基于四元数离散Fourier变换的医学图像融合算法

针对医学图像融合中易忽略色彩过渡区域的信息,导致融合图像中存在色彩失真与纹理模糊的不足,本文提出了一种四元数离散Fourier变换的多通道彩色医学图像融合方案.首先,为了降低噪声干扰与颜色失真,将图像分割为一定大小的图像子块.其次,通过四元(Quaternion Numbers, QN)虚数映射像素的R,G,B分量,将每个块转换成QN表示.然后,将每个RGB块从空域变换到频域,使大部分图像信息集中到原点附近或少数几个区域,引入四元数离散Fourier变换(Quaternion Discrete Fourier Transform, QDFT),得到每个子块的QDFT系数.再测量和比较源图像的对比度值来得到融合QDFT系数.最后,在每个块上应用逆QDFT后,结合变换子块获得新融合图像.实验表明:与当前医学图像融合方案相比,本文方法具有更好的融合质量,其输出图像具有更加丰富的边缘与纹理,以及更高的对比度与分辨率.     

基于四元数小波变换和奇异值分解的图像水印

文章提出了基于四元数小波变换(QWT)和奇异值分解(SVD)的数字图像水印算法,该算法对原始载体图像进行四元数小波变换和奇异值分解,对水印图像进行Arnold变换和奇异值分解,并把分解的水印嵌入到分解后的原始载体图像中.结果表明,该算法对高斯噪声、剪切、JPEG压缩及滤波具有较强的鲁棒性.     

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。     

一种基于小波包变换的图像融合方法

本文提出一种基于小波包变换的图像融合方法,采用基于区域的最大值选择准则对系数进行融合。实验结果证明,该方法提高了图像的时频分辨率,尽可能得保留了图像的细节特征,比基于正交小波变换的图像融合方法具有更好的性能。     

一种基于小波变换的图像融合新方法

图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用，以小波变换为工具是这一领域研究方法上的重大突破。在小波变换的基础上，对基于区域的融合算法进行了深入研究，提出了一种多光谱图像融合的新算法，并与其它几种算法进行了比较，仿真结果表明该算法简单，稳定性好，图像增强效果好，在图像增强中是一种比较可取的有效算法。     

一种基于小波变换的超光谱图像融合方法

超光谱图像小波融合是一个前沿的研究课题．在保留超光谱图像中各波段的光谱信息基础上，为增强边缘细节的表现能力，提出了基于小波变换的方差加权融合方法．并将融合结果与传统小波融合方法进行了比较．计算机仿真表明，该方法获得了更好的超光谱图像融合效果．     

四元数值函数的小波变换

定义了L^2(R^n,H）中的小波变换，给出了相应的重构公式，同时，得到了四元数值函数的连续小波X光变换的Parseval恒等式。     

基于小波变换的图像融合方法探讨与比较

图像融合是一个新兴的研究领域,如今,它已在计算机视觉、遥感、军事目标,海洋生物,工农业及医学图像等领域广泛地应用。随着小波变换理论的出现,它在图像融合中的应用已成为研究的热点,基于小波变换的融合算法也被不断推出,小波变换是一种时一频两域分析工具,具有良好的局部特性,能够获得较理想融合效果。本文研究的重点是基于小波变换的图像融合技术,分析了多种图像融合的技术,并对于优点和缺点进行了比较,进一步加以改进,以获得更好的融合效果。     

一种基于模糊集和小波变换的图像融合方法

提出了一种基于小波变换和模糊集的图像融合算法 .其基本思想是 :首先对图像进行小波变换 ,获得图像的低频和高频分量 ;随后在融合过程中 ,对低频和高频分量采取不同的融合策略 ,即对低频分量采用平均能量法进行融合 ,对高频成分利用图像的模糊集 ,寻求一个模糊隶属函数作为融合算子进行融合 ;最后再对融合后的图像进行小波反变换 ,重构出融合后的图像 .实验结果证明了方法的有效性 .     

一种基于小波神经网络的图像融合方法

图像融合结合图像处理、信号处理、计算机和人工智能等相关技术．通过对多源图像数据信息的提取合成,从而获得同一场景目标较为准确全面的图像描述．神经网络具有强大的非线性映射逼近能力,将神经网络用来进行滤波融合,避免了传统滤波图像变模糊问题．通过小波神经网络自适应动量快速学习算法进行图像滤波融合,能从根本上避免局部最优,且加快收敛速度,具有很强的学习和泛化能力,也避免了网络结构盲目设计．仿真实验表明,用本方法实现的融合图像更加符合人的视觉特性．     

基于小波变换的遥感图像融合算法

提出了一种基于小波变换的遥感图像融合的新方法。给出了梯度滤波器的矩阵形式，改进了Petrovic提出的灰度图像融合方法，并将其应用于ETM图像融合。和两幅原图像及灰度融合图像相比，新方法是有效的，不仅较大地增强了图像的空间细节表现能力，而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

基于双树复小波变换的岩心图像去噪

复数离散小波变换由于其平移不变性、多方向性及精确的相空间信息等优点,在图像处理领域中的应用十分广泛.岩心图像的去噪是后续的目标检测与定量分析的关键.本文提出将双树复小波变换运用于岩心图像的去噪,取得了良好的效果.     

基于小波的偏振图像融合算法及性能评价

文章介绍几种基于小波变换的偏振图像的融合算法,利用多分辨小波变换的系数,采用低频图像的小波系数最大值作为融合后的低频系数,高频图像根据确定的融合规则,调整高频小波系数大小;并对融合图像质量进行了对比评价,得出了这几种融合方法的各自特点.实验结果表明,这几种方法能够在保留图像微小细节方面获得满意的结果.     

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．     

小波变换在图像融合中的应用研究

小波变换由于良好的多分辨率分析特性,常被应用到红外和可见光图像融合中.通过深入研究小波基的紧支集和正交性等特性以及小波变换层数对融合结果的影响,结合对融合实验的分析,综合考虑图像背景信息、目标区域和实时性等因素,总结出了根据不同的融合目的来应用小波变换的方法,为实际处理中小波变换的应用提供了参考.     

基于小波变换与块分割的多聚焦图像融合

 提出了1种新的多聚焦图像融合方法.首先,对2幅源图像采用小波变换的方法进行图像融合,得到初始的融合图像;其次,针对多聚焦图像的特点,采用块区域局部小波空间频率将图像划分为3部分:聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者的交界区域.对于聚焦清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域;对于边界区域,则选取小波融合的图像块区域.实验对比结果表明,该方法的融合效果明显优于常见的融合方法,并消除了块效应.     

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.     

分数阶小波时频域的图像去噪新方法

为了提高图像的质量以及满足后续图像处理的需求,提出了一种基于分数阶小波时频域的图像去噪新方法。该方法通过二维分数阶小波变换将图像映射到分数阶小波时频域内,在时频域内实现图像的去噪处理,最后通过分数阶小波逆变换实现图像的重构。图像去噪实验结果表明:采用该方法去噪后的图像输出峰值信噪比明显提高,在抑制噪声的同时可以有效保持图像细节。     

基于双树复数小波四元数卷积网络的Copy-move盲取证算法

随着图像编辑软件的普及与完善,使得人们通过Copy-move操作便可伪造图像,而现有的Copy-move盲取证算法很难提取到彩色图像的一致性特征,且结果依赖于手动调节参数,难以定位到准确的篡改区域.为此,利用四元数卷积网络提取彩色图像空间一致性信息和双树复数小波提取图像局部信息的优势,提出了一种基于双树复数小波四元数卷...     

基于小波变换的医学解剖与功能像融合新算法

近年来,用于从多模医学图像数据中挖掘有用信息的融合算法不断被提出.但是,还没有一种合适的算法用于医学解剖和功能像的融合.基于此,提出一种基于小波变换的新方法,用于医学解剖和功能像的融合.选择高频系数时,通过计算各子图像的全局梯度来实现高频信息的融合,使融合后的图像较好地保留解剖结构所对应的功能信息;低频系数采用基于邻域能量的融合算法,保留解剖图像的边缘和纹理特征.实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法强化了融合图像的边缘和纹理特征,有效地保留了原图像的解剖信息和功能信息.