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.     

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．     

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．     

静态小波域内特征对比度多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换（lifting stationary wavelet transform,LSWT）的多聚焦图像融合方法。对经LSWT分解得到的不同频域子带系数采用不同的系数选择方案。在融合低频子带系数时考虑到人眼视觉对图像局部对比度比较敏感的特性,引入了一种新的局部特征对比度的概念,并给出了低频子带系数的选择方案。在融合高频子带系数时,充分考虑到人眼视觉对图像边缘细节比较敏感的特性而对单个像素的亮度不敏感的特性,引入了一种适应于高频子带系数的特征对比度的概念,设计出一种基于特征对比度的系数选择方案。实验证明,算法相对于传统的基于图像对比度的图像融合     

基于方向对比度的CL多小波图像融合

本文提出了基于方向对比度的CL多小波图像融合方法,将此方法和小波系数取大法,简单平均融合法,应用到彩色图像融合实验中,进行对比,并得到了相应的仿真实验结果.结果表明,此融合方法对不同类型的图像具有更好的融合效果.     

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．     

基于离散多小波变换的医学图像融合

研究了基于多小波的医学图像融合,在分析了CT图像和MRI图像特性的基础上,提出了基于离散多小波变换的图像融合框架模型。详细阐述了如何使用GHM多小波对2D图像实现分解———融合规则选择———多小波重构。与单小波不同,多小波分解前需要对图像进行预处理,以及重构后的后处理。文章的最后比较分析实验结果,证实了基于离散多小波变换图像融合相比于单小波融合方法的优越性。     

基于小波变换模极大值的医学图像融合技术

针对目前的融合算法不能有效解决强去噪能力和细节信息保留之间的矛盾,提出一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法.首先,用选定的小波基提取不同尺度下小波变换模极大值特性;然后,利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号;接着,计算模极大值的局部区域强度,动态地实现在不同尺度的子图像的小波分解系数之间分配权重;最后,将处理后的子图像重建得到融合后的图像.通过对CT和PET图像的融合实验,证明了该方法既可以适应不同特征图像的融合任务,又能达到有效抑制噪声而保留尽可能多的细节信息的目的.     

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。     

一种新的多源图像自适应融合算法与仿真研究

为了使多传感器获得的图像具有更好的融合效果,根据人眼视觉原理,提出了一种新的多源图像自适应融合算法.首先将原始图像分解到不同的频率域后得到相应的低频和高频系数;然后利用不同的图像融合规则对不同的频率域进行融合,从而得到不同频率域下的图像系数;最后通过小波逆变换对分解得到的图像进行重新构架,并得到最终的融合图像.该过程利用局部方差准则和局部方向对比度分别对得到的低高频信号进行处理,并采取自适应的小波系数融合方法.对比仿真实验表明,该算法获得的融合图像的峰值信噪比、均方根误差以及相关系数等指标都有了很大提升,且方法融合效果较好,是一种可行、有效的多源图像融合算法.     

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。     

基于中值滤波去噪和小波融合的乳腺图像增强方法

将小波变换的多分辨率分析理论应用于图像融合中,提出了一种既能改善图像整体对比度,同时也能增强乳腺图像的组织细节结构的方法.实验结果说明了该方法的有效性.     

基于小波变换的最佳融合算法

本文研究了小波域融合模型，为实现图像的最大融合，用最小二乘原理得到了与图像有关的置乱变换，提高了算法的融合度.将融合因子与置乱操作所用矩阵及迭代次数作为密钥，增加算法的安全性.实验证明该算法使图像的融合因子得到较大提高，增强了隐藏图像的抗攻击能力，可广泛应用于电子图像产品和数字图书馆的版权保护.     

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。     

基于小波的图像融合算法的实现

图像融合技术以其综合多传感器信息的优越性日益受到越来越多的重视,广泛地应用在医学、遥感、计算机视觉以及其它领域,其中有效实用的融合算法是图像融合的关键.本文着重讨论了基于小波变换的融合方法(基于像素的融合规则)及它的实现方式,经仿真,取得了很好的效果.     

基于小波的图像融合算法的实现

图像融合技术以其综合多传感器信息的优越性日益受到越来越多的重视，广泛地应用在医学、遥感、计算机视觉以及其它领域，其中有效实用的融合算法是图像融合的关键．本文着重讨论了基于小波变换的融合方法(基于像素的融合规则)及它的实现方式，经仿真，取得了很好的效果．     

基于亮度统一的加权融合图像拼接算法

针对智能车安检系统图像快速拼接容易出现鬼影现象,本文提出一种新的图像拼接算法。首先使用SURF算法提取特征点,然后对特征点匹配并变换图像,最后使用非线性加权融合算法融合重合区域,对重合区域边界部分设置的权重变化小,而中心部分的权重变化大,达到图像间快速平滑过渡的效果。另外,针对图像亮度不同导致的拼接结果的整体亮度不够平滑,引入亮度统一过程,将图像进行空间转换,在lαβ颜色空间完成亮度变换操作。该算法能够有效地消除拼缝及鬼影现象,并保证了图像亮度的一致性,仿真实验验证了算法的有效性。     

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.