基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破。文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换的多传感器图像融合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术.把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破.文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换多的传感器图像整合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价.     

一种基于色彩变换的伪彩色图像融合新算法

伪彩色处理对目标的识别与跟踪十分有意义。图像融合是伪彩色处理的非常有效的方法之一。本文提出了一种基于伪彩色的图像融合新方法。用小波变换得到灰度融合图像,求出灰度融合图像与原图像的差异图,利用IHS变换,得到彩色融合图像,再经过色彩变换,得到最终的伪彩色融合图像。结果表明,融合图像色彩更逼真,更符合人眼的视觉特征。     

小波变换应用的研究

本文简要介绍了小波变换的基本概念、特点,以及小波变换在数字图像压缩、图像降噪、图像增强以及图像融合等遥感数字图像处理中的作用。此外,还实现了在Matlab语言环境下图像处理。     

基于区域能量的图像融合

图像融合的目的在于将多幅图像信息加以综合,消除图像信息之间存在的冗余和矛盾,以形成对目标的清晰、完整、准确的信息描述。在小波域图像融合的范畴内,本文提出一种基于区域能量的图像融合方法,在对图像进行小波分解后,低频采用绝对值取大法,而高频采用基于区域能量的融合策略。仿真结果表明本文结果明显优于文中对比实验的结果,其中熵、互信息参数高于对比方法的融合结果。     

基于小波变换的图像处理综述

小波分析主要广泛应用在科学研究和工程技术中。虽然在现阶段的小波理论相对成熟,近些年关于小波理论的应用和研究也在不断的发展和更新。小波变化在图像处理领域中的应用也囊括图像与处理的所有方面。本文通过介绍小波变换的起源,将小波应用在图像处理中的压缩、还原图像、边缘检测和图像分割,宏观剖析小波的研究现状历史、发展动向及优势。     

基于小波分析与数学形态学融合的降噪算法研究

本文建立了实际工程应用中信号的仿真模型和干扰模型,运用小波变换和数学形态学相融合的方法进行降噪,并将该方法与小波阈值方法、小波模极大值法、数学形态学方法的仿真结果进行对比分析,仿真分析结果发现小波-形态融合方法能够有效的消除噪声且能较好地保留原信号的形态特征。     

基于小波变换在图像处理中的应用

小波变换被广泛接受的图像处理作为一种有效的和有前途的方法。本文根据遥感图像的多分辨率和多尺度特点,利用边缘提取对不同图像进行处理,并对上述结果对比分析认为:利用小波变换进行遥感图像边缘提取,须先对图像进行小波变换,然后用二进小波变换模的部分极大值来完成信号突变点位置及其异性大小,实现图像的边缘特征提取。本文中用多维度上二进小波变换图像边缘特征提取方法应用于遥感图像样本的仿真实验,获得了比较好的结果。     

图像处理中的小波变换算法原理及其应用

小波分析是近年来迅速发展起来的一个数学分支,由于它在时间域和频率域里同时具有良好的局部化性质,因而在图像处理领域有着日益广泛的应用。随着数字图像处理需求的不断增长,相关应用也不断的增长,文章以一例图像处理过程为例,阐述了基于小波二维变换的图像处理方法在图像处理过程中的应用。     

图像处理中的小波变换算法原理及其应用

小波分析是近年来迅速发展起来的一个数学分支，由于它在时间域和频率域里同时具有良好的局部化性质，因而在图像处理领域有着日益广泛的应用。随着数字图像处理需求的不断增长，相关应用也不断的增长，文章以一例图像处理过程为例，阐述了基于小波二维变换的图像处理方法在图像处理过程中的应用。     

基于四叉树复小波的自适应图像去噪

小波变换应用于图像去噪处理方面得到广泛的应用,但其自身也存在着一些缺点和不易控制因素,大大地限制了其图像去噪能力和应用的范围。而四叉树复小波变换很好地改善了这一缺点,具有较好的方向选择性和平移不变性,并且容易实现完全重构。本文通过对常见的图像去噪方法,对其原理进行解析,再讲解基于四叉树复小波的自适应图像去噪的优点和发展趋势,让大家对现代复小波自适应图像去噪有一个清晰的认识。     

一种新的双光谱汽车夜视仪系统设计方法研究

随着汽车市场的快速发展和安防意识的日益强化,人们对汽车安全保障技术的要求越来越高。使用汽车红外夜视仪,就可以大大提高视野清晰度,减少夜间交通事故的发生。红外夜视技术是借助于光电成像器件实现夜间观察的一种光电技术。红外成像传感器是靠探测目标与背景间的热辐射差异来识别目标,所以对场景的亮度变化不敏感,成像清晰程度较低,不利于人眼的观察。对于汽车安全驾驶而言,不仅是要发现,判别路面物体,而且要确定路面物体的准确位置,所以要求获得的图像具有较高的清晰度。可见光成像传感器清晰度较高,能够提供路面物体的细节信息。红外与可见光图像的融合有利于综合红外图像的指示性和可见光图像的清晰性,对汽车安全驾驶有很重要的意义。本文重点实现了一种双光谱汽车夜视仪的系统设计并描述了用于该夜视仪的一种图像融合的竞争算法。     

基于Gabor小波和增强Fisher模型的掌纹特征提取

对于其他身份识别的生物特性而言掌纹有着很多的先天优势,因此在各个领域得到了非常广泛的应用。本文通过研究掌纹的特征,提出了一种基于Gabor小波和增强Fisher线性判别模型(EFM)的掌纹特征提取算法。先对预处理掌纹,在对掌纹灰色图像通过算法进行Gabor小波变换后,得到Gabor的掌纹特征向量。随后,通过主成分分析变换高维特征向量至低维空间,最后在此空间内利用EFM变换矩阵提取到掌纹的特征。由于Gabor函数在特征提取方面有着优良的性能,对高维特征的降维处理问题可有效解决,同时,算法也提高了Fisher线性判别式(FLD)的推广能力,可以较好地实现掌纹的特征提取。     

图像边缘检测技术及实现

边缘检测技术在数字图像处理中有着重要的作用。本文对图像的边缘检测的各种边缘检测方法进行介绍和详细分析,并通过MATLAB对各种算法进行实现,通过比较得出了各自的优缺点和适用范围,以及小波变换和数学形态学的边缘检测技术在复杂背景中的优势,为实际应用采用合适的图像边缘检测技术提供对照和参考。     

数字图像融合综述

本文对数字图像融合的主要研究内容和方向做了一个简单综述,并介绍了几种典型的数字图像融合理论与方法。     

金属拉伸实验数据小波变换数字滤波方法研究

小波变换具有良好的时频局部化能力。当采用小波变换对金属拉伸实验数据进行数字滤波时,不但能滤除干扰信号,而且能很好的保留信号的突变部分,体现信号原貌,这一功能是傅里叶变换所无法比拟的。通过比较傅里叶变换与小波变换对金属拉伸实验数据的滤波结果,表明采用小波变换处理含噪的实验数据,具有良好效果。