基于小波变换的图像融合及其MATLAB实现

图像融合是对数字图像的预处理,使图像整体或局部特征能有效地改善。本文基于对图像融合理论的理解,分析了小波变换在图像融合中的应用。在此基础上,利用MATLAB对不同融合系数的图像以及不同增强系数的图像进行融合等,并对其结果进行分析与比较,表明采用方法的合理性。     

基于MATLAB的马铃薯图像特征提取

本文提出一种基于MATLAB图像处理的马铃薯质量检测分级方法,主要通过灰度变换、优化后二值化处理、开闭运算、去噪等方法对采集到的马铃薯图像进行批量预处理,后对其颜色、纹理、形状特征进行逐一计算分析,实现对批量马铃薯质量的精准预测。     

基于融合技术的图像去高光方法

现有的图像去高光方法仅适用于特定对象特定场合、用途单一、局限性大。针对现有多视角法无法处理图像序列重叠高光区域的问题,进一步采用基于样本块的算法修复。实验结果表明,方法在玻璃、金属等物体上,以及图像序列存在重叠高光区域时均能够有效去除高光,准确修复图像丢失信息。     

基于MATLAB的激光图像背景噪声的处理

文章采用MATLAB程序处理数字图像,应用中值去噪,编写了相关MATLAB程序。采用运算速度比较快的阈值分割方法,编写了相应MATLAB程序。通过多幅图像的实验,结果表明:该方法可以去除激光图片背景噪声。     

基于小波变换的车牌图像融合技术研究

车牌识别系统在对车牌进行识别时,由于捕获到的车牌受到天气、光照等复杂因素的影响,车牌图像不是很清晰,为使系统能够准确的完成车牌识别,车牌图像增强的研究就显得至关重要。它提出了一种利用平滑滤波器、中值滤波器和Roberts边缘检测算子与小波融合技术进行混合图像增强的方法,通过matlab R2011a进行仿真实验,能够达到较好的图像增强效果。     

遥感图像融合技术探讨

对图像融合的原理和方法进行了剖析,研究和分析了几种常用的多源遥感图像融合的方法:Brovey法、主成分分析和乘积法等,并以实例对这三种方法融合的图像进行了评价.     

医学图像融合技术浅谈

从图像融合技术出发,论述了融合技术在医学图像中的应用,对图像融合的几个阶段进行了介绍。图像融合技术目前是医学图像处理中的研究热点问题,医学图像融合将有助于医生利用多种信息,获得准确的的诊断信息,同时医学图像融合技术的应用将极大地提高医疗水平。     

基于灰度窗口相关匹配的图像边缘融合技术

通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。     

基于MATLAB的图像处理技术应用

本文通过实例说明了MATLAB软件在遥感影像处理中的应用方法,实验结果表明该方法易实现且有效。     

基于平移不变小波变换的图像融合技术的实现

本文介绍作者所进行的基于像素级图像融合技术的研究。目前,图像融合技术主要分为像素级、特征级和决策级这三种主要方法,而像素级图像融合的方法可以更多地保留原有图像的信息,并对单一像素信息进行处理,精度高、方法简单易行,目前被广泛的应用在各个领域。而基于平移不变小波变换算法先对待融合的多源图像进行空间域的变换,得到图像各层分解后的系数,再对该组系数按一定的融合规则进行融合处理得到一个融合后的系数表示,最后经图像的逆变换获得最终的融合图像。     

一种基于MATLAB的视频图像信号提取方法

文章提出了一种基于MATLAB的视频图像信号提取的方法。该方法利用MATLAB强大的工程计算能力以及自带的图像处理工具箱,能够非常方便的将感兴趣的图像从AVI格式的视频文件中提取出来。相比于其它提取方法,该方法简单易懂,操作简便,适合日常处理。     

多信息源图像的融合技术研究

多源图像融合是将不同来源的某一场景的两个（或多个）目标进行两次（或多次）成像,将这些图像的清晰部分组成一幅新的图像,以得到一个多目标都聚焦清晰的融合图像。提出将小波变换方法应用于多信息源图像的融合,并选取适当的小波基、分解层数和融合算子。针对小波变换及图像的特点,本文选取了7类共50种小波基、4种小波分解层数和6种融合算子,共1200种小波变换的融合方法进行了比较。通过比较融合图像的相似性,对图像融合效果的评价表明,实验获得的最佳图像与理想图像的相似度均达到99%。     

一种基于梯度极大值的红外偏振图像融合技术

为了改善红外辐射图像和偏振图像的质量,提高红外成像技术在复杂背景下的目标识别能力,凸显人造目标,本文提出了基于梯度极大值的红外偏振图像融合算法。首先,通过红外偏振测试系统获得一定偏振度(0°、45°、90°、135°)的红外偏振图像,利用斯托克斯(Stokes)方程得到线偏振度(DOLP)图像;然后基于该融合算法,将得到的线偏振度图像和红外辐射强度图像融合;最后定量分析了融合后的成像效果。结果表明:融合后的图像明显提高了线偏振度图像的图像亮度,增强了红外辐射强度图像细节和纹理特征,提高了图像质量。     

用MATLAB实现图像变形

图像曼形技术是指将一幅图像平滑地变换到另一幅图像的方法,它是一种有用的图像处理方法。介绍一种简单的图像变形技术——Morphing技术的原理和算法,并给出了用MA3、LAB实现的代码。     

基于像素的遥感图像融合简介

在目前的水质遥感检测试验中,基本上采用的是单幅TM图像数据,图像的空间分辨率较低,考虑到现有的不同遥感图像产品在光谱分辨率和空间分辨率方面存在着互补性,遥感图像融合技术提供了一个很好的平台,利用图像融合技术将多光谱图像和高分辨率图像进行融合,可以获得一幅同时具有多光谱和高分辨率特征的图像,提高环境监测的范围和精度。     

基于MATLAB的数字图像处理技术及应用

简述了数字图像处理技术、MATLAB数字图像处理技术,介绍了MATLAB数字图像处理工具箱函数。通过图像处理实例说明MATLAB语言编程及工具箱进行数字图像处理的方法,验证MATLAB语言具有强大的图像处理能力。     

LabVIEW与MATLAB的融合技术在数字图像处理方面的研究

本文简要概述了数字图像处理技术的应用及发展现状,简要介绍了Lab VIEW与MATLAB两大图像处理软件的特点及其在实际研究中的应用;并进一步分析了Lab VIEW与MATLAB的融合技术在数字图像处理方面的应用研究进展,最后展望了Lab VIEW与MATLAB的融合技术的发展趋势。     

红外辐射检测及其图像融合技术

本文首先分析了红外辐射无损检测实验系统的原理及组成部分,进而通过对实验系统设置不同的参数,得到一系列红外无损检测成像的相关实验数据,描述了由于参数设置的不同,导致的不同检测结果。在此基础上,为了增加图像的辨识能力及信息含量,进一步研究了红外无损检测图像融合技术改进的几种算法,通过对像素融合法、区域融合法、对比度调制法、透明度融合法等几种图像融合技术算法的介绍,提高了红外辐射无损检测图像的缺陷辨识能力,为提高检测的灵敏度和可靠性提供理论技术支持。     

浅谈基于稀疏表示的图像融合算法

图像融合已成为图像处理和计算机视觉领域的一项重要技术。随着压缩感知理论的发展,稀疏表示成为了压缩感知中的一个重要的研究内容。文章系统地阐述了当前图像融合技术的研究现状,重点介绍了稀疏表示在图像融合中的应用,并对目前图像融合算法存在的问题以及未来的发展进行了展望。     

基于IHS变换的图像融合方法研究

在分析亮度、色度、饱和度(IHS)变换影像融合方法的基础上,针对HIS变换存在光谱扭曲的缺点,提出了一种新的图像融合方法。该方法采用加权平均融合方法和高通滤波理论对I分量进行处理。通过matlab仿真实验表明,改进的图像融合方法可以最大限度地减弱传统IHS融合法存在的光谱退化现象,同时也可提高融合图像的清晰度和空间分辨率。