基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合法

提出了一种基于图像块分割及小波空间频率的多聚焦图像融合算法.采用块区域局部小波空间频率作为图像是否清晰的判断依据,对于明显的清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域;而对于清晰与模糊的边界区域,采用了基于像素的窗口空问频率的方法进行融合处理.实验对比结果表明,该方法明显优于小波变换方法和图像块方法.     

一种基于图像块分割的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像，提出了一种基于图像块分割的图像融合方法，采用块区域局部对比度将多聚焦图像分割成三部分：聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者之间的边界区域，对于清晰区域和模糊区域，直接选取清晰块区域作为融合后相应块区域；对于边界区域，建立了基于对比度的像素选取方法进行融合处理，实验对比结果表明，该方法明显优于拉普拉斯金字塔融合算法和离散小波变换融合算法。     

基于区域检测的多聚焦彩色图像融合

针对在空域中基于分块的区域检测的多聚焦图像融合算法存在着对清晰部分的提取不完全的问题,对图像边缘部分无法准确提取的缺陷,本文提出一种基于非规则区域检测的彩色图像融合方法.首先将待融合的彩色图像由RGB模式转换到HSV模式,并且比较其对应的V分量图像像素点的邻域内方差的大小,将较大者标识为清晰像素,较小者标识为模糊像素;然后在此基础上根据像素邻域内的统计特征得到具有连续性和不规则性的图像的清晰区域;最后,根据多幅待融合图像的的清晰区域重构得到融合结果图像.实验结果表明,与基于分块的区域检测相比,本文所提出的方法能更为准确的提取图像的清晰部分.对比于传统的小波方法,从主观的视觉效果和客观数据分析来看,本文算法是有效的.     

第二代curvelet变换与区域能量的多聚焦图像融合方法

目的 第二代curvelet变换与图像区域能量相结合的方法实现多聚焦图像融合.方法 对两幅多聚焦图像,分别进行curvelet变换,得到各自的低频系数和高频系数.利用低频系数取平均,高频系数取区域能量值取大者的融合规则,得到融合图像的curvelet系数.最后进行curvelet逆变换,得到融合图像.结果 得到了全幅清晰的融合图像.结论 与传统的小波变换法和cur-velet变换法相比,所获得的融合图像更清晰,边缘处更乎滑,与理想图像的差距更小.     

一种复合的多源序列图像融合方法

提出了一种复合的多源序列图像融合方法。对从序列图像中提取的两帧配准的源图像进行小波多尺度积分解,首先采用改进的小波多尺度积方法定位其模极大值点。然后采用基于区域的方法获得融合的小波系数,对于低频分量,通过比较两幅子图像块的空间频率和对比度来确定其质量,以此得到融合图像的低频分量。对于高频分量中的模极大值点,通过绝对值选大来获得该点的融合小波系数;对于高频分量中的非极大值点,通过比较两幅子图像对应块的均匀度测度,而后获得融合图像的高频细节分量。通过反变换重建可以获得最佳的融合图像,同时增强了图像中目标的边缘信息。结合多聚焦图像序列、缸外图像序列．缸外和可见光图像序列的融合实验,表明所提算法的优越性和实用性。     

基于差异演化的多聚焦图像融合算法

多聚焦图像融合就是综合和处理多个源图像的信息,来获取对同一场景或物体的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述.对于可见光成像系统而言,特别是含有长焦距的光学镜头,对景深有一定的限制.因此,将场景中的所有物体都成像清晰是很难的,这个问题采用多聚焦图像融合技术可以很好解决.通过提出一种基于差异演化的多聚焦图像融合算法,首先将源图像进行分块,然后用清晰度评价函数比较对应图像块的清晰度,选择清晰度高的作为清晰图像块,最终重构融合图像.该方法的积极意义在于,优化后的图像块比没被优化的使用效果更佳.实验结果表明,从定量和视觉两方面评价,都明显优于遗传算法和其他传统的图像融合方法.     

多聚焦图像的自适应分块融合方法

人类的视觉系统对图像边缘区域非常敏感,属于不同区域的像素在边缘位置处的相似性最低。为了体现多聚焦图像在成像方面的差异,突出不同图像中的聚焦景物,提出一种基于像素块灰度相似矩阵的自适应多聚焦图像融合方法。方法以像素块灰度相似矩阵及其偏差中值作为融合的分块及融合准则,即根据像素块的灰度相似性来对融合源图进行自适应分块并依据偏差中值对分块后的图像进行融合的方法。由实验、主观评价及客观评价(标准差、清晰度、最大偏差、空间频率)结果显示,该方法优于常规小波变换融合方法。     

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。     

基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合

提出一种基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合新算法.利用矩阵扩充的方法,给出一种三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的滤波器分别对两组多聚焦图像作非下采样多尺度分解,对低频子带采用区域能量取大、对高频子带采取区域锐度取大的融合规则来对分解后的子图像进行融合,最后通过小波逆变换得到融合结果图像.实验结果表明,基于该方法的融合结果图像比传统的基于张量积小波的方法具有更高的空间分辨率和清晰度.     

一种改进的基于全变差范数图像融合方法

针对基于全变差范数图像融合方法在多聚焦图像融合中产生分块效应的缺陷,提出将区域的特征表示与主成分分析思想相结合的改进算法,解决了单独块变换造成的图像分块效应问题.实验结果表明,改进算法能有效地消除分块效应,且针对含噪图像,其融合效果明显优于离散小波方法.     

基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法

多小波是小波理论的扩展,多小波变换能够为图像分析提供一种比小波多分辨率更加精细的方法。利用多小波将两幅图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。在研究离散多小波图像分析法基础上,提出了一种基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明,该方法能够很好地解决多聚焦图像融合问题,具有良好的融合特性,得到的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

基于小波变换的图像融合算法研究

为提高不同聚焦图像的融合质量,提出一种基于小波变换的图像融合改进算法. 利用小波变换将多聚焦图像进行多尺度分解,对分解后的高频系数与低频系数采用不同的选择方案,采用3×3滑动高斯窗口分别计算出待融合图像高频部分的相似度矩阵以及边缘能量矩阵,最后采用将结构相似度与图像边缘算子结合的融合算子对图像进行融合. 结果表明,该改进算法极大地抑制了图像融合中振铃效应,有效避免了融合过程中的信息缺失, 融合图像具有更好的视觉效果.      

一种基于区域分割的图像融合方法

文章提出了一种基于区域分割的图像融合算法。首先对各个源图像使用基于金字塔链接的多分辨率分割,将源图像在各个尺度上划分为一系列区域,在划分过程中为了克服根标识时的不可预知性,先给定根的数目,然后在这些区域上采用小波变换的方法进行融合。实验表明,该方法可较好的消除边界的模糊性。     

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.     

基于空间原子特征匹配的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合,提出一种新颖的基于空间原子特征匹配的融合算法,该算法利用匹配跟踪信号分解算法,有选择性地提取出各个输入源图像的高频成分,使得融合生成的目标图像具有最丰富的细节特征,且不会出现波纹及方块效应.实验结果表明,利用该算法所获得的融合图像能够保留输入源图像中大部分主要边缘特征,主观视觉效果与客观评价指标均优于传统的小波图像融合算法或空间频率法.     

综合Canny法与小波变换的边缘检测方法

提出一种Canny法与小波变换相结合的边缘检测方法.首先,对源图像进行小波分解,在不同分解层上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Canny法进行边缘检测,然后采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起,得到一幅完好的边缘图像.这种边缘检测方法结合了小波变换法和Canny法的优点,对用不同方法得到的两种边缘信息进行融合,从而有效地抑制了噪声,保留了连续、清晰的边缘.实验结果表明,这种结合方法要优于单独使用Canny法或小波变换法.     

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。