改进提升小波变换的空间频率比图像融合

提出了一种新型图像融合算法。该算法在提升小波变换的基础上,通过取消其奇偶分裂环节,得到具有平移不变性的非采样提升小波变换。对图像经非采样提升小波变换后的低频分量首先定义一种空间频率比,再通过空间频率比来计算融合因子,然后采用加权与选择相结合的方法对低频分量进行融合。高频分量直接选择一种基于边缘信息的加权融合方法。最后通过非采样提升小波逆变换重构得到融合图像。实验结果显示,该算法相对传统的图像融合算法能更好地描述灰度的突变信息,获得含有丰富细节特征的融合图像。

基于非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对同一场景的红外与可见光图像融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换的图像融合方法。该方法对图像经非采样Contourlet变换后的低频系数采用基于图像物理特征的"加权平均"融合方法;对于高频系数采用基于局部对比度与空间频率比相结合的系数融合方法。为验证本文算法的有效性,对红外与可见光图像进行了融合实验,实验结果表明该方法相对于传统的简单融合方法以及基于区域能量的融合方法能得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像。

基于非采样提升小波变换的图像融合算法

针对传统提升小波变换的图像融合算法缺乏平移不变性以及区域能量融合准则存在的不足,提出了一种基于改进提升小波变换的图像融合新算法。该算法在提升小波变换原理的基础上,通过取消其奇偶分裂来获得具有平移不变性的非采样提升小波变换。对图像经此变换得到的低频部分设计出一种新的基于区域空间频率的加权和选择相结合的融合方法,高频部分采用一种基于边缘信息的加权融合策略。为验证所提出融合方法的有效性,对多聚焦图像进行了融合实验。实验表明,与传统的图像融合算法相比,该算法能更好地描述灰度的突变信息,获得含有丰富细节特征的融合图像。

基于非采样提升小波-Contourlet变换的图像融合算法

为克服非采样Contourlet变换中金字塔分解的不足,首先在提升小波变换的基础上,通过取消其奇偶分裂环节得到具有平移不变性的非采样提升小波变换,然后用此变换来取代非采样Contourlet变换中的金字塔分解,得到新的非采样提升小波-Contourlet变换。将此变换与一定的融合规则相结合,提出了一种基于非采样提升小波-Contourlet变换的图像融合算法。实验表明,该算法相对于非采样Contourlet变换能从源图像中提取更多有用信息注入到融合图像中,可得到更高性能的融合图像。