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.     

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。     

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。     

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.     

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。     

压缩域遥感图像融合方法研究

给出了基于压缩感知的全色和多光谱图像融合方法.分块压缩感知实现速度快、存储需求小,为海量遥感数据的压缩测量提供了有效策略.同时,利用小波变换的多分辨率特性,实现了压缩采样的多尺度融合.最后采用全变分技术重构融合图像.实验结果表明,与传统小波融合方法相比较,所提方法融合结果具有更高的空间分辨率和更好的光谱相关性.     

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.     

基于小波域图像融合的边缘检测算法研究

针对多聚焦度分析和部分有损图像分析中难以提前完整边缘信息的问题,提出了一种基于小波域图像融合的边缘检测算法。它是在小波变换多分辨率分析的基础上,运用图像融合及图像增强理论,使得小波子带边缘信息量最大化,再运用经典的Canny算子边缘检测算法最终实现图像边缘的检测。     

基于Contourlet变换的全色影像与多光谱影像的融合

Contourlet变换比小波变换更适宜表达图像的各向异性的直线、曲线和边界特征,能有效地捕捉图像的几何结构信息。与Contourlet变换相比,非下采样Contourlet变换不仅具有多尺度、多方向特性,同时还具备平移不变性。本文提出了一种新的基于Contourlet变换和IHS变换的全色影像与多光谱影像的融合方法,并将IKONOS影像数据应用于融合实验来验证方法的有效性,结果表明本文方法在较好地保持多光谱影像光谱信息的同时增强了融合图像的空间细节表现能力,优于IHS和基于小波变换的IHS融合方法。     

自适应Contourlet变换的多传感器图像融合

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,相对于小波变换具有较好的方向性、较高的逼近精度和较好的稀疏表达性能.因此将Contourlet变换用于图像融合,能更好的提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.利用Contourlett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种自适应Contourlet变换的多传感图像融合新算法.算法是将全色图像和多光谱图像进行Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像.将其他的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法.     

基于小波变换的指纹图像增强算法

小波具有多分辨率分析和在局部时频域进行分析的能力.首先,应用小波的这个特点,在小波域对指纹图像进行增强.在对指纹图像进行小波变换之前,对图像进行了较为常见的规格化处理,使得不同的图像有相同的灰度均值和方差,方便了对指纹的匹配.然后提出了一种在小波域中改进的软阑值算法对图像进行增强.实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行预处理能够获得较满意的结果.     

基于小波变换的指纹图像增强算法

小波具有多分辨率分析和在局部时频域进行分析的能力。首先,应用小波的这个特点,在小波域对指纹图像进行增强。在对指纹图像进行小波变换之前,对图像进行了较为常见的规格化处理,使得不同的图像有相同的灰度均值和方差,方便了对指纹的匹配,然后提出了一种在小波域中改进的软阈值算法对图像进行增强。实验表明,应用小波变换技术对指纹图像进行预处理能够获得较满意的结果。     

MoGN:模型引导的遥感图像融合网络

全色锐化是一种常见的图像融合技术,旨在融合卫星提供的高空间分辨率的全色图像和低空间分辨率的多光谱图像,得到高空间分辨率的多光谱图像。结合模型优化与深度学习方法的优势,提出一种模型引导的全色锐化神经网络(MoGN)。基于观测模型和融合图像的深度先验构建了一个全色锐化函数,对目标函数进行求解并将其迭代解展开为深度网络,其中空间退化和光谱退化过程通过设计专用的子网络进行近似,深度先验则由基于Unet架构的去噪器进行近似。降分辨率和全分辨率下的实验结果都证明了所提出方法的有效性。     

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。     

基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法

在研究和分析小波变换理论的基础上提出了一种基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法,该算法充分利用了小波多分辨率分解思想,体现图像降低的自然过程;通过高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。实验结果证明该算法克服了传统的插值算法致使图像高分辨部分损失、细节被模糊的缺点,是超分辨率图像处理的一种行之有效的途径。     

基于2DGabor小波与2DPCA的人脸识别方法

2DGabor小波变换能够将相邻区域的像素联系起来,从不同的频率尺度和方向反映局部范围内图像像素灰度值的变化,2DGabor小波变换系数描述了图像上各给定位置附近区域的灰度特征。2DPCA方法,避免了从图像矩阵向一维向量的转换,并在人脸识别中获得了满意的效果。提出了2DGabor小波变换和2DPCA相结合的人脸识别方法,实验证明,2DGabor小波变换＋2DPCA的算法在识别效果上优于Gabor小波变换＋DPCA的算法。     

基于小波变换的遥感图像融合技术研究

以遥感图像融合技术为对象,在小波变换的基础上对其进行了分析和研究。简单介绍了遥感技术和遥感图像融合的基本概念与意义;重点从小波分析理论、小波变换与图像处理以及遥感图像去噪三个方面对遥感图形融合技术进行了详细分析。     

多尺度自相似融合图像超分辨率重建

为提高低分辨率图像超分辨率重建的精度和效率,提出一种多尺度自相似融合图像超分辨率重建算法。该方法在锚定邻域回归(ANR)方法的基础上引入自相似矩阵,使图像边缘更加清晰;利用多层小波变换构建多尺度串联模型,实现小波域的不同尺度图像的多层超分辨率重建;增加训练字典原子数和邻域数,采用分层搜索匹配策略进行低分辨率图像块与锚点的匹配以减少图像重建时间。实验结果表明:该方法重建的图像边缘和细节更清晰,边缘重影和阶梯效应明显削弱,PSNR值提高约1 dB,且重建时间有所减少。