基于小波变换的相关邻域非线性迭代图像融合

为了克服小波变换对高频子带噪声敏感的缺点,提出了一种相关邻域非线性迭图像融合方法,给出了一种非线性图像融合模型。该方法先将源图像经小波变换得到初步融合图像,然后利用相关邻域非线性迭代模型将源图像与本次得到的融合图像再次进行融合,如此经过多次迭代直至达到某一阀值为止,得到最终的融合图像。该方法不但很好的保留了源图像的细节信息,而且较好的抑制了图像高频子带的噪声,仿真实验结果表明了该方法的有效性和优越性。

应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法

图像边缘细节富含高频成分,鉴于小波包分析具有对高频分辨率高的特点,提出一种应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法。对图像进行小波包分解,分别对各分解子图像进行基于线性广义模糊算子(LGFO)的模糊增强处理,重构前对各增强子图像赋予不同的权值,通过小波包图像重构实现对原始图像的加权模糊增强处理,获得细节丰富、对比度强的高质量增强图像。在基于边缘测度与噪声标准差的增强图像质量评估标准下,算法实现了模糊参数的自适应寻优。实验表明,增强图像轮廓准确、细节丰富。