基于区域小波变换的序列显微图像融合

利用图像处理技术实现序列显微图像的融合显示是解决显微成像焦深有限的有效方法.针对空域融合算法在处理离焦步长较大和透明显微图像时存在的块效应和重影现象,基于图像像素间高度的相关性和小波变换多分辨率分析的特点,提出了一种基于区域小波变换的序列显微图像融合算法:在小波变换域内进行序列显微图像融合时,不同频段选择不同的融合算子;在确定融合的小波系数时,不仅考虑到相应位置的小波系数,还考虑了与它相邻的小波系数,使得融合后图像克服了空域算法存在的块效应和重影现象.同时,研究了不同的小波滤波器对图像融合质量的影响.实验证明,该方法具有很好的融合效果.      

多传感器遥感图像数据融合研究

重点研究了卫星遥感图像融合技术.通过在Matlab平台上实现基于颜色空间变换和基于小波变换的图像融合算法,分析了颜色空间变换的融合特点,并结合高分辨率图像、多光谱图像以及SAR图像的融合结果对相关理论进行了验证;研究了基于小波变换的融合方法在不同分解和重构级数下所获得的融合图像的特征,比较了各级融合图像的特点和相互间的差别;通过对高分辨率图像和多光谱图像的融合实例,给出了达到融合目的所应进行的最低分解重构级数与两原始图像空间分辨率指标比值间的定量关系;分析了不同小波因子对融合结果的影响,并结合颜色空间变换方法的融合结果得出了最终结论.      

基于截断重排的小波图像无损压缩算法

针对图像小波系数的能量聚集特性,提出一种基于截断重排的小波图像无损压缩算法。该算法在离散小波变换的基础上,对图像低频子带的小波系数先后按照大津法和希尔伯特曲线进行分类和重排,对图像各高频子带的小波系数分别根据信息熵代价函数进行自适应的奇异值截断变换,然后对截断重排后的所有小波系数进行熵编码,以实现图像无损压缩。实验结果表明,该算法实现简单,有效地降低了图像的编码比特率,提升了图像无损压缩的压缩比。     

基于小波的非线性模型的孔探图像压缩

针对涡轮发动机内部图像细节丰富的特点,为了实现在高压缩比下对细节信息的保留,以不影响发动机内部故障检测,采用小波域的非线性表示和建模方法,利用多尺度边缘检测对边缘进行定位,通过轮廓加剖面模型在定位的边缘进行边缘影响区域划分;之后通过阈值将边缘影响区域进一步划分为较重影响系数区域与较轻影响系数区域,在不同区域应用不同的编码质量控制,从而实现了一种基于小波着重于边缘的图像编码系统.实验结果表明,与一般的小波图像压缩方法相比较,在不同的压缩率下,峰值信噪比均得到小幅度的提高,并且从视觉感官上也得到较好的效果.      

基于小波域清晰度评价的光场全聚焦图像融合

传统全聚焦图像融合以相机多次曝光拍摄的多聚焦图像为基础,光场相机在单次曝光后可计算空间任意深度的重聚焦图像,为后期全聚焦图像的获取提供便利。提出了一种基于小波变换的光场全聚焦图像获取算法,可有效避免传统空域图像融合算法的块效应,获得较高质量的全聚焦图像。该算法通过对微透镜阵列光场相机获得的4D光场数据进行空间变换与投影,得到用于全聚焦图像融合的重聚焦图像,对各帧重聚焦图像进行小波分解提取高、低频子图像集,提出区域均衡拉普拉斯算子、像素可见度函数分别构建融合图像的高、低频小波系数实现图像融合,其性能优于传统的区域清晰度评价函数。实验验证了所提算法的正确性和有效性,采用Lytro光场相机的原始数据计算了融合全聚焦图像,与传统图像融合算法相比,人眼视觉效果更好,客观图像指标也得到了提高。      

一种基于支持向量机的小波图像压缩方法

提出了一种结合支持向量机(SVM,Support Vector Machines)回归与小波变换的新的静态图像压缩方法.SVM回归方法可以学习原始数据之间的相关性,并采用小部分训练样本,即支持向量来稀疏表示原始数据集,利用这一特性来逼近和约减小波系数,可以达到数据压缩的效果.首先采用小波变换把原始图像分解成不同尺度的多个子带,由于最低频子带系数非常重要,采用DPCM直接编码,然后对其它频带系数采用SVM回归进行压缩.由于不同尺度和方向的小波系数特征不同,为尽可能去除小波系数间的各种相关性,给出了适合SVM回归的小波系数的有效组织方式.最后研究了支持向量及其相应权重的混合编码方法.实验结果表明:与同类压缩方法相比,本算法获得的恢复图像的主客观质量有明显提高.      

基于小波变换的多方位角SAR图像融合方法

针对目标散射特性空变效应以及多方位角图像信息冗余的问题,提出了一种基于小波变换和边缘检测的多方位角SAR图像融合方法。首先,将图像进行小波变换,完成低频信息和高频信息的分离,实现图像的多分辨表征及序贯图像多方位角信息的融合;然后,利用改进的Robinson算子增强图像的轮廓特征;最后,融合实验和定量评估结果证明了本文所提融合方法的有效性。     

基于去噪的SAR复图像SPIHT压缩算法

提出一种对合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)复图像压缩的改进的分层树集合分割(SPIHT,Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法,高效完成SAR复图像压缩,既有效地保留了SAR复图像的相位信息,又抑制了斑点噪声.首先根据SAR复图像的统计特征进行预处理,然后进行小波变换,对不同子带的小波变换系数采取不同的门限,进行软门限斑点噪声抑制,再经过SPIHT量化编码,得到压缩后的码流.仿真实验表明,在64倍高压缩比的情况下,通过对重建SAR复图像数据的相位误差、等效视数、平均空域相关系数等指标的测量,验证了该算法仍然具有很好的性能.      

基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩

遥感图像具有纹理复杂、边缘丰富的特点,通常难以实现高压缩比.统计了图像经过小波变换后在不同方向、不同级别子频带的能量分布.然后基于人类视觉系统(HVS)模型中的对比敏感度函数(CSF)和遥感图像的能量分布特征,提出一种不同频带小波系数的变步长量化方法,并把该方法应用于嵌入式小波图像编码器.实验结果表明,与不采用心理视觉量化的压缩方法相比,在相同压缩比下,峰值信噪比略为降低,但恢复图像的主观质量有一定程度的改善.     

小波多分辨分量相关性图像融合方法

针对多光谱图像与高空间分辨率全色图像的融合,提出了一种基于小波多分辨分量相关性的图像融合方法.该方法在原始图像小波分解的基础上,对分解得到的高低频分量采用不同的融合规则进行融合,最后逆变换重构得到最终的融合图像.其中,对分解得到的低频分量采用局域相关系数加权融合计算,对高频分量设置一定的约束条件,使相关性较强的部分得到增强,而相关性较弱的部分继续保持.通过实验,与几种典型的图像融合方法就相关系数和光谱扭曲度等指标进行对比,验证该方法在光谱信息保持和空间分辨率提高方面的优势,并实验分析了不同相关系数门限值T的选取对最终融合效果的影响,以针对不同的应用场景做适当的选取.     

Quality assessment by region in spot images fused by means dual-tree complex wavelet transform

This work is motivated in providing and evaluating a fusion algorithm of remotely sensed images, i.e. the fusion of a high spatial resolution panchromatic image with a multi-spectral image (also known as pansharpening) using the dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT), an effective approach for conducting an analytic and oversampled wavelet transform to reduce aliasing, and in turn reduce shift dependence of the wavelet transform. The proposed scheme includes the definition of a model to establish how information will be extracted from the PAN band and how that information will be injected into the MS bands with low spatial resolution. The approach was applied to Spot 5 images where there are bands falling outside PAN’s spectrum. We propose an optional step in the quality evaluation protocol, which is to study the quality of the merger by regions, where each region represents a specific feature of the image. The results show that DT-CWT based approach offers good spatial quality while retaining the spectral information of original images, case SPOT 5. The additional step facilitates the identification of the most affected regions by the fusion process.     

基于非下采样轮廓波变换的红外和SAR图像融合算法

针对现有红外和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的融合算法融合质量差、边缘轮廓不清晰、效率低下、可视性差,目标检测效率低等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换的融合算法。首先采用非下采样轮廓波变换对预处理的红外和SAR图像进行分解,获得各自低频和带通方向图像,接着根据红外和SAR图像的特征选取其含重要目标信息的频带进行低频图像和带通方向图像融合。为了检验本文所提出算法性能的优越性,采用两组红外和SAR图像进行融合实验,与其他图像融合算法进行对比,并对融合图像进行目标检测,证明了该融合算法能有效提高多源图像目标检测率。     

多传感器图像融合技术综述

对国内外多传感器图像融合技术的发展状况进行了介绍,描述了图像融合的主要步骤,概括了目前主要图像融合方法的基本原理,并对各种方法的性能进行了定性分析.给出了评价图像融合效果的标准和方法,指出了图像融合技术的发展方向.     

深度学习机制与小波融合的超分辨率重建算法

深度学习技术在超分辨率重建领域中发展迅速。为了进一步提升重建图像的质量和视觉效果，针对基于生成对抗网络（GAN）的超分辨率重建算法重建图像的纹理放大后不自然的问题，提出了一种结合小波变换和生成对抗网络的超分辨率重建算法。所提算法在生成对抗网络中将小波分解的每个分量在各自独立的子网中进行训练，实现网络对小波系数的预测，有效地重建出具有丰富的全局信息和局部纹理细节信息的高分辨率图像。实验结果表明，对比基于生成对抗网络的算法，所提算法重建图像的客观评价指标峰值信噪比（PSNR）和结构相似性分别能提高至少0.99 dB和0.031。      

An object-level strategy for pan-sharpening quality assessment of high-resolution satellite imagery

Current satellite imaging systems offer a trade-off between high spatial and high spectral resolution providing panchromatic images at a higher spatial resolution and multispectral images at a lower spatial resolution but rich in spectral information while a wide range of applications need the highest level of this information, simultaneously. Image fusion techniques as means of enhancing the information content of initial panchromatic and multispectral images produce new images, titled pan-sharpened, which inherent the advantages of the initial images. Considering the impact of fusion accuracy on the quality of corresponding applications, it is necessary to evaluate the quality of these processed images. During the last decade, a lot of quality evaluation metrics have been proposed which are mostly inspired by traditional image quality metrics. These methods are mostly based on applying quality metrics at the pixel level and evaluating final quality value based on averaging of obtained metric values through the whole image. However, obtained results clearly show that the behaviour of image fusion quality is inconsistent amongst different image objects. In this article, by applying image fusion quality metrics (IFQMs) to image objects, an object-level strategy for quality assessment of the image fusion process is proposed. The proposed strategy is applied to different satellite imagery covering residential and agricultural areas. Experimental results show higher capabilities of object-level quality assessment strategy in the quality assessment of the fusion process. Evaluating fusion quality at the object level provides the potential of fusion quality assessment for each individual image object in compliance with different parameters such as the type of objects and the effective size of objects in data set.