多分辨率图像融合方法的研究

图像融合是进行目标检测和识别的重要技术之一,广泛应用于军事、计算机视觉、医学以及其他领域.文章探讨基于多分辨率分解的像素级图像融合方法的设计,重点研究基于小波变换的融合算法的实现,经仿真取得较好的效果.     

医学图像处理技术概述

文章介绍了医学图像处理的基本技术,对图像分割、图像配准、图像融合、伪彩色处理和纹理分析技术进行了综述。介绍了三维医学图像的可视化和基于PACS的医学图像压缩在医学图像处理方面的应用。     

医学图像处理技术概述

文章介绍了医学图像处理的基本技术,对图像分割、图像配准、图像融合、伪彩色处理和纹理分析技术进行了综述.介绍了三维医学图像的可视化和基于PACS的医学图像压缩在医学图像处理方面的应后.     

基于投影和纹理信息融合的医学图像检索

为克服基于单一特征进行医学图像检索存在的局限性,文章提出了一种新的基于投影和纹理信息融合的检索算法,分析医学图像的特点,引入颜色投影并选择综合性能较高的特征进行融合,调整各特征的权重,最后运用加权欧氏距离进行相似性度量．实验结果表明,该算法检索速度快,具有较高的查准率．     

多聚焦像素级数字图像信息融合

根据图像的清晰恢复结合数字图像处理的基本理论算法,采用多聚焦图像融合技术,提出基于像素级的多聚焦数字图像的融合算法.用统计学的方法计算出不同聚焦图像上的聚焦点,并将其取出合成为一张清晰图像.根据以上算法设计了图像融合软件,并进行了实验验证     

基于小波变换区域的PET/CT医学图像像素级融合

为了使PET/CT医学图像融合达到更好的效果,讨论了小波变换和区域的最优融合方法。首先将PET图像和CT图像通过二维离散小波变换,得到低频子带和高频子带|其次采用邻域能量、邻域方差、邻域梯度3种算法对高频子带进行规范化,融合规则均选用绝对值取大的方法|然后选用取平均值的方法对低频子带进行融合,将融合后的PET/CT图像通过小波逆变换,获得最终的融合图像|最后对3种融合算法进行比较,得出最优算法。实验结果表明,基于邻域梯度的融合方法在客观评价指标和人眼视觉效果上均优于其它方法,且鲁棒性较强。     

基于小波变换的遥感图像融合方法

概述了图像融合技术的常用方法,着重介绍了基于小波变换的图像融合原理、融合算法与融合规则,并分析了不同的小波基及小波分解层数对图像融合效果的影响,最后总结了有效的图像融合结果的评价指标。     

基于粒子群优化的图像边缘融合算法

目前,图像融合算法大多利用源图像信息进行融合,融合模型的建立和融合参数的配置主要依赖于经验,存在随意性。提出了一种基于粒子群优化的图像边缘融合算法：首先对源图像进行多尺度边缘检测;然后利用边缘相关性作为目标函数,采用粒子群算法优化搜索融合参数;最后利用融合后的多尺度边缘重构出融合图像。该算法克服了融合模型对经验的依赖性,使得源图像边缘信息最大量地保留在融合图像中。仿真结果表明,使用该算法得到的融合图像能够有效包含源图像信息。     

融合颜色与LBP纹理特征的布料色卡图像检索

针对在采购与销售布料中存在人工配色不准确、查找分类难等问题,基于图像检索相关技术,通过融合布料色卡图像的颜色特征和纹理特征进行图像检索应用研究。设计了布料色卡图像颜色特征提取算法和基于LBP的纹理特征提取算法,并提出融合颜色特征和纹理特征的布料色卡检索算法。对提出的融合颜色和纹理特征的布料色卡图像检索算法在3个标准图像纹理库和实际布料色卡图像数据集进行了详细的对比测试。通过对测试结果的分析,得出在融合颜色和LBP纹理特征的布料色卡图像检索方法中采用先颜色后纹理的策略进行布料色卡图像检索是最有效的检索方案。     

量子行为微粒群算法及其应用

将量子行为的微粒群（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization即QPSO）算法和图像融合相结合,提出了基于QPSO算法的图像融合算法,将图像融合问题归结为最优化问题。实验表明,在图像融合中,QPSO算法可以很快地得到最优值,与遗传算法以及PSO算法相比参数较少,在取得良好的融合效果的同时,运用算法的并行搜索机制显著地提高了融合速度。     

多源图像融合质量的综合评价体系研究

本文针对图像融合时存在的评价问题,深入地分析了图像融合质量的主观、定性评价和客观、定量评价的各种方法,并在此基础上提出了多源图像融合的综合评价体系。同时本文利用这一评价体系重点研究了基于小波变换的图像融合方法中分解层数对融合性能的影响问题,通过大量仿真实验得到了一些重要结论,这些结论对该方法在工程实际中的应用具有指导意义。     

基于最大互信息的多源图像配准研究

对同一场景使用不同传感器获取的多幅源图像往往存在许多差异,若要对其进行像素级图像融合,则首先必须对多幅源图像进行配准,配准精度要求达到像素级。本文在对多源图像配准理论和方法深入分析的基础上,对基于最大互信息的图像配准算法及其实现进行了深入研究,并将该方法应用于多源图像配准,通过仿真实验证明采用基于最大互信息的图像配准方法对来自不同传感器的多源图像进行配准,可以达到像素级的配准精度,该精度标准符合像素级图像融合对源图像的配准精度要求。     

Image fusion based on complex contourlet transform and nonnegative matrix factorization

An image fusion method combining complex contourlet transform(CCT) with nonnegative matrix factorization(NMF) is proposed in this paper.After two images are decomposed by CCT,NMF is applied to their highand low-frequency components,respectively,and finally an image is synthesized.Subjective-visual-quality of the image fusion result is compared with those of the image fusion methods based on NMF and the combination of wavelet /contourlet /nonsubsampled contourlet with NMF.The experimental results are evaluated quantitatively,and the running time is also contrasted.It is shown that the proposed image fusion method can gain larger information entropy,standard deviation and mean gradient,which means that it can better integrate featured information from all source images,avoid background noise and promote space clearness in the fusion image effectively.     

图像融合质量主客观评价相关性分析

建立图像融合质量评价标准对于在不同的应用场景中选择适当的融合算法,以及对现有融合算法的改进和研究新的融合算法都是至关重要的。本文在分析目前广泛使用的图像融合质量主客观评价方法的基础上,对图像融合质量进行了主客观评价并对主客观评价结果进行了相关性分析,发现结合了人类视觉特性的客观评价方法与主观分析结果较为一致,充分说明了建立新型的、结合主观因素与客观因素的图像融合评价准则的必要性。     

基于主成分分析变换和提升小波的图像融合

为了将低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像有效地融合,提出了主成分分析(PCA)变换和提升小波相结合的融合方法。小波提升后选用不同的融合规则对高低频成分进行融合,并与PCA+DWT和HSV+LWT融合法进行了比较,实验结果表明,该方法较好地保留了多光谱图像的光谱特性,提高了空间分辨率。     

一种基于非抽样小波变换的模糊逻辑图像融合算法

提出了一种基于非抽样小波变换的模糊逻辑图像融合方法.该方法利用非抽样小波对红外与可见光图像进行多尺度分解变换,可分别得到原图像的高频子带系数和低频子带系数;低频子带系数的融合准则采用自适应模糊逻辑算法,高频子带系数的融合准则采用绝对值最大法,最后对融合后的各子带系数进行非抽样小波逆变换得到融合图像.仿真实验表明,该方法对红外与可见光图像融合效果好且运算处理速度更快.     

基于迭代型形态成分分析的多聚焦图像融合

为了提高多幅多聚焦图像的融合质量,提出一种基于迭代型形态成分分析的特征加权融合算法。该方法利用形态成分分析正交性和稀疏性的特点,改进形成能够有效对源图像进行多尺度分解的迭代型形态成分分析方法;然后采用移动窗口计算方法对分解后的多尺度子图提取四维特征向量,用以反映子图的亮度、纹理规则性、光滑程度和随机性。此外,提出以四维特征向量的特征值作为权值,设计适用于两幅及以上多幅源图情况下的以特征权重作为判别依据的融合规则,并运用这一规则对复合子图进行逐层融合,最终通过多尺度逆变换得到融合图像。实验结果证明,与已有多尺度融合算法相比,新方法融合得到的图像具有更好的主观感受和更高的客观评价指标值。