基于多尺度变换的多源图像融合技术研究

合集下载

图像识别中的多尺度特征融合方法探讨(五)

图像识别中的多尺度特征融合方法探讨随着计算机视觉技术的发展，图像识别已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

在图像识别过程中，多尺度特征融合方法的应用逐渐受到了重视。

本文将探讨多尺度特征融合方法的原理和应用。

首先，我们需要了解什么是多尺度特征融合。

它是一种将图像在不同尺度下提取的特征进行融合的方法。

在图像识别中，我们常常需要处理物体在不同尺度下的表现。

但是仅仅使用单一尺度的特征进行识别往往无法达到准确的效果。

因此，多尺度特征融合方法的提出就是为了解决这个问题。

多尺度特征融合方法的原理可以归纳为以下几个步骤。

首先，图像经过预处理，将其转化为灰度图像或者二值图像。

然后，在不同尺度下使用各种滤波器提取出一系列特征。

这些特征包括边缘、纹理、颜色等。

接下来，将不同尺度下提取出的特征进行组合和融合。

常见的多尺度特征融合方法包括加权融合、特征级融合和决策级融合。

最后，将融合后的特征输入到分类器中实现图像的识别和分类。

加权融合是最常用的多尺度特征融合方法之一。

其原理是给不同尺度下提取的特征设置不同的权重，通过加权求和的方式融合特征。

这种方法的优点是简单易懂，计算效率高。

但是，选择合适的权重是一个挑战。

不同权重的选择会对图像识别结果产生很大的影响。

特征级融合是另一种常见的多尺度特征融合方法。

在这种方法中，不同尺度下提取的特征首先被分别输入到不同的分类器中进行分类。

然后，将分类器的输出结果进行融合。

这种方法能够充分利用每个尺度下的特征信息，提高图像识别的准确性。

然而，特征级融合需要训练多个分类器，而且计算复杂度较高。

决策级融合是一种将不同尺度下的分类结果进行集成的方法。

在图像识别过程中，每个尺度下都会得到一个分类结果，然后通过投票、加权平均等方式将这些结果进行集成。

这种方法能够充分利用每个尺度下的分类信息，提高图像识别的鲁棒性。

然而，决策级融合需要额外的决策过程，对计算资源的要求较高。

总而言之，多尺度特征融合方法在图像识别中发挥着重要的作用。

多源图像融合算法及应用研究共3篇

多源图像融合算法及应用研究共3篇多源图像融合算法及应用研究1随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，多源图像融合算法已经成为了一个重要的研究领域。

多源图像融合是指将来自不同传感器、不同视角或不同场景拍摄的多幅图像融合成一幅图像，以提高图像的质量、增强信息的丰富度和稳健性。

多源图像融合算法主要包含以下两种：基于像素级的融合算法和基于特征级的融合算法。

像素级融合算法是将不同源的图像进行加权平均或最大化，以获得最终的融合图像。

这种方法相对来说非常简单，但它忽略了图像中的不同区域可能拥有不同的贡献，导致图像的细节和轮廓不够清晰，而且容易出现图像失真的现象。

特征级融合则是将特征提取出来然后进行融合。

这种方法通过对图像进行分析和处理，能够使得融合图像更加优秀。

其中最常用的特征是小波分解和局部图像特征分解(LDP)。

小波变换能够分解出不同频率、不同方向的图像特征，从而更好地保留图像的细节信息。

而局部图像特征分解则能够在多源图像中，提高某些区域的重要性和识别率。

多源图像融合算法有广泛的应用，例如在军事目标识别、医学影像诊断、自然灾害监测等方面。

在军事领域中，多源图像融合技术可以将来自不同传感器的信息集成在一起，进行精密目标识别和监测。

在医学领域中，多源图像融合能够将来自不同结果的医学影像进行综合，更加准确地诊断病情，提高手术的成功率。

在自然灾害监测方面，多源图像融合可以将遥感图像与地面观测图像结合来进行灾情监测和预测，在自然灾害发生后，能够更快速、更准确地进行救援工作。

总之，多源图像融合技术是计算机视觉和图像处理技术领域中不可或缺的一环。

在不同领域中，可以对多源图像融合算法进行不同的优化，从而更好地发挥其应用价值。

随着多源传感器技术、高分辨率图像、高性能计算等技术的不断发展，多源图像融合的研究前景将更加广阔多源图像融合技术在如今的计算机视觉和图像处理领域中扮演着重要的角色，因其能将来自不同传感器和来源的图像信息进行融合，提高了图像的识别率和目标跟踪的可靠性。

基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法研究

基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法研究基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法研究摘要：随着红外与可见光图像在各个领域中的应用越来越广泛，红外与可见光图像融合技术成为研究的热点之一。

本文针对红外与可见光图像融合算法的研究进行了综述，并重点详细介绍了基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法。

通过将红外与可见光图像进行小波分解，并融合低频分量和高频分量，达到优化融合结果的目的。

实验结果表明，该算法可以更好地保留红外图像的热点目标信息和可见光图像的目标细节信息，具有较好的融合效果。

1.引言随着红外与可见光技术的进步与发展，红外与可见光图像在军事、安防、医疗和航天等领域得到了广泛的应用。

由于红外与可见光图像的特性有所不同，需要将两者融合，以提高目标检测、跟踪和识别等应用的效果。

因此，红外与可见光图像融合技术成为研究的热点之一。

2.红外与可见光图像融合算法综述目前，红外与可见光图像融合算法主要包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等方法。

像素级融合方法是将两个图像的对应像素进行加权平均；特征级融合方法是提取两个图像的特征，然后将特征进行融合；决策级融合方法是根据各个图像的决策结果进行融合。

这些方法各有优缺点，无法完全满足应用需求。

因此，本文重点研究基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法。

3.基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法主要包括以下步骤：（1）对红外与可见光图像进行小波分解。

首先，将红外与可见光图像进行小波分解，得到各个尺度的低频分量和高频分量。

通过小波变换可以将图像在时域和频域同时进行分析，较好地保留了图像的空间和频率信息。

（2）对低频分量进行融合。

将红外与可见光图像的低频分量进行融合，可以保留红外图像的热点目标信息和可见光图像的目标细节信息。

（3）对高频分量进行融合。

将红外与可见光图像的高频分量进行融合，可以提取出更多的边缘和纹理信息。

（4）重构融合后的图像。

遥感图像一次多尺度分析与多维融合方法研究

遥感图像一次多尺度分析与多维融合方法研究遥感技术的快速发展为地球观测提供了大量的高分辨率遥感图像数据，为地理信息系统和环境监测等领域提供了重要的数据支持。

然而，由于传感器的差异、观测条件的不同以及图像的大尺度多时相特点，遥感图像的分析和融合变得十分复杂和具有挑战性。

为了更好地利用遥感图像数据，在一次多尺度分析和多维融合方面的研究变得越来越重要。

一次多尺度分析技术是指对遥感图像进行不同尺度级别的分析，将图像的不同空间和时间特征进行提取和表达。

这种方法可以帮助我们从不同的尺度上了解地球表面的变化和特征。

在一次多尺度分析中，常用的方法包括基于像元的分析、基于对象的分析和基于场的分析。

基于像元的分析是指通过对遥感图像中的每个像素进行分析和处理来获取地物信息。

这种方法可以精确地获取每个像素的特征，但可能会忽略地物的上下文信息。

基于对象的分析则是将像素组成的对象作为分析的基本单位，通过提取对象的形状、纹理、颜色等特征来获取地物的分类和识别结果。

基于场的分析是指通过对遥感图像进行分割和分类，生成地理信息场来表示地物的空间分布和相互关系。

这种方法可以更好地利用图像的上下文信息，但对于大规模的遥感图像，计算成本较高。

多维融合方法在遥感图像分析中起到了至关重要的作用。

由于遥感图像融合能够提供更丰富的空间、光谱和时间信息，因此可以提高图像的分辨率和准确性。

常用的融合方法包括基于变换的融合和基于模型的融合。

基于变换的融合方法是通过对不同传感器获取的图像进行变换，将它们融合在一起。

常用的变换包括主成分分析、小波变换和非负矩阵分解等。

这些变换可以提取图像的不同特征，并进行加权融合，从而提高图像的质量和信息量。

基于模型的融合方法则是通过建立数学模型，将不同传感器获取的图像进行融合。

这种方法能够更好地利用图像的物理特性和统计信息，提供更准确的信息。

综上所述，遥感图像一次多尺度分析与多维融合方法的研究对于有效地利用遥感图像数据具有重要意义。

基于多尺度模糊边缘特征的遥感影像融合方法

摘要：针对全色与多光谱遥感影像融合，出了一种基于多尺度模糊边缘特征的融合方法．提该方法根据ａｔｏｓ小波变换特点以及全色与多光谱遥感影像的频率关系，ｒｕ对全色影像进行多层小波分
解，将不同尺度下的小波面叠加得到多尺度小波面，后对其进行模糊增强处理提取边缘细节并然
｛ｉ（［ｓｎｎ１一（一ｚ）］２ｚ／／）＋１／（））２１
维普资讯
・８２・１
武汉理工大学学报（通科学与工程版）交
２００６年
第３卷Ｏ
式中：为像元（，）』的灰度值，一１２ … ，，一ｉ，，Ｍ１２ … ，；取值范围为，，ＮＫ０１－Ｘｉ；．（５）
中图法分类号：Ｐ５Ｔ７１
随着遥感技术的发展，多新型遥感传感器许相继出现，们有了许多可利用的不同空间分辨人
一
，ｍ）７，／］二进制ａｔｏｓ波分解ｒ～（／，ｍ）．／ｃｒｒｕ小
≤丌且／ｌｌ，丌 ≤ ｌ ≤７的全色影像小波面，ＵｌＩ＇）因
信息，最后将边缘细节信息叠加到多光谱影像中得到融合结果．验中与传统融合方法进行了主实
观分析与客观定量比较，果表明本文方法具有良好的融合效果．结
关键词：像融合；缘提取；ｒｕ小波变换；糊增强影边ａｔｏｓ模

基于多尺度字典学习的图像融合方法

Ｖｏ１．３１Ｎｏ．５
基于多尺度字典学习的图像融合方法
王琚，彭进业，何贵青，冯晓毅
（西北工业大学电子信息学院，陕西西安７１００７２）
摘
要：将小波域多尺度分析的思想和图像域单尺度稀疏表示的思的信号Ｙ，可以用如下近似的方法找出其稀
疏表示
ｍｉｎＩＩ
ａ
ｓｕｂｊｅｃｔｔｏＩＪＹ—ＤｔｒＩＩ２≤ （１）
式中，ｊ，∈ Ｒ，Ｄ ∈Ｒ表示一个字典，其中每一
于字典学习的图像融合方法都是在图像域单一尺度
下用少量的系数提取显著的特征，达到比单尺度下
成像或经单一传感器的多次成像通过特定方法加以综合，以获得更全面、更准确描述的技术，该技术在军事、医学成像、遥感成像、机器视觉、安全监控等领域有广阔的应用前景－－。
图像融合是指把同一对象经多个传感器的不同领域因此我们认为在小波域多个尺度上训练的字典将既能保持稀疏表示数据的能力又具备多尺度成像或经单一传感器的多次成像通过特定方法加以综合以获得更全面更准确描述的技术该技术在分析的性能进而在图像融合问题中能够在多尺度军事医学成像遥感成像机器视觉安全监控等领下用少量的系数提取显著的特征达到比单尺度下域有广阔的应用前景基于字典学习的图像融合方法或者小波多尺度融合由于基于稀疏表示的图像融合方法表现出了比方法更优的融合效果
大学博士论文创新基金（ＣＸ２０１３１８）资助瑁（１９８７一），女，西北工业大学博士研究生，主要从事图像融合及稀疏表示的研究。

多源遥感影像融合技术研究

多源遥感影像融合技术研究随着遥感技术的飞速发展，航空遥感和卫星遥感技术不断提升，遥感图像的识别和解译技术也取得了很大的进步。

但是，由于不同遥感平台的图像具有不同的特点和分辨率，仅使用单一源数据进行图像处理往往无法满足实际需求。

因此，多源遥感影像融合技术日益受到人们的关注和重视。

一、多源遥感影像融合技术概述多源遥感影像融合技术是指通过将来自不同遥感传感器的遥感数据集成功地组合在一起，以创造出优于单个数据源的遥感图像。

它是一种共存技术，目的是提高遥感图像质量，增强遥感图像的信息和特征，并使其适应更广泛的应用领域。

多源遥感影像融合技术的实际应用有很多，例如农作物遥感监测、城市土地覆盖分类、自然灾害分析等方面。

多源遥感影像融合技术通常包括以下三个步骤：（1）数据预处理数据预处理是遥感影像融合的第一步，包括去噪、几何校正和辐射校正等过程。

对于不同传感器所获取的遥感影像，其几何定位、坐标系统和数据范围可能存在不同，因此需要进行几何校正和辐射校正，以确保不同数据源之间的一致性。

去噪是为了提高遥感图像的质量，消除影响图像分析和处理的噪声干扰。

（2）特征提取特征提取是指从多个遥感影像中提取具有代表性的特征信息。

在遥感图像的融合过程中，需要根据要求选择相似或互补的影像来融合，特征提取是实现此目的的关键。

这些特征可以包括纹理特征、形状特征、频谱特征等。

（3）融合算法融合算法是指对不同传感器所获取的遥感影像进行相应的加权组合，生成新的遥感影像的方法。

这种方法的目的是获得优于单一图像源的遥感图像，从而可以更好地提取地物信息。

常用的融合方法有像元水平融合、特征水平融合、决策水平融合等。

二、多源遥感影像融合技术的应用（1）农作物遥感监测在农作物遥感监测方面，多源遥感影像融合技术可以提高农作物信息提取的精度和可靠性，根据不同时间段和不同波段遥感影像的融合，可以得到更准确的作物种植面积、作物生长状态和作物产量等信息。

在实践中，多源遥感影像融合技术已经被成功应用于农作物估产、农作物分类、灾害检测等领域。

基于全变分的权值优化的多尺度变换图像融合

ＤｅｎｇＭｉａｏ ① ＺｈａｎｇＪｉｈｏｎｇ￣ ②
—ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ＬｉｕＷｅｉ ②
ＬｉａｎｇＹｏｎｇｓｈｅｎｇ￣②
—
（ＣｏＵｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈｅｎｚｈｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ５１８０６０，Ｃｈｉｎａ）（ＳｈｅｎｚｈｅｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＶｉｓｕａｌＭｅｄｉａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＴｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ，ＳｈｅｎｚｈｅｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆ
第３５卷第７期２０１３年７月
电
子
与
信
息
学
报
Ｖｂ１．３５Ｎｏ．７Ｊｕ１．２０１３
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＡＴｏｔａｌＶａｒｉａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄＬｏｗｐａｓｓＷｅｉｇｈｔＦｕｎｃｔｉｏｎＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｎＭｕｌｔｉｓｃａｌｅＩｍａｇｅＦｕｓｉｏｎ
Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｔｏｔａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｌｏｗｐａｓｓｗｅｉｇｈｔｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｂｕｉｌｔ

基于多视角图像融合的三维重建技术研究

基于多视角图像融合的三维重建技术研究多视角图像融合的应用在三维重建技术中起着至关重要的作用。

通过整合多个视角的图像信息，可以有效地提高三维重建的精度和准确度。

这项技术的研究至关重要，因为它可以用于各种领域，包括建筑、文化遗产保护、虚拟现实等，为我们提供更真实、更具交互性的视觉体验。

在多视角图像融合的三维重建技术研究中，首先需要收集多个视角的图像。

这可以通过使用多个相机拍摄同一场景来实现。

每个相机都从不同的角度捕捉到场景的不同部分，从而创造出一个全面的视角。

这些图像可以是2D图像，也可以是3D图像（如立体相机拍摄的图像）。

图像拍摄的质量和细节对于后续的三维重建影响重大，因此在图像采集过程中需要注意到环境光照、焦距、相机姿态等因素，以确保图像质量和一致性。

接下来，在图像预处理阶段，需要对采集到的多个视角图像进行校正和配准。

图像校正主要用于解决因相机失真等因素引起的图像畸变问题，以充分利用图像信息。

图像配准则是将多个视角的图像通过一定的转换关系对齐，以实现后续的融合和重建。

常用的图像配准方法包括特征点匹配、相机标定和图像对齐等。

随后，在多视角图像融合的过程中，我们需要将经过校正和配准的图像融合为一幅或一组完整的图像。

在图像融合阶段，常用的方法包括像素级和特征级的融合。

像素级融合是将多个视角的图像像素进行加权求和，以得到融合图像。

特征级融合则是通过提取图像中的特征，如角点、边缘等，将多个视角的特征进行融合，以生成一个更具丰富性和准确性的三维模型。

最后，通过三维重建算法，将融合后的图像转化为精确的三维模型。

在三维重建算法中，常用的方法包括体素重建、点云重建和表面重建等。

体素重建是将三维空间划分为小的体素单元，并根据体素中的点云信息进行重建。

点云重建则是通过将融合的图像转化为点云数据，并根据点云间的关系进行三维重建。

表面重建则是通过拟合点云数据的曲面，生成一个更平滑的三维模型。

基于多视角图像融合的三维重建技术具有广泛的应用前景。

详解测绘技术的多源数据融合与多尺度测绘方法

详解测绘技术的多源数据融合与多尺度测绘方法测绘技术是现代社会中不可或缺的重要工具，它广泛应用在各个领域，例如城市规划、农业管理、环境保护等。

为了提高测绘数据的准确性和可靠性，测绘技术逐渐发展出了多源数据融合和多尺度测绘方法。

本文将对这两种技术进行详解，探讨其在测绘领域中的应用。

一、多源数据融合技术多源数据融合技术是指将来自不同传感器、不同平台的多个数据源进行整合，以获得更全面、更准确的测绘数据。

这种技术的发展离不开遥感、地理信息系统和全球定位系统等前沿技术的支持。

多源数据融合技术具有以下几个显著特点。

首先，它能够通过整合不同数据源的信息，补充和纠正各数据源之间的缺陷，提高数据的完整性和准确性。

例如，在地质勘探中，通过将测绘数据与卫星图像融合，可以更好地识别岩石种类和分布。

其次，多源数据融合技术能够提高数据的空间分辨率和时间分辨率。

通过将高分辨率数据与低分辨率数据结合，可以获得同时具有空间和时间维度信息的测绘数据。

最后，多源数据融合技术具有良好的可扩展性和适应性，可以适应不同数据源和不同测绘需求。

多源数据融合技术在实际应用中发挥了巨大的作用。

以农业管理为例，通过将气象数据、土壤数据和遥感图像等多种数据源进行融合，可以提供农作物生长的详细信息和预测模型，帮助农民进行精细化管理。

在城市规划中，多源数据融合技术可以整合建筑物信息、交通流量和地形地貌等数据，为城市规划、交通规划和应急管理等提供可靠的依据。

二、多尺度测绘方法多尺度测绘方法是指在不同尺度下对地理信息进行采集、处理和表达的技术。

地理信息具有多尺度性质，不同尺度的地理信息能够反映出不同的地理特征和空间关系。

多尺度测绘方法的发展旨在提高地理信息的综合描述能力和表达效果。

多尺度测绘方法包括数据融合、模型分析和图形表达等技术手段。

其中，数据融合是实现多尺度测绘的基础，通过将不同分辨率和不同空间分辨率的地理数据进行组合，可以实现多尺度地理信息的表达。

模型分析是指利用统计模型、空间模型和时空模型等方法对地理数据进行分析和预测。

基于第二代Curvelet变换的多聚焦图像融合方法研究

科技富
基于第二代Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换的多聚焦国像融合方法研究
山东省人民防空办公室
［摘
刘天钊
要］本文针对光学成像系统聚焦范围有限，很难使得同一场景中所有物体都清晰这一特点，将一种多尺度几何分析方法—— 第
二代Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换引入到多聚焦图像融合之中。本文通过对多幅多聚焦图像Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换后的系数进行调整，再进行Ｃｕｒｖｅｌｅｔｉｆ￣，＿变
１．１连续Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换
图１．１Ｃｕｒｖｅｌｅｔ空间频域分块图
由此，令ＭｏｔｈｅｒＣｕｒｖｅｌｅｔ为（＿１，），其傅立叶变换（）＝（），则
．
在尺度２ ’上的所有Ｃｕｒｖｅｌｅｔ都可由ｐ，旋转和平移得到。引入相同间隔的旋转角度序列０＝２７ｖＡ２ａ￣／Ｚ＆，０，１ …，００，２ｎ和位移参量序列＝（ｌ，ｋ２）Ｅｚ，定义尺度为２，方位角为，，位置为ｚ＝
换得到结果图像。实验结果表明，基于Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换的多聚焦图像融合结果好，空间质量得到显著提高。［关键词］图像融合多聚焦图像第二代Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换
０、引言
当摄像机对与镜头相距不同距离的多个目标进行拍摄时，常常无法使多个目标同时聚焦。而利用图像融合技术，将针对不同的目标成像得到的多幅不同焦距的图像经过融合处理，提取各自清晰信息综合成一幅新的全面清晰的图像，进而有效地提高图像信息的利用率和系统对目标探测识别的可靠性，更有利于人跟的感知或计算机的后续处理。该技术正日益广泛地应用于计算机视觉、数码相机、目标识别等领域。图像融合是将两个或两个以上源图像信息加以综合，生成～个新的有关此场景更为精确、更为全面、更为可靠的解释，而这个解释是无法从单一图像中获取的。目前多聚焦图像融合方法主要有：加权平均法、多分辨塔式算法、小波变换法等。加权平均法是一种最简单的图像融合方法，它不对参加融合的源图像进行任何变换或分解，而是直接对其像素的灰度值进行加权平均形成一幅新的图像，其优点是简单直观，适时实时处理，但简单的叠加会使图像的信噪比降低。多分辨塔式融合算法是较为常用的融合算法。它的基本思想是，首先构造输入图像的金字塔，再按一定的特征选择方法取值来形成融合金字塔，然后通过对金字塔实施逆变换来进行图像重建，以生成融合图像。多分辨塔式融合算法虽然简单，但是运算量大，并且在金字塔重建时，有时会出现不稳定性，特别是当多幅源图像之间存在明显差异时，融合图像会出现斑块。小波变换法多聚焦图像融合的主要思想是，对不同聚焦图像分别进行小波正变换，再根据一定的融合准则选取适当的低频和高频小波系数，然后进行小波反变换便可得到融合后的清晰图像。小波融合算法由于抽样会引入噪声，并且数据冗余度大。针对小波是在表达二维图像时具有各向同性的缺陷，Ｄｏｎｏｈｏ提出了Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换，它的各向异性特征非常有利于图像边缘信息的高效表示。这一特点使得Ｃｍｗｅｌｅｔ变换自１９９９年问世以来就受到了研究者的高度关注，在图像处理方面得到了广泛应用。１、第二代Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换第一代Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换是在单尺度Ｒｉｄｇｅｌｅｔ变换或局部Ｒｉｄｇｅｌｅｔ变换的基础上构造的，用来描述具有曲线型奇异性边界的对象。Ｃｕｒｖｅｌｅｔ综合了Ｒｉｄｇｅｌｅｔ擅长表示的直线特征和Ｗａｖｅｌｅｔ变换适于表现点状特征的优点。第一代Ｃｍｗｅｌｅｔ变换的数字实现比较复杂，需要子带分解、平滑分块和Ｒｉｄｇｅｌｅｔ分析等一系列步骤，而且Ｃｕｒｖｅｌｅｔ金字塔的分解也带来了巨大的数据冗余量，因此Ｅ．Ｊ．Ｃａｎｄｅｓ等又提出了实现更简单、更便于理解的快速Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换算法，即第二代Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换。第二代Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换与第一代Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换不同的是在实现过程中没有引入Ｒｉｄｇｅｌｅｔ变换，而是在频域中直接给出了Ｃｕｒｖｅｌｅｔ变换核的具体表示形式。

基于多尺度特征的图像配准算法研究

基于多尺度特征的图像配准算法研究图像配准是图像处理中一个非常重要的任务，它的主要目的是把不同角度或不同时间获取的图像对齐在同一个坐标系中，以便进行比较或融合。

图像配准的应用十分广泛，例如医学影像处理、卫星遥感、机器人视觉等领域都需要进行图像配准。

而基于多尺度特征的图像配准算法在这个领域中具有重要的应用价值和研究意义。

一、图像配准的基本流程图像配准主要分为两个步骤，即特征提取和匹配。

在特征提取阶段，我们需要从待配准图像中提取出一些描述图像特征的点或区域。

这些特征可能是图像的边缘、纹理或其他可以方便地提取和描述的信息。

在匹配阶段，我们需要把特征点或特征区域在两幅图像之间进行对应。

匹配的结果可以用于计算两幅图像之间的变换关系，从而实现图像的配准。

二、多尺度特征在图像配准中的作用图像配准中一个很重要的问题就是如何处理图像尺度的变化。

因为在不同的视角下拍摄的图像往往存在不同的尺度，而这些尺度变化会对特征提取和匹配造成困难。

为了解决这个问题，基于多尺度特征的图像配准算法被提出。

多尺度特征的含义就是指不同尺度的特征点或特征区域，例如不同大小的图像块、不同大小的角点等。

多尺度特征在图像配准中的作用非常明显。

首先，它可以提高特征点的可靠性。

因为不同尺度的特征点可以覆盖图像中多个细节层次的信息，同时对于某些图像区域可能存在的尺度变化也有更好的适应性。

其次，多尺度特征可以优化匹配算法的性能。

在匹配阶段，不同尺度的特征可以被视作多个子问题，每个子问题都有自己的匹配评估函数，并且可以在更小的搜索空间中进行匹配，从而提高了匹配的准确性和速度。

最后，多尺度特征可以增加算法的鲁棒性。

因为在不同的尺度下，图像中的噪声和变形会有不同的表现形式，合理使用多尺度特征可以减少这些干扰并提高算法的鲁棒性。

三、多尺度特征在图像配准算法中的应用在实际的图像配准任务中，多尺度特征被广泛应用。

下面以基于 SIFT 算法的多尺度特征提取和匹配为例来介绍多尺度特征在图像配准中的应用。

基于多尺度特征融合的图像分类与识别研究

基于多尺度特征融合的图像分类与识别研究综述随着人工智能技术的发展，图像分类与识别技术已经成为了一个热门的领域。

在实际应用中，图像分类与识别技术的精度和速度往往是决定其能否被大规模应用的重要因素。

因此，提高图像分类与识别精度和速度的研究已经成为了当前研究的重要方向。

多尺度特征融合的概念在图像分类与识别技术中已经得到了广泛的应用。

其基本思想就是将不同尺度的特征信息进行融合，从而提高图像分类与识别的精度和速度。

在本文中，将介绍多尺度特征融合的基本概念、特点以及其在图像分类与识别技术中的应用。

多尺度特征融合的基本概念多尺度特征融合的基本思想是通过将不同尺度的特征信息进行融合，从而提高图像分类与识别的精度和速度。

在图像分类与识别中，不同尺度的特征信息往往包含了不同的信息，因此将它们进行融合可以提高对图像信息的理解能力和判断能力。

多尺度特征融合的基本流程如下：首先，需要对图像进行多尺度特征提取。

在实际应用中，常用的特征提取方法包括SIFT、HOG、LBP等。

针对不同尺度的特征，可以选择不同的尺度空间金字塔模型进行特征提取。

其次，需要对提取出的不同尺度的特征进行融合。

常用的融合方法包括加权平均、特征融合器等。

最后，利用融合后的特征进行分类和识别。

多尺度特征融合的特点多尺度特征融合具有以下几个特点：1. 可以综合不同尺度的信息，提高分类和识别的精度。

2. 可以降低因不同尺度特征在空间位置上的随机性而带来的特征不稳定性。

3. 对于不同的特征提取算法和模型，多尺度特征融合都具有很好的可迁移性。

4. 多尺度特征融合可以适应不同的图像分类和识别任务。

多尺度特征融合在图像分类与识别中的应用多尺度特征融合已经被广泛应用于图像分类与识别中。

常见的应用包括：1. 基于多尺度特征融合的图像分类和识别方法。

这种方法将不同尺度的特征信息进行融合，从而提高图像分类和识别的准确度。

2. 基于深度学习的图像分类和识别方法。

多尺度特征融合可以与深度学习相结合，通过模型自动学习多尺度特征信息，从而提高分类和识别的准确度和速度。

多源图像融合方法的研究综述

多源图像融合方法的研究综述摘要：多源图像融合广泛应用于计算机视觉、医学、遥感等领域。

现有的融合方法依然不能完全满足使用者的需求。

本文对现有融合方法进行分析总结，以期对后续研究具有积极意义。

关键词：图像融合；融合方法；综述1引言由于成像机理不同，同一场景下不同传感器采集的图像信息也不相同，多源图像之间具有互补信息和冗余信息。

多源图像融合是指采用一定的算法把两幅或多幅图像融合成一幅图像的过程，融合图像清晰度更高，包含的信息也更丰富，它可以更好的满足使用者的需要。

因此，许多研究者致力于多源图像融合技术的研究。

多源图像融合技术距今已有四十余年的研究历史，已有许多经典的融合方法涌现，逐渐应用到医学、遥感、军事等领域中。

但就目前的研究状况来看，在图像融合技术的研究过程中还存在一些问题，无法完全满足使用者的需求，因此迫切需要对其进行深入研究。

为了设计出更优性能的融合方法，需要对现有的融合方法进行系统的总结分析，以期有新的突破。

本文在参阅大量中外图像融合相关文献的基础上，对现有经典的多源图像融合方法进行梳理总结，并对其进行了分类分析，以期对后续多源图像融合技术的研究具有积极的指导意义。

根据域的不同，传统的图像融合分类方法分成两大类：基于空间域的融合方法和基于变换域的融合方法。

本文在现有分类方法基础上进行了扩展，将现有的图像融合方法分成三类：基于空间域的融合方法、基于多尺度变换的融合方法以及基于模型的融合方法。

本文的分类方法更加全面、合理。

下面将对这三类图像融合方法进行重点介绍。

2基于空间域的融合方法基于空间域的融合方法通过直接对像素值进行操作得到融合图像。

目前常见的融合策略主要有加权平均法和最大值法。

这类图像融合方法操作更加方便简单，计算速度更快，但是融合图像对比度降低，容易丢失图像的边缘等细节信息。

基于空间域融合的代表性方法是主成分分析，主成分分析的融合过程为：通过降维技术找到待融合图像的主成分，然后利用主成分确定各分量图像的比重因子从而获得融合图像。

基于多尺度分析的图像融合新方法

ＬａＬＵＦｉＹＩｎ，Ｉｅ，ＡＮＧｉｅＱｉＸ－ｉｂ
（．ｎｏｍａｏｎｉｅｎｃｏｌＬａｙｎａｇｅｈｉｌｏｅｅＬａｙｎａｇ２０６Ｃｉ；．ｃｏｌｆｏｐｔ１Ｉｆｒｔｎｇｅｒｇｈｏ，ｉｕｇｎｃｎｃｌｇ，ｉｕｇｎ２０，ｈｎ２ＳｈｏｏＣｍｕｅｉＥｎｉＳｎＴａＣｌｎ２ａｒ
李千刘飞杨习贝，院，江苏连云港２２０；１２０６
２．南京理工大学计算机科学与技术学院，江苏南京２０９）１０４
摘要：出了一种基于Ｃｎｕｌ多尺度分解的图像融合新方法。该方法首先对源图像进行Ｃｎｏｒｔ解，到高频和低提ｏｔｒｔｏｅｏｔｌ分ｕｅ得
关键词：图像融合；Ｃｎｏｒｔｏｔｕｌ变换；融合规则；多尺度分析；方向滤波器组；拉普拉斯金字塔变换ｅ中图法分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ文章编号：００７２２０）０５６—４１０．０４（０８２ —２９０
Ｎｅｉａｅｆｉｎｍｅｈｄｂａｅｎｍｕｔ—ｃｌｎｌｉｗｇｕｓｏｔｏｓｄｏｌｉｓａｅａａｙｓｓｍ
ｃｏｓｎｏｙａｄｒｏｏｓｎｒｐ．Ｔｅｒｓｌｆｘｅｍｅｔｓｏａｔｅｅｔｏｅｎｔｎｙｈｈｒｂｅｔｓｅｓｎｄｘｒｓｅｔｐｎｔｒｓｔｙｈｕｔｏｐｒｎｓｈｗｔｔｈｗｍｅｄｔｏｏｌｉｅｊｃａｓｓｍｅｔｎｅｒｏｃｅｏｅｓｅｉｈｎｈｇｇｏｉ

基于多尺度特征融合网络的多聚焦图像融合技术

基于多尺度特征融合网络的多聚焦图像融合技术作者：吕晶晶张荣福来源：《光学仪器》2021年第05期摘要：多聚焦圖像融合技术是为了突破传统相机景深的限制，将焦点不同的多幅图像合成一幅全聚焦图像，以获得更加全面的信息。

以往基于空间域和基于变换域的方法，需要手动进行活动水平的测量和融合规则的设计，较为复杂。

所提出的方法与传统的神经网络相比增加了提取浅层特征信息的部分，提高了分类准确率。

将源图像输入训练好的多尺度特征网络中获得初始焦点图，然后对焦点图进行后处理，最后使用逐像素加权平均规则获得全聚焦融合图像。

实验结果表明，本文方法融合而成的全聚焦图像清晰度高，保有细节丰富且失真度小，主、客观评价结果均优于其他方法。

关键词：多聚焦图像融合;卷积神经网络;多尺度特征中图分类号：TP 183文献标志码：AMulti-focus image fusion technology based on multi-scale feature fusion networkLU Jingjing，ZHANG Rongfu（School of Optoelectronic Information and Computer Engineering，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）Abstract：The multi-focus image fusion technology is to break through the limitation of the traditional camera's depth of field and combine multiple images with different focal points into a full-focus image to obtain more comprehensive information. In the past，methods based on the spatial domain and the transform domain required manual activity level measurement and fusion rule design，which was more complicated. Compared with the traditional neural network，the method proposed in this paper increases the part of extracting shallow feature information and improves the classification accuracy. The source image is input into the trained multi-scale feature network to obtain the initial focus map. Then，the focus map is post-processed. Finally ，the pixel- by-pixel weighted average rule is used to obtain the all-focus fusion image. The experimental results show that the all-focus image fused by the method in this paper has high definition，richdetails，and low distortion，the subjective and objective evaluation results are better than those of other methods for comparison.Keywords：multi-focus image fusion;convolutional neural network;multi-scale features 引言图像融合技术是指将多张图像中的重要信息组合到一张图像中，比单一源图像具有更丰富的细节[1]。

图像配准及多源图像融合技术研究

图像配准及多源图像融合技术研究一、图像配准技术介绍图像配准是指将两个或多个图像通过某种方法进行对齐，使得它们在空间位置上对应一致。

图像配准技术在医疗影像、遥感图像、地质探测等领域得到了广泛应用。

常见的图像配准方法包括基于特征点的配准、基于区域的配准、基于相位相关的配准等。

1.基于特征点的配准基于特征点的配准方法是指通过在图像中提取出关键点，并将其对应起来的方式进行图像配准的方法。

常见的特征点包括角点、边缘、斑点等。

该方法可以应对图像位置、形状、大小、光照等变化，因此具有较高的准确性和可靠性。

2.基于区域的配准基于区域的配准方法是指通过选择图像中相似的区域进行匹配的方法。

该方法可以较好地消除由于图像噪声、光照不均等产生的误差，但对于图像的变形较大时效果较差。

3.基于相位相关的配准基于相位相关的配准方法是指通过对两幅图像进行傅里叶变换后，进行相位相关计算的方法。

该方法可以较好地应对图像的位移、旋转等变化，因此被广泛应用于医学影像等领域。

二、多源图像融合技术介绍多源图像融合是指将多幅具有不同特征的图像融合成一幅新的图像。

多源图像融合技术可以提高图像的信息含量和品质，广泛应用于军事目标检测、环境监测、物体跟踪等领域。

常见的多源图像融合方法包括基于像素的融合、基于特征的融合、基于深度学习的融合等。

1.基于像素的融合基于像素的融合方法是指通过对多幅图像的像素进行加权平均、最大值、最小值等操作，得到一幅新的融合图像。

该方法简单易行，但缺乏对图像特征的有效提取，因此精度较低。

2.基于特征的融合基于特征的融合方法是指通过对各幅图像的不同特征进行提取，并进行特征融合的方法。

常见的特征包括颜色、边缘、纹理等。

该方法能够提取图像的细节信息，因此具有较高的融合精度。

3.基于深度学习的融合基于深度学习的融合方法是指通过使用卷积神经网络等深度学习模型对多个图像进行特征提取和融合的方法。

该方法具有较高的融合精度和泛化能力，但需要大量的图像数据和模型训练时间。

遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展

遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展在遥感技术领域，多尺度数据融合技术是提高图像分析精度和效率的关键技术之一。

随着遥感技术的发展，获取的图像数据量日益庞大，如何有效地处理和分析这些数据成为研究的热点。

本文将探讨遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展。

一、遥感图像多尺度数据融合技术概述遥感图像多尺度数据融合技术是指将不同分辨率、不同传感器或不同时间获取的遥感图像数据进行处理，以获得更丰富、更精确的信息。

这种技术可以提高图像的空间、光谱和时间分辨率，增强图像的可解释性和应用价值。

1.1 多尺度数据融合技术的核心特性多尺度数据融合技术的核心特性包括以下几个方面：- 分辨率增强：通过融合不同分辨率的图像，提高图像的空间分辨率，使得细节特征更加清晰。

- 光谱增强：结合不同传感器获取的图像，可以扩展图像的光谱范围，提高光谱分辨率，从而获得更丰富的光谱信息。

- 时间序列分析：通过融合不同时间获取的图像，可以进行时间序列分析，监测地表变化和动态过程。

- 信息互补：不同传感器或不同时间的图像可能包含不同的信息，融合这些图像可以实现信息的互补，提高分析的准确性。

1.2 多尺度数据融合技术的应用场景多尺度数据融合技术在遥感领域有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：- 土地覆盖分类：通过融合不同尺度的图像，可以提高土地覆盖分类的精度。

- 环境监测：融合多时相的图像，可以监测环境变化，如植被生长、水体变化等。

- 灾害评估：在自然灾害发生后，融合多尺度图像可以快速评估灾害影响范围和程度。

- 城市规划：利用多尺度数据融合技术，可以为城市规划提供更详细的地表信息。

二、遥感图像多尺度数据融合技术的研究进展随着遥感技术的不断进步，多尺度数据融合技术也在不断发展和完善。

目前，研究者们已经提出了多种数据融合方法，并在实际应用中取得了显著效果。

2.1 常见的多尺度数据融合方法常见的多尺度数据融合方法包括：- 金字塔方法：通过构建图像的多尺度金字塔，实现不同尺度图像的融合。

基于多尺度变换的医学图像融合方法

基于多尺度变换的医学图像融合方法日期:目录•引言•多尺度变换理论•基于多尺度变换的医学图像融合算法•实验与分析•结论与展望引言03基于多尺度变换的医学图像融合方法在临床诊断中具有重要意义01医学图像融合能够提供更多诊断信息，提高诊断准确性02多尺度变换方法能够有效地提取图像的多尺度特征，增强图像的细节信息研究背景与意义010203现有的基于多尺度变换的医学图像融合方法主要集中在灰度图像的融合针对彩色医学图像的融合方法研究较少，且缺乏有效的评价标准现有方法在处理不同尺度的图像时，融合效果不佳，难以满足实际应用需求研究现状与问题研究内容与方法研究内容提出一种基于多尺度变换的医学图像融合方法，解决现有方法存在的问题，提高融合效果和诊断准确性研究方法采用多尺度变换方法对医学图像进行预处理，提取图像的多尺度特征，再利用融合算法将不同尺度的特征进行融合，得到增强后的图像多尺度变换理论多尺度变换是一种分析图像的方法，它可以在不同的尺度下提取图像的特征和信息。

通过将图像分解成不同的尺度成分，可以更好地理解和描述图像的本质特性。

数学模型多尺度变换通常采用各种数学变换方法，如傅里叶变换、小波变换、拉普拉斯金字塔等。

这些变换方法可以根据需要选择，以适应不同的应用场景和问题。

小波变换小波变换是一种常用的多尺度变换方法，它具有灵活的尺度选择和良好的方向性。

小波变换可以有效地提取图像的细节信息和边缘特征，适用于图像压缩、去噪、融合等应用。

要点一要点二拉普拉斯金字塔拉普拉斯金字塔是一种基于图像金字塔的变换方法，它通过不断对图像进行下采样和滤波来生成多个尺度的图像。

拉普拉斯金字塔可以有效地提取图像的边缘信息和纹理特征，适用于目标检测、图像增强等应用。

傅里叶变换傅里叶变换是一种常用的频域分析方法，它可以将图像从空间域转换到频域。

傅里叶变换可以有效地提取图像的频率特征和周期性结构，适用于图像压缩、去噪、加密等应用。

要点三医学图像特点医学图像具有较高的分辨率和复杂的背景信息，需要提取更多的特征和信息来辅助诊断和治疗。

基于多尺度结构特征的异源图像配准融合方法研究

基于多尺度结构特征的异源图像配准融合方法研究基于多尺度结构特征的异源图像配准融合方法研究摘要：异源图像配准融合是计算机视觉领域中的基础问题之一，其目标是将来自不同传感器或不同时间、角度等条件的图像进行对齐，以实现精确的图像融合。

在本文中，我们提出了一种基于多尺度结构特征的异源图像配准融合方法，该方法在提高配准准确性的同时，保留了图像的结构信息。

我们首先对异源图像进行预处理，然后采用多尺度分析技术提取图像的结构特征，接着通过匹配和优化算法将不同尺度的特征进行对齐和融合。

实验证实了本方法的有效性和优越性。

1. 引言在计算机视觉和图像处理领域，图像配准融合是一个重要的研究方向。

随着科技的发展，我们面临着越来越多的异源图像数据，如卫星遥感图像、医学影像等，这些图像往往具有不同的成像几何特性或者是在不同的采样条件下获得的。

因此，如何准确地将这些异源图像进行配准和融合成为了一个关键问题。

2. 异源图像配准的现状和挑战异源图像配准需要解决成像条件、角度、尺度等方面的差异，并保持图像的结构信息不失真。

传统的匹配方法存在着不同程度的问题，如计算复杂度高、配准精确度低等。

因此，开发一种新的方法来解决这些问题是非常有必要的。

3. 多尺度结构特征提取方法为了提取图像的结构特征，我们采用了多尺度分析技术。

首先，我们将图像进行金字塔分解，得到不同尺度的图像。

然后，通过边缘检测和纹理分析等方法，提取出图像的结构信息。

在此基础上，我们还引入了显著性检测和角点检测等算法，用于强化图像的结构特征。

4. 异源图像配准和融合方法在多尺度结构特征提取之后，我们采用了一种基于特征点匹配和优化的方法来进行异源图像配准和融合。

首先，我们通过特征点匹配算法找到两幅图像之间的对应点。

然后，采用优化算法对匹配的结果进行优化，以提高配准的准确性。

最后，通过图像融合算法将不同尺度的图像融合在一起，以得到最终的配准结果。

5. 实验与结果分析为了验证本方法的有效性，我们在多组异源图像数据上进行了实验。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

基于多尺度变换的多源图像融合技术研究
多源图像融合是指综合两个或者多个源图像信息,获得对同一场景更为准确、更为全面和更为可靠描述的图像。

目前,由于多尺度变换具有良好的时频域局部特性,因此它被广泛的应用于图像融合领域,当源图像采用多尺度变换进行分解后,所得到的分解系数会处于不同的尺度上,因此可以更有针对性的选择融合准则,实现系数最优化的融合,从而最终改善融合图像的质量。

在基于多尺度变换的图像融合算法中,比较成熟和应用较为广泛的当属基于拉普拉斯金字塔的图像融合算法和基于小波变换的图像融合算法。

但这两种方法都有其局限性,在基于拉普拉金字塔的图像融合算法中,源图像经拉普拉斯金字
塔分解后不仅会产生大量的冗余信息,致使融合过程中数据量增大,而且分解后
产生的信息不具备方向性,在基于小波变换的图像融合算法中,虽然小波分解后
不会造成数据量增大,且有一定的方向性,从而在一定程度上弥补了拉普拉斯金
字塔分解的不足,但小波分解只能对低频信号进行,不能对高频信号进行,同时分解后如何选择一个具有优良特性的融合准则也是一个问题,最重要的是,由于小
波基不具备各向异性,因此往往不能实现对图像最为稀疏的表达,这些都会对最
终的融合图像质量产生不利影响。

因此,针对这些问题,本论文开展了以下几方面工作:(1)针对小波变换只能
对低频信号进行分解,不能对高频信号进行分解这一局限性,选用既能对低频信
号进行分解,又能对高频信号进行分解的小波包变换来对源图像进行分解和重构,并对融合准则进行了改进以实现红外图像与可见光图像融合。

(2)针对融合准则的问题,特别介绍了脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network, PCNN),并将PCNN进行了有效的改进使之作为融合准则使用;同时为了解决小波变换过
程中存在大量的卷积运算,会造成运算复杂,计算量增大,储存空间需求增多等问题,改用提升格式小波变换来对图像进行多尺度变换;最后将提升格式小波变换与改进后的PCNN结合起来应用于医学图像融合。

(3)针对小波基不具备各向异性,不能够对图像实现稀疏的表达这一局限性,选用了具有多尺度、多方向性的非下采样Contourlet变换来对源图像进行分解和重构,并将其与形态学处理结合起来应用于多聚焦图像融合。

本论文所采用的一系列图像融合算法都是以多尺度变换为基础的,实验结果表明,它们都能取得比较好的融合效果。