优化视觉特性型多波段SAR图像像素级融合方法

针对多波段合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像数据特征,提出了一种优化视觉特性型像素级融合方法.该方法基于优化图像的视觉特性以及像素级融合的要求,利用小波变换对各波段SAR图像相对应的低频分量及各方向细节分量进行针对性融合处理,很好地将来自不同图像的特征与细节融合在一起.仿真实验证明,该算法可形成比单波段图像细节信息更为丰富、目测更为直观、统计特性更优的融合图像.     

小波域多聚焦图像融合算法

研究了小波域多聚焦图像融合方法中滤波器、分解层数、融合规则的选取问题,提出一种基于小波变换的简单融合规则。利用小波变换将图像分解成最低频逼近和不同尺度、不同方向的高频细节信息,最低频逼近反映图像的平均信息,细节包含图像的边缘。根据多聚焦图像中细节信息互补的特点,对多个待融合图像简单地取模值较大的小波系数,得到了很好的融合图像。详细讨论了不同的小波滤波器、分解深度、融合算子对融合结果的影响。对小波域图像融合算法与其它一些多分辨图像融合算法:如Laplace塔、比率塔、对比度塔、梯度塔等进行比较,得到了一些定性结论,对该领域的研究和实验有一定的指导意义。     

基于成像机理的多小波多聚焦图像融合

针对可见光成像系统的聚焦范围有限,该物体前后一定距离外所有物体都将呈现不同程度的模糊的问题,探讨了可见光多聚焦图像的融合问题。分析了多聚焦图像的成像机理,提出了一种基于多小波变换的融合方法。实验结果表明,该方法可有效综合多聚焦图像,从而获得场景内所有物体都清晰的图像。     

基于双树复小波变换的夜视图像融合

针对夜视图像融合的特点:尽量获得精确的特征定位和清晰的图像表达,提出了基于双树复小波变换的融合方法,充分利用了双树复小波变换所具有的平移不变性、方向选择性、有限的数据冗余、完美的重构性和较高的计算效率等特点。并在此基础上提出了多策略的融合规则:低频采用清晰度,高频采用窗口能量。除了目视定性评价外,还使用了通用的基于主客观的定量评价方法。通过对两组夜视图像融合的实验测试,表明了双树复小波变换相对于离散小波变换的优势和高低频采用不同融合规则的有效性。     

面向多源遥感数据的小波变换融合技术

从遥感影像数据出发,对基于小波变换方法的融合模型、小波变换的算法实现及其改进方法,以及小波变换的特点和客观评价标准等方面,进行了比较全面的论述。对小波变换在遥感影像融合中需进一步研究的问题进行了探讨,指出应用多进制小波进行融合是其主要的发展趋势之一。     

基于像素提取的多聚焦图像融合及仿真实验

根据实际多聚焦图像的特点,摒弃了变换系数融合法和分块提取法的融合思想,以提取清晰像素点为目标,提出了一种全新的基于像素提取的多聚焦图像融合方法。该方法以源图像中清晰的边缘、轮廓特征为提取依据,物理意义明晰,融合方式合理。通过对像素提取率和正确率辩证关系的详细分析,给出了针对一般多聚焦图像融合的提取测度邻域大小和提取阈值的合理范围。经基于该方法最简单策略的融合仿真实验结果表明:该方法是一种有效的多聚焦图像融合方法,能有效克服其他方法所产生的人工副效应和块效应现象,融合结果的主、客观评价指标均有很大提升,具有很好的继续研究价值和应用前景。     

基于小波变换和模糊数学的图像融合算法研究

提出了一种基于模糊数学的图像数据融合算法.作者针对可见光图像和红外图像融合的问题,分析了像素级融合的新方案,提出了基于多级小波分解的和模糊数学的融合算法.该算法首先衡量了两幅图像在小波变换域的相关性,并利用相关性的大小来计算模糊隶属度函数,最终通过对可见光图像和红外图像的加权平均完成像素级的融合.在本文的实验部分,作者针对两幅现场采集的实际数据验证了算法的有效性.     

一种新的基于小波变换的图像融合方法

提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法。该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去 ,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率。给出了该方法的融合结果 ,并与小波变换法 (WT方法 )进行了比较 ,证明了该图像融合方法的正确性和有效性     

一种新的基于小波对比度的图像融合算法

改进了局部小波对比度的定义。基于新的对比度的融合过程,选择系数时针对融合图像的视觉重要性,而不是孤立地在单幅源图像上计算的视觉重要性,因而对于融合图像更加有意义。图像融合过程采用了"选择"和"加权平均"混合的系数选择规则,在充分保留显著图像细节信息的前提下,进一步增强了算法的稳定性。仿真结果及客观分析表明,基于改进小波对比度的图像融合算法能具有明显的提高。     

基于多小波域对比度的图像融合算法

针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高.     

Multisensor image fusion algorithm using nonseparable wavelet frame transform

1.INTRODUCTION Withtherapidimprovementofsensortechnology,numerousmultisensordata,whichoftencontaincom plementaryandredundantinformationaboutthere gionsurveyed,areobtainedinmanyfieldssuchasre motesensing,medicalimaging,machinevisionand militaryapplications.Sensorfusionisincreasinglybe comingapromisingresearcharea.Itcanbedivided intosignal,pixel,feature,andsymbollevels.The papermainlyaddressestheproblemofpixellevelim agefusion.Throughcombiningregisteredimages generatedbydifferentimagingsyst…     

基于图像质量因子的图像融合客观评价方法

针对图像融合技术中的效果评价问题,提出了一种基于图像质量因子的图像融合客观评价方法。该方法利用熵加权和均方根图像融合质量因子对融合图像与源图像间的相关性、亮度失真和对比度失真进行综合评价,因而在不同融合方法和不同源图像的条件下,可获得标准的评估统计量。采用加权平均、拉普拉斯塔形分解及基于小波变换的图像融合法为例,通过对多传感器图像进行融合评价实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

Region-based multisensor image fusion method

1 .INTRODUCTIONI mage fusion can be defined as the process by whichseveral i mages , or some of their feature , are com-binedtogether to formdifferent modalities or instru-ments. It is of great i mportance in many applica-tions ,such as object detection, ATR(automatic tar-get recognition) , remote sensing, computer visionand robotics .There are various techniques for i mage fusion.The selection of the appropriate one depends stronglyon the type of application. Asi mple approach for fu-si…     

多源图像实时配准融合系统

多源图像配准融合方法的理论研究较多,已有的融合系统往往针对特定应用通用性差,并且不具备实时性,而具有并行分布式计算机体系结构的通用实时图像融合系统有望解决这一问题。该系统的核心是基于标准总线上实时操作系统,以ADSP并行完成多源图像实时配准和融合,CPLD实现总线和视频同步控制。具有运算能力强、I/O带宽大、可扩展性和通用性强的特点,并以此构成了高速实时融合系统。实用表明此方案是可行的。     

Contourlet transform for image fusion using cycle spinning

A new method for image fusion based on Contourlet transform and cycle spinning is proposed. Contourlet transform is a flexible multiresolution, local and directional image expansion, also provids a sparse representation for two-dimensional piece-wise smooth signals resembling images. Due to lack of translation invariance property in Contourlet transform, the conventional image fusion algorithm based on Contourlet transform introduces many artifacts. According to the theory of cycle spinning applied to image denoising, an invariance transform can reduce the artifacts through a series of processing efficiently. So the technology of cycle spinning is introduced to develop the translation invariant Contourlet fusion algorithm. This method can effectively eliminate the Gibbs-like phenomenon, extract the characteristics of original images, and preserve more important information. Experimental results show the simplicity and effectiveness of the method and its advantages over the conventional approaches.     

基于小波和脊波的图像联合去噪方法

为了在图像去噪时更好地保持细节特征,提出了联合小波和脊波的阈值去噪方法。在含噪图像小波分解后,对每一尺度下三个高频子带的细节分量进行单层逆变换,得到该尺度下的细节图像。对细节图像进行脊波阈值去噪处理,然后再进行单层小波分解。用所得的高频子带分别代替先前小波分解所得的高频子带。最后对处理后的图像小波系数进行小波逆变换,得到去噪图像。实验表明,在处理具有直线特征的图像时,该方法要优于单纯的小波或脊波阈值方法。