度分解像素级融合方法,利用小波变换分别对CT,MRI医学图像进行分解处理,按照融合规则构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像,重构后的融合图像完好地显示源图像各自的信息．实验图像使用互信息量化判据来评价融合效果,结果表明小波变换比传统的像素级加权平均融合算法效果更好．     

基于小波变换局部方差的遥感图像融合

为了充分利用各种感图像的信息，在分析以往图像融合方法优缺点的基础上提出了基于小波变换局部方差的融合方法，将各源图像进行小波分解，采用局部方差准则融合源图像的各分解层，再进行小波逆变换得到融合图像．利用信息熵等标准和其他融合方法进行比较，实验结果表明用此方法能得到更好的融合效果．     

基于小波系数矩阵二阶矩和多尺度小波分析的图像融合算法

图像融合是信息处理在图像领域中的一个重要应用.在引入多尺度小波分析的基础上,通过对图像各个部分进行多尺度小波分解,建立小波系数矩阵二阶矩以标志对应相关部分的图像信息的清晰度,并通过图像信息熵以标志图像信息量.通过特定选择机制进行小波逆向分解与图像重建,最终获得符合信息处理要求的清晰融合结果.编程实验证明了本方法的有效性和可行性,使芯片图像的细节和缺陷等能够得到很好的展现.     

基于视觉特性的多尺度对比度塔图像融合及性能评价

针对同一场景可见光与红外图像的融合问题，提出了一种新的多尺度对比度塔图像融合方法．该方法利用对比度金字塔数据结构得到图像的多分辨序列，采用基于视觉特性的融合算子在图像的相应各级上融合源图像的细节，再通过金字塔逆变换重构出最终融合图像．这种图像处理方法具自适应性，不随各自输入图像的灰度特性而改变，同时增强了融合图像的对比度，产生了较好的视觉处理效果．对熵、交叉熵和互信息3种量化评价标准的进一步分析表明，该方法比传统的Laplacian金字塔、比率低通金字塔和小波变换融合方法的性能更加优化，其中熵提高了0．5％～3％，交叉熵降低了13％～78％，互信息提高了1．8％～8．4％，评价结果与目视效果吻合良好．     

基于IE 和AG 的小波图像融合方法

为客观评价几种小波融合图像算法的优劣, 采用了基于信息熵(IE: Information Entropy)和平均梯度(AG: Average Grads)的融合图像质量评价方法。首先选取了两组不同的源图像, 其中一组为曝光度不同的两幅图像, 另一组是焦距不同的两幅图像。然后对图像进行4 层小波分解, 低频系数全部采用像素点平均值法进行融合, 高频系数分别运用区域绝对值最大法、像素点绝对值最大法、区域最大梯度法以及像素点平均值法4 种小波系数融合规则进行小波图像融合, 最后分别比较了4 种融合图像的IE 和AG 值。实验结果表明, 将4 种小波融合方法进行比较, 基于像素点的最大绝对值法IE 和AG 值最大。对于曝光度不同的两幅图像, 其IE为7. 206 5 bit, AG 为5. 983 7 10^-5 , 对于焦距不同的两幅图像, 其IE 为7. 130 8 bit, AG 为4. 794 3 10^-5 。可见, 4 种融合规则相比较, 基于像素点的最大绝对值法融合效果最好, 从而验证了该方法的有效性。     

基于边缘增强的多聚焦图像融合方法

提出一种基于边缘增强的多聚焦图像融合方法,对需要融合的2幅图像进行小波多尺度分解,根据绝时值最大的方法对高频细节分量图像进行融合,通过增强和提取原始图像的边缘信息强度指导低频近似分量的融合,以此突出融合图像中的边缘信息．采用信息熵和标准差等评价指标对该方法进行客观评价．结果表明：该方法融合效果良好,可以更好地突出低频域边缘细节信息,提高融合图像的清晰度,改善视觉效果．     

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.