基于差异演化的多聚焦图像融合算法

多聚焦图像融合就是综合和处理多个源图像的信息,来获取对同一场景或物体的更为准确、更为全面、更为可靠的图像描述．对于可见光成像系统而言,特别是含有长焦距的光学镜头,对景深有一定的限制．因此,将场景中的所有物体都成像清晰是很难的,这个问题采用多聚焦图像融合技术可以很好解决．通过提出一种基于差异演化的多聚焦图像融合算法,首先将源图像进行分块,然后用清晰度评价函数比较对应图像块的清晰度,选择清晰度高的作为清晰图像块,最终重构融合图像．该方法的积极意义在于,优化后的图像块比没被优化的使用效果更佳．实验结果表明,从定量和视觉两方面评价,都明显优于遗传算法和其他传统的图像融合方法．     

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.     

一种有效的形态小波多聚焦图像融合算法

多聚焦图像融合的关键问题是如何更好地保持源图像的轮廓信息和细节信息。形态小波具有小波变换的多层次分解特性和形态学的非线性特性。提出了一种基于形态小波变换的多聚焦图像融合算法。根据形态小波分解信号的特点,分别对高频系数和低频系数设计不同的融合规则:高频系数采用方向相关方法,最大程度保留细节和细节信息的方向特性;低频系数采用加权平均方法,该方法轮廓明显,最大程度地保留了轮廓信息。实验结果表明:该方法融合图像效果优于传统图像融合方法。     

基于边缘保护滤波的多聚焦图像融合算法

针对当前现有的多聚焦图像的融合算法存在的诸多弊端,如关于未含有噪声的源图像的假设,或者在高频滤波的时候破坏了边缘特征等,本文提出了一种基于边缘保护滤波的图像融合算法。首先分析图像细节部分的特征各向异性,建立了可以同时去噪和融合的能量函数,再应用图像特征加权的融合规则,构建了基于能量函数的迭代求解方案。通过实验研究发现,该算法产生的残留噪声较少,结构的相似度与视觉融合水平均得到显著提高。     

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。     

W-系统在多聚焦图像融合中的应用

针对多聚焦图像融合问题,提出了一种基于W 系统的多聚焦图像融合算法。W 系统是一类新的由分段正交多项式构成的正交函数系,它的正交性和多分辨性使相应的正交W 变换在图像表达时,能通过增加基函数数量得到图像的多尺度特征描述。该算法计算简单,时间复杂度较小,能消除融合图像的块效应,提高融合图像质量。试验结果表明,该算法在相关系数、信息熵和平均梯度三种评价指标上均得到了相应提高。     

基于contourlet变换和模糊理论的多聚焦图像融合

研究一种基于contourlet变换和模糊理论的图像融合新算法.首先,对源图像进行contourlet变换;再对contourlet系数中低频和高频部分采用不同的融合规则,即低频部分采用基于模糊集的自适应加权融合方法,高频部分采用区域能量最大的方法进行融合;最后再通过contourlet逆变换,获得融合图像.实验结果表明该算法能够取得较好的融合结果.     

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。     

基于高阶奇异值分解的多聚焦图像融合新方法

针对传统多聚焦图像融合方法不能有效度量图像中聚焦区域的问题,提出一种基于高阶奇异值分解的图像融合新方法。高阶奇异值分解可以精确提取图像纹理特征,并对源图像进行分解。充分考虑像素间的区域相关性,提取分解系数的空间频率、平均梯度和区域能量等区域特征,并提出一种新颖的基于区域特征的多活动测度融合策略,该策略可有效度量图像中的聚焦区域。实验结果表明,该融合方法能够更好地保留图像的边缘细节信息。     

NSCT 变换域上的异源图像融合算法研究

给出了一种在非降采样轮廓波变换域上融合可见光与红外图像的算法。分析了融合机理,确定了融合策略,对实测可见光和远红外图像进行了融合,试验结果表明本文算法优于现有流行算法,在生产实践中有应用价值。     

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。     

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。     

夜视成像技术与图像融合算法的研究

夜视成像技术是借助于光电成像器件实现夜间观察的一种新的光电技术。本文扼要阐述了夜视成像技术中的红外夜视技术、激光夜视技术和微光夜视技术的基本原理,并以此重点研究分析夜视成像技术的四种图像融合算法：灰度调制融合法、加权平均法、微分算子法和基于小波变换的图像融合方法。     

Quality of Service Routing Strategy Using Supervised Genetic Algorithm

Genetic algorithms (GAs) can deal withcomplex optimization problems better thantraditional optimization techniques[1,2]. The use ofGAs for optimization tasks has become popular withthe constant development of new algorithms,theoretical achievement and nov…     

一种改进的全局优化进化算法

提出了一种改进的全局优化进化算法.该算法采用实数编码,通过对可行域量子化用正交设计产生初始种群,用正交设计和因素分析设计杂交算子.在进行杂交之前,根据两个个体变量之间的距离恰当地应用高斯变异,平衡了算法的局部搜索能力和全局搜索能力,从而提高了算法的效率.最后的数值结果显示了该算法的有效性.     

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．     

全局优化神经网络拓扑结构及权值的遗传算法

提出将前馈多层神经网络的全局优化表述作为启发式遗传搜索的问题．设计了遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新的编码方案,并利用该方法求解了洪水预报问题,给出了实例预报结果