基于小波变换的图像融合技术研究

从小波和图像融合的定义出发,阐述了小波变换在图像融合技术中的应用,同时对小波变换在图像融合技术的发展进行了展望。     

基子小波变换的图像融合技术研究

从小波和图像融合的定义出发,阐述了小波变换在图像融合技术中的应用,同时对小波变换在图像融合技术的发展进行了展望.     

基于IHS变换和形态小波变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合,本文提出了一种基于IHS变换和形态小波变换的遥感图像融合方法。新方法首先对多光谱图像作IHS变换,得到亮度I,色度H,饱和度S三个分量;其次,利用形态小波变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像,并用融合后的图像代替多光谱图像的亮度分量;最后,作IHS反变换得到新的多光谱图像。主观视觉效果分析和客观统计参数分析评价分析表明,新方法的性能优于IHS变换融合、小波变换融合方法,不仅较大地增强了融合图像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息。     

基于小波变换和微分算子的图像边缘检测

本文提出了一种检测彩色图像边缘的新方法,该方法先把彩色图像分解为红、绿、蓝三基色图像,然后利用小波变换对三基色图像分别进行多尺度的分解,提取其低频系数,用微分算子检测其图像边缘,最后利用多通道信息融合的办法将三基色的图像边缘融合在一起。通过一个实验说明了该方法的有效性。     

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。     

结合小波变换和HIS变换的遥感图像融合方法

对比HIS变换,小波变换结合HIS变换方法对一景WorldView 2多光谱图像进行像素级融合。对WorldView 2多光谱图像进行HIS变换,对亮度分量I和全色波段图像进行3层小波分解,并用全色波段图像第3层的3个高频小波系数图像替换亮度分量I第3层的3个高频小波系数图像。再通过小波逆变换重构亮度分量I,利用HIS逆变换得到融合图像,最后采用目视判读评价融合效果。结果表明,相较于HIS变换方法,采用小波变换结合HIS变换方法能使WorldView 2多光谱图像在融合后实现多光谱信息保真,同时融入全色波段图像空间纹理结构特征,提高图像细节表达能力,改善目视判读效果。     

基于小波变换的多聚焦图像融合

本文提出了一种新的基于小波变换的融合算法。此算法简单易行,既保留了图像的边缘特性和多聚焦图像的对比度特性,又有效地对两幅多聚焦的图像进行了融合。通过实验及结果分析,对这些方法保留图像的边缘特征和对比度特性进行了对比,得出了有益的结果。     

基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出一种基于小波空间频率的多聚焦图像的融合算法,该方法是在小波多分辨率分析的基础上,采用小波变换后的系数去定义待融合图像中的清晰度测量指标.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间频率的方法进行融合处理.融合结果表明,该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能.     

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。     

一种基于小波变换的图像融合改进算法

提出了一种基于小波变换的图像融合改进算法,该算法对多源图像进行小波分解,并针对分解后的低频分量和高频分量各自的特点,选用不同的融合规则进行融合,即低频分量采用局部均方误差加权平均的方法,高频分量采用区域能量比的加权融合规则.实验结果表明,无论是从主观分析还是客观统计参数评价,本文方法的融合图像效果最好,优于文中的其他算法.     

基于小波的SAR图像融合算法及性能评价

介绍几种基于小波变换的SAR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.     

小波分析在遥感图像融合中的模型研究

以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级融合为例，详细地总结了小波分析在卫星多源遥感图像融合领域的融合模型及其优缺点，重点分析了各种常见小波变换融合方法的原理和应用条件，并归纳了用小波变换融合图像的基本步骤及其结果的主客观评价标准，最后讨论了小波分析在像素级融合目前存在的问题和结论。     

基于小波变换与低通滤波的多源图像融合方法

在多尺度分解的框架下,对像素级的多源图像融合,提出一种基于低通滤波与小波变换的图像融合算法.先将低空间分辨率的多光谱图像插值,使之具有与高空间分辨率全色图像相同的分辨率,然后再对多光谱图像低频分量和全色图像低频分量进行融合处理,得到一幅具有高空间分辨率的多光谱图像.将全色图像的低频分量和多光谱图像的低频分量进行融合,以达到增强光谱图像的低频分量空间特性效果.     

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。     

基于双窗口小波-Contourlet变换的图像融合算法

提出一种基于双窗口小波-Contourlet变换的图像融合算法.首先采用小波一Contourlet变换对图像进行分解,接着采用两种不同尺寸的窗口计算系数的特征值:低频子带采用区域能量法和高频子带采用区域方差法,分别比较双窗口下的高频子带和低频子带的系数特征值,比较的结果作为得到融合系数选择的依据,最后采用逆小波-Contourlet变换得到融合图像.仿真实验证实,在特征类型选择一致的情况下,该方法的融合性能优于小波变换法和Contourlet变换法,融合图像质量较好.     

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。     

多尺度小波变换的图像融合算法的研究与评价

应用多尺度小波变换实现数字图像的融合，其融合算法可分为基于像素级和基于区域级两大类．通过对CT图像和MRI图像实现图像融合并对融合后的图像进行定量评价，表明在多尺度小波变换的各种融合算法中，基于小波系数频带方向最大值融合算法能提供更好的可视性和清晰度．     

基于小波的图像融合及质量评估方法评述

图像融合是信息融合在图像处理领域的一个重要应用．由于小波分析在时域和频域同时具有趋好的局部化及多分辨特性，小波分析已成为图像融合领域的一种主流技术．近几年发展起来的多子带小波，更使小波图像融合进入了一个新的领域．从小波及多子带小波的分解与重建算法，以及对多子带小波的特性分析，得出基于多子带小波的图像融合具有明显的优点，同时也给出了小波融合系数算法．几个评价图像质量的指标，用于评定融合方法的优劣．     

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。