图像融合算法的Matlab实现与比较

在介绍图像的直接融合、傅里叶变换融合和小波变换融合算法后,给出了相应的Matlab程序,并用均值、标准差、熵和交叉熵来评价融合结果,通过仿真实验显示,小波变换融合图像能更好地反映图像的细节特征.     

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。     

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。     

基于应用效果的图像质量评价方法建模研究

迄今的图像质量评价大多从图像本身的参数进行评价,或是从成像系统的调制传递函数来评价.然而从应用的角度来看,对图像质量的一般性评价还不能完全解决图像质量与图像应用效果的关系问题.如何针对有限的应用类型或应用目标来考虑图像质量参数,对于图像质量评价方法的研究是很有意义的.对此进行了论述.     

虹膜图像质量评价方法研究

虹膜识别中,图像质量除受到采集设备、环境光照、目标位置、目标状态等因素影响外,错误的图像分割也会导致图像质量下降,因此单一量度或较少量度都不能准确评价用于匹配计算的虹膜图像质量.基于此设计了可用虹膜区、虹膜大小、清晰度、扩张度等八个评价因子;研究了各评价因子所表征的图像质量特性;提出了利用图像分割参数计算各评价因子的方法;根据实验得到的各评价因子阈值以及图像分割可能的错误,对质量评价因子进行校准;最后融合校准后的因子形成虹膜图像质量评价值.实验结果显示所提出的方法可有效评价虹膜图像质量.     

基于字典学习的医学图像融合

稀疏表示能够有效地表示图像的固有特征,利用KSVD学习算法对30幅自然图像训练得到了鲁棒的字典,利用“滑窗”策略对两幅源图像进行分块,使用OMP算法在字典上对各图像块进行稀疏分解,分解后的系数采用系数绝对值选大法进行融合,进而得到融合后和图像块.理论分析与实验结果表明,该方法能够有效地对已配准的待融合图像进行融合,融合后的结果无论是视觉效果还是客观评价参数均优于文中对比方法的效果.     

基于目标探测的彩色融合图像质量主观评价实验

可见光与红外彩色融合图像能帮助观察者更好地探测目标,然而,如何评价不同融合图像在目标探测方面的性能表现,相关的研究目前还十分有限,特别是缺乏目标清晰度对融合图像目标探测性影响的研究。开展彩色融合图像质量主观评价实验,并对实验数据进行回归分析。结果表明,目标清晰度和目标与背景对比度是影响融合图像目标探测性的两方面关键影响因素,并利用这两方面单一质量评价指标的线性组合建立了基于目标探测的融合图像综合质量的预测模型。为进一步实现基于目标探测的融合图像质量客观评价奠定理论和实验基础。     

基于拉普拉斯金字塔改进的图像融合方法

改进传统的拉普拉斯金字塔融合图像方法,对源图像进行一系列层层递进的处理,而非传统算法直接对源图像进行拉普拉斯变换,与经过处理后的特征更明显的图像作变换。先提取图像的轮廓特征,然后对比得到的两幅梯度图像间对应的像素值,找出每幅图像比另一幅图像清楚的区域,保留各自的优势部分,据此建立两幅梯度图像的二值图像,进行拉普拉斯金字塔变换的源图像就是上述处理获得的二值图像。接着融合变换后的两个图像金字塔,最后,需要与最初源图像的高斯金字塔重新构建图像,将前一步获得的拥有更多高频细节的拉普拉斯金字塔从塔顶开始逆变换,直至变换出塔底图像为止,即可得到最终结果。实验数据显示,改进的融合方法起到了持有更多细节的作用。     

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。     

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.     

一种DE搜索块寻优的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种DE（差异演化）搜索策略应用于图像融合子块寻优的算法,对同一场景两幅严格配准的源图像的清晰度恢复进行了深入研究。融合过程是首先将已经配准的源图像分割成若干个子块,然后采用一个清晰度评价函数选取清晰的图像块形成融合图像。该方法的创新之处在于,把图像子块的大小作为遗传染色体,经过交叉、变异和选择等操作,以便得到全局意义上的最优解。实验对比结果表明,该方法超过遗传算法和其它传统的多聚焦图像融合法。     

基于B样条小波融合的平面足迹图像边缘特征提取方法研究

提出了一种基于B样条小波融合的平面足迹图像边缘特征提取方法。该方法首先将采集来的平面足迹图像复制成二幅,然后使用Prewitt算子和Robert算子分别对这两幅足迹图像进行边缘特征提取,最后使用B样条小波将所获取到的两幅图像的边缘特征图像进行图像融合。实验表明,经过B样条小波融合后的平面足迹边缘特征图像优于使用单一方法所获得的结果,因此本文所提出的方法是一种行之有效的平面足迹图像边缘特征提取方法。     

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BIQI的JPEG2000压缩失真图像质量评价算法研究

BIQI算法是基于两步框架模块化的无参考图像质量评价算法,对于高斯白噪声,模糊及JPEG有着良好的评价效果,但对于JPEG2000评价效果不够理想。基于自然场景统计的JPEG2000压缩失真图像质量评价算法能够有效的预测失真图像的质量,故文中提出基于BIQI的JPEG2000压缩失真图像质量评价算法。该算法首先对失真图像进行分类,得到JPEG2000失真图像的概率,通过量化自然图像与失真图像的偏离程度预测失真图像质量分数,最终利用概率加权求和方式得到JPEG2000压缩失真图像质量。在LIVE图像库上的实验表明,该算法预测失真图像质量与人类主观得分DMOS具有较高的一致性。     

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．     

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.     

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DCT的无参考JPEG压缩图像质量评价研究

为满足图像在无线传输高分辨率需求,构建可自动评价图像质量的体系.基于DCT(discrete cosine transformation,离散余弦变换),设计了用于评价JPEG(joint photographic experts group,联合图像专家小组)压缩图像的无参考图像质量评价方法.根据JPEG图像的压缩原...     

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．