论文研究-基于NSST的CS与区域特性相结合的图像融合方法.pdf

针对多聚焦图像和多模态医学图像的成像特性，结合剪切波变换可以捕捉图像更多的方向和其他几何信息的特点，提出一种利用非下采样剪切波变换的压缩感知与区域特性相结合的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换将源图像进行多方向、多尺度的分解，将得到的低频子带系数采取区域能量与区域方差加权的自适应融合方式处理。由于分解后的高频子带系数具有高稀疏性，可将高频子带系数通过高斯随机测量矩阵进行压缩处理之后，采用基于压缩感知的绝对值取大的融合方式处理；然后利用正交匹配追踪算法重构，经过非下采样剪切波变换逆变换得到融合图像。仿真实验结果表明，该方法的图像融合效果无论是在主观感觉还是客观指标评价方面较传统的融合方法都具有较大优势。

论文研究-一种基于双树复小波变换的图像融合方法.pdf

提出了一种基于双树复小波变换的图像融合方法。采用双树复小波变换对源图像进行分解后，该方法首先对各频域分别定义一种活性测度和匹配测度，再通过相应的匹配测度来计算各频域的融合因子，然后采用加权与选择相结合的规则融合高频系数和低频系数，得到融合图像的各频域系数。最后，采用双树复小波逆变换重构得到融合图像。实验表明，该融合方法具有良好的客观评价性能和主观视觉效果。

论文研究-基于分块压缩感知的遥感图像融合.pdf

对大数据量遥感图像融合，常规融合方法需考虑图像所有像素点，而全局压缩采样融合重构计算成本高、存储需求大。首先利用分块压缩感知（BCS）对输入图像进行压缩采样，再对压缩测量采用线性加权策略融合，最后采用迭代阈值投影（ITP）重构算法重构融合图像，并消除分块效应。提出了一种基于BCS的遥感图像融合方法，并给出其详细实现流程。仿真结果表明了ITP算法计算成本低、重构精度高。实际资料测试表明BCS融合方法与常规小波加权融合结果相比，除了平均梯度有所差别外，在平均值、标准差和信息熵等定量分析和视觉特征上基本相同。该算法用较少采样点实现有效压缩融合，存储需求小、重构成本低，融合决策过程简单，有利于大数据量遥感图像的融合。

论文研究-基于边缘统计特征的遥感图像融合改进方法.pdf

针对传统小波变换融合方法中未对高频分量作进一步分解从而忽略了细节信息的缺点，提出了一种基于区域边缘特征的小波包融合算法。该方法对小波包分解后的低频分量采用能量加权的融合规则，高频分量则利用各个子带的方向性，计算其边缘特征统计量，通过权值法得到融合系数。对SPOT多光谱图像和高分辨率图像进行融合实验，实验数据和理论分析表明，该方法的平均梯度等评价参数均有提高，在保持光谱信息的同时，有效地改进了图像的空间特征信息。

论文研究-一种线性与非线性相结合的图像缩小方法.pdf

提出了一种线性和非线性相结合的图像缩小方法。首先由近邻取样方法和邻域平均相结合的方法产生一个中间图像1，利用二元NewtonThiele型向量连分式建立有理插值曲面；然后对插值曲面进行重新采样产生一个中间图像2；最后对这两幅中间图像进行加权求和，得到最终的图像。实验表明，该方法比常规方法产生的缩小图像效果好。

论文研究-基于PCA和自适应区域方差的图像融合方法.pdf

在对源图像进行提升小波变换的基础上，针对分解得到的低频分量和高频分量各自的特点，选取不同的融合规则，采用基于PCA和自适应区域方差的图像融合方法，即低频近似系数采用基于主元分析(PCA)加权法，高频细节系数采用自适应局部区域方差的融合方法，最后进行提升小波逆变换得到融合图像。实验结果表明，与传统算法相比，该算法不仅提高了信息量和清晰度，而且提高了融合图像与源图像的相关系数，降低了扭曲程度，有效地保留了源图像的细节信息，得到了清晰的融合图像，具有良好的目视效果。

论文研究-基于加权相关矩的多传感器图像融合方法.pdf

针对遥感多光谱图像和全色图像的融合问题,提出了一种基于局部区域特征的多分辨率图像融合方法。该方法首先对图像进行二维小波变换,然后根据高频小波系数的一阶、二阶统计特征来计算加权相关矩,从而得到包含更多信息和有效特征的融合图像。试验结果证明融合图像在保留地物光谱信息和提高空间细节表现能力上都具有很好的效果。

论文研究-基于局部能量的电容层析成像图像融合方法.pdf

针对电容层析成像技术的“软场”效应和病态问题对重建图像精确度的影响, 在分析电容层析成像基本原理和成像算法的基础上, 提出了一种基于局部能量的电容层析成像图像融合方法。该方法以线性反投影、Landweber和共轭梯度算法作为图像重建的基础, 利用各个图像的互补特性, 经对重建的图像小波分解后, 分别采用基于局部能量和加权平均算子融合规则对分解后图像的高频系数和低频系数进行图像的融合, 得到准确度更高的成像结果。仿真实验结果表明, 融合后成像精确度得到明显提高, 缩小了误差, 图像更接近原型, 为ECT图像重建的研究提供了一个新的方法。

论文研究-基于改进非线性加权的图像融合算法.pdf

为了改善图像融合的质量和效率，提出了一种非线性加权的图像融合算法。首先计算图像的非线性加权值，并采用金字塔高斯对图像进行平滑处理，然后对原图和平滑后图像融合，得到图像融合结果，最后采用仿真实验对算法性能进行测试。实验结果表明，该算法使图像融合过渡效果更加自然，提高了融合速率，可以满足图像处理系统实时性的需求，获得了比传统算法更加理想的图像融合效果。

论文研究-基于相关系数的加权几何平均组合预测模型的性质.pdf

论文研究-基于相关系数的加权几何平均组合预测模型的性质.pdf,  加权几何平均组合预测为一种非线性的组合预测方法.针对基于相关系数的加权几何平均组合预测模型,定义了优性组合预测模型、预测方法优超、组合预测冗余度等概念,讨论了在一定的条件下,该组合预测存在非劣性及优性组合预测的充分条件,得出了一个判断冗余预测方法的判定定理.从理论和实例说明基于对数相关系数的非线性组合预测模型的有效性.

论文研究-基于小波相似度加权的图像融合算法.pdf

为了获得较好的图像融合效果，针对传统相似度算法存在的不足，提出一种基于小波相似度加权的图像融合算法。采用小波相似度描述图像细节结构信息，并使用对比度敏感函数对不同尺度的小波系数进行加权，然后利用加权相似度对图像进行融合，最后采用仿真实验对算法性能进行测试。实验结果表明，该算法能够进一步衡量图像间的结构相似度，图像融合过渡效果更加自然，取得了优于传统相似度方法的融合效果。

论文研究-一种基于IHS和小波变换的彩色图像融合算法.pdf

针对昼夜彩色图像的融合,提出了基于IHS变换和小波变换的昼夜彩色图像融合新算法。该算法首先对昼夜彩色图像作IHS变换得到三个分量:亮度I、色度H和饱和度S；然后利用小波变换融合昼夜彩色图像的亮度分量,并用融合后的亮度分量替代夜晚图像的亮度分量；再作IHS反变换得到新的夜间图像；最后将得到的新的夜间图像和原白天图像在空域进行加权融合。实验分析表明,新方法的性能优于简单的空域加权融合，也优于单纯的基于IHS和小波变换的融合，在保留昼夜彩色图像信息的基础上,增强了融合图像的空间细节表现能力；并用客观评价标准对算

论文研究-基于梯度融合规则的医学图像融合方法.pdf

为了更好地满足临床诊断和治疗的需要，提出了一种在图像融合阶段对测量值进行自适应梯度加权和图像重建时采用CoSaMP重建算法相结合的方法。该算法首先对两幅源图像分块并进行稀疏表示，同时利用观测矩阵进行测量。在测量数据融合阶段引入图像梯度来反映图像本身的边界信息，先计算每幅分块子图像的梯度；然后利用自适应梯度加权的融合规则得到融合的测量数据，并对融合测量数据进行随机压缩采样；最后通过CoSaMP算法对采样数据进行信息重构实现测量数据的恢复。该方法克服了图像融合时信息畸变的缺陷，并且可以根据不同融合区域自动调整融合规则的权重系数，有效地避免了设置固定权重系数造成的融合误差。实验结果和评价指标验证了该算法的有效性和先进性。

论文研究-自适应对偶树复小波－Curvelet变换的遥感图像融合.pdf

Curvelet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足，比小波变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能。因此将Curvelet变换应用于图像融合领域，能更好地提取图像边缘特征，为融合提取更多的特征信息。利用对偶树复小波-Curvelett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势，提出了一种基于对偶树复小波-Curvelet变换的自适应遥感图像融合新算法。算法是将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Curvelet变换分解后，针对不同的频率域特点选择不同的融合规则，对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则，对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则，最后通过重构得到融合图像。将其他的融合算法和所提算法进行主观和客观的对比，结果表明，基于对偶树复小波-Curvelet变换区域特征自适应的图像融合算法是一种有效可行的图像融合算法。

论文研究-基于分形特征的云雾遥感图像分离方法.pdf

雾是一种气象灾害，将雾从卫星云图上分离出来仍非易事。分数维给予图像纹理统计意义的描述，有效地体现了纹理的复杂度和粗糙度，揭示了纹理内在的自相似性，为云雾图像纹理分析提供了新的思路。简要阐述了纹理图像的差值盒维数计算方法，计算并分析了云雾纹理图像的差值盒维数特征。针对差值盒维数在表现云雾纹理特征和云雾分离方面存在的问题，提出基于样本图像灰度均值的加权盒维数算法，以改变出现灰值差异较大的不同云类具有相同盒维数的情况，并与云雾的光谱特征结合，实现雾与云的识别与分离，在实际应用

论文研究-基于小波系数区域相似度的医学图像融合.pdf

根据小波变换原理,给出了一种基于小波系数区域相似度的医学图像融合方法。首先，以图像小波变换系数的区域均值、方差、协方差统计参量构造匹配度和加权因子,对高频子图进行区域融合; 然后，在低频部分采用绝对值取大的规则，进行图像融合；最后经过小波逆变换得到融合图像。实验证明，该方法得到的融合图像具有良好的视觉效果和量化指标，体现出更强的融合性能。

论文研究-一种基于兴趣点方向特征的图像拼接方法.pdf

提出了一种基于兴趣点方向特征的图像拼接算法IPOF(Interest Point Orientation Feature)，该算法利用Harris角检测器提取出两幅图像的兴趣点并为每个兴趣点分配一个主方向，采用方向相关系数法提取出初始匹配对，根据特征点之间的关系去除伪匹配对，得到两幅图像的对应兴趣点特征对从而确定变换参数，最后使用加权平均的方法融合图像。实验表明，该算法在图像间存在任意角度的旋转及平移的情形下，能有效的实现图像的平滑镶嵌。

论文研究-基于毕达哥拉斯模糊幂加权平均算子的多属性群决策方法.pdf

研究了毕达哥拉斯模糊环境下的多属性群决策问题。首先，将毕达哥拉斯模糊信息引入幂平均加权算子，提出毕达哥拉斯模糊幂加权平均（PFPWA） 算子，并研究所提算子的基本性质。然后，在毕达哥拉斯模糊数（PFN） 为信息输入的框架内，提出基于毕达哥拉斯模糊幂加权平均算子的群决策方法。所提出的方法使用毕达哥斯拉信息使得决策者的信息表达更加灵活，并且在信息集结过程中采用幂加权平均算子能够同时考虑专家权威与评估信息的可信度。最后，通过案例分析验证了所提方法的可行性和有效性。

论文研究-一种基于图论的加权聚类融合算法.pdf

现有聚类融合算法对混合属性数据进行处理的效果不佳, 主要是融合后的结果仍存在一定的分散性。为解决这个问题, 提出了一种基于图论的加权聚类融合算法, 通过对数据集聚类得到聚类成员后, 利用所设计的融合函数对各个数据对象赋予权重, 同时通过设置各个数据对间边的权重来确定数据之间的关系, 得到带权最近邻图, 再用图论的方法进行聚类。实验表明, 该算法的聚类精度和稳定性优于其他聚类融合算法。