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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。 相似文献
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针对传统图像融合方法在多聚焦图像融合中存在细节丢失、边缘模糊和焦点不清楚等问题,提出一种基于双树-复小波变换（DT-CWT）优化显著性测度和自适应脉冲耦合神经网络（PCNN）模型的多聚焦图像融合方法。首先,将两张聚焦区域不同的输入图像使用双树-复小波分解成低频子带和高频子带;然后,对低频子带采用基于显著性测度的度量方法计算小波融合系数,对于高频子带,采用自适应PCNN模型计算触发时间来选取高频融合子带;最后,通过双树-复小波逆变换重构得到融合结果。与其他融合方法进行对比,结果表明,基于文章所提方法的融合图像更加自然清晰,具有较高的边缘保持度,同时保留了更多的细节信息,因此,此方法可以大大提高图像质量。 相似文献
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对源图像进行小波分解,得到图像分解后的高频系数和低频系数,并且计算源图像的结构相似性。对于低频系数采用系数绝对值取大法进行融合;对于高频系数依据相似性大小对其进行融合,如果相似性大于设定阈值,则高频系数采用系数绝对值取大法,否则采用计算像素点边缘强度法进行融合,对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法有效地综合了源图像中的重要信息,融合图像边界清晰,得到更好视觉效果和更优的评价指标,融合效果优于对比实验中的小波方法。 相似文献
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本文针对小波分解层数在图像去噪过程中非常重要这一事实,结合多方向、多尺度图像去噪算法给出了一种基于多阈值的分解层数确定方法.并通过仿真实验验证了确定分解层数的重要性及本文所给出方法的有效性. 相似文献
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多源图像融合质量的综合评价体系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
李伟 《深圳信息职业技术学院学报》2008,6(2):83-88
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。 相似文献
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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. 相似文献
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功能核磁共振和弥散张量这2种成像方式能够反应人类大脑不同方面的信息,采用小波变换的方法来对这2种医学图像进行融合可以有效改善抑郁症的识别准确率.首先,利用多尺度小波分解方法把每种类型的图像都转换到频域,以得到各频率的成分参数.其次,对于每个被试,将2种图像的分解参数根据频率各自相加,并且通过小波逆变换重建出融合图像.然后,使用主成分分析方法对融合的数据进行降维并得到图像特征.基于融合后图像的特征,采用留一检验方法最终得到了80.95%的抑郁症识别率.可以看出,该小波融合方法能够对当前抑郁症的诊断识别进行有效的改进. 相似文献
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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。 相似文献