一种基于剪切变换和图像增强的融合方法

为了进一步提高可见光与红外线图像的融合效果,采用剪切波变换和方向滤波建立了一种图像融合方法.通过引导滤波器对可见光图像的场景信息进行增强,提高细节信息;利用剪切波变换对增强后的可见光图像和红外线图像进行多尺度分解,得到不同的低频和高频尺度子带;对低频尺度子带的系数选取能量保护的融合规则,而对高频尺度子带的系数选取PCA的融合规则进行融合;利用剪切波逆变换对融合的低频尺度的子带系数和高频子带的尺度系数进行变换得到融合结果.实验效果表明所提方法能有效地提高融合结果中的细节信息.     

基于边界约束最优投影梯度NMF的TINST域图像融合方法

针对多模态图像的融合问题, 提出一种平移不变不可分离剪切波结合边界约束最优投影梯度非负矩阵分解的图像融合方法, 解决了已有融合方法中融合精度较低的问题. 该方法利用平移不变不可分离剪切波对源图像进行分解; 将低频子带系数视为原始观测数据, 采用边界约束最优投影梯度非负矩阵分解算法得到包含特征基的融合低频子带系数, 将高频方向子带系数作为脉冲耦合神经网络的外部输入激励, 边缘强度作为链接强度, 经点火处理和判决选择运算, 得到融合高频方向子带系数; 最后对融合子带进行平移不变不可分离剪切波逆变换得到融合图像. 为了验证该融合方法的有效性, 对几组不同模态的图像进行对比融合实验. 融合图像的主观与客观评价结果表明, 该融合方法优于目前已有的典型多尺度图像融合方法.     

基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法

针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、 互补信息的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法. 首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带; 其次, 用ISR方法融合低频子带, 通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征, 从而提高低频子带的融合效率, 同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合; 最后, 将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像. 实验结果表明, 该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.     

基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法

针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、 互补信息的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法. 首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带; 其次, 用ISR方法融合低频子带, 通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征, 从而提高低频子带的融合效率, 同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合; 最后, 将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像. 实验结果表明, 该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.     

基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图像进行NSST分解得到低频和高频子带系数;然后对分解后的低频子带系数进行二维小波分解再次得到相应的低频和高频子带,低频部分采用一种基于显著图的融合策略,高频部分采用绝对值取大的原则,之后再对低频和高频采用小波逆变换得到NSST重构所需的低频部分;接着对NSST分解后的高频子带采用双通道PCNN进行处理;最后对处理过的低频和高频子带进行NSST逆变换得到最终的融合图像.几组图像的实验结果对比显示,该算法相比其他算法在客观评价指标和视觉效果上均取得了一定的改进.     

基于NSST变换的超声图像降噪算法

针对超声图像降噪算法在降噪的同时无法很好地保留图像的细节信息问题,提出了一种改进的基于非下采样剪切波变换(NSST)的超声图像降噪算法.首先通过对数变换将乘性噪声转换成加性噪声,然后使用NSST变换对噪声图像进行多尺度分解得到高频子带和低频子带,低频子带使用同态滤波增强细节信息,高频子带采用改进的阈值处理函数降低噪声,...     

基于FDST和MSS的红外与可见光图像融合

为了提高低可见度情况下红外与可见光图像融合质量,提出了一种基于有限离散剪切波变换(FDST)和图像显著性检测算法(MSS)的融合方法。利用显著性检测算法对红外和可见光图像进行检测。采用有限离散剪切波变换对红外和可见光图像进行分解。根据显著性检测结果中亮度越高的区域属于显著性目标这一特点,指导低频子带图像融合。高频子带图像采用"绝对值和取大"的融合策略。实验结果表明提出的融合方法在主观视觉效果和客观性能指标上均取得了较好的效果。     

一种基于NSCT和对比度拉伸的红外与可见光图像融合算法

针对传统的红外与可见光图像融合算法所存在的边缘信息缺失等问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换和对比拉伸度的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波对红外与可见光图像进行分解,得到高低频子带系数,采用"绝对值取大"和"窗口系数绝对值取大"的融合规则融合高频子带,低频子带采用改进的局部拉普拉斯能量的融合规则进行融合,经过N...     

基于稀疏理论与FFST-GIF的多聚焦图像融合算法

为解决稀疏理论融合后多聚焦图像细节特征模糊、综合效果不佳等问题,提出了一种将稀疏理论与快速有限剪切波变换联合引导滤波(FFST-GIF)相结合的图像融合算法.利用FFST从原始图像中分解出高频和低频子带系数,采用引导滤波的相对标准差算法融合细节信息丰富的高频系数;使用K-SVD方法训练得到完备字典,再结合稀疏理论融合低...     

一种改进的基于NSST-SPCNN医学图像融合算法

为了尽可能多地获取图像中的细节与边缘信息,提出了一种基于非亚采样剪切波变换和改进自适应脉冲耦合神经网络相结合的图像融合算法.采用非亚采样剪切波变换算法将两幅精配准的图像进行分解,分别得到两幅图像的低频分量与不同尺度方向的高频分量.在低频系数区采取局部能量加权和与双边滤波来计算融合不同尺度的低通分量,实现细节的提取与能量...     

结合PCNN和局部能量的NSST域声呐图像融合

针对声呐图像局部特征模糊和边缘信息丢失的问题,提出一种结合参数自适应脉冲耦合神经网络和改进的局部能量融合规则的非下采样剪切波域声呐图像融合方法。利用非下采样剪切波变换将多幅源图像分解为高频系数和低频系数,采用参数自适应脉冲耦合神经网络对高频系数进行处理,整合图像边缘信息;对传统局部能量融合规则进行改进,并应用在低频系数的处理中,保留图像的大部分原始能量。最后,将处理后的高频系数和低频系数进行重构,实现声呐图像的融合。仿真结果表明,该方法可将源图像中的边缘信息和特征信息有效传递到融合图像中,使声呐图像质量得到较大提升。     

基于小波变换与LBP算子的遥感图像融合研究

提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法.该算法在源图像小波变换的高频子带内,利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数,而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到.然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像.实验采用可见光图像与SAR图像融合,结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息,并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点.     

基于剪切波变换和拟合优度检验的遥感图像去噪

针对遥感图像中的高斯白噪声,提出一种基于剪切波变换和拟合优度检验的遥感图像去噪算法.首先,将含噪遥感图像通过剪切波变换多尺度分解得到不同子带,利用剪切波域下高斯白噪声系数的统计关系估计去噪阈值;其次,计算高频子带的拟合优度检验统计量,将统计量与去噪阈值相比较进行去噪;最后,对系数矩阵进行剪切波逆变换重建去噪图像.仿真实验结果表明,该算法能有效去除遥感图像中的高斯噪声,保持图像的边缘纹理信息,并且在不同噪声水平下,均获得了较高的峰值信噪比,其中与剪切波阈值去噪算法相比平均提高0.33 dB.     

基于剪切波变换和稀疏表示理论的图像融合方法

为了提高噪声图像的融合效果,基于剪切波变换和稀疏表示理论提出了一种对噪声图像的融合方法。基本思想主要包括4步:(1)对噪声图像进行剪切波分解,得到各个尺度下的剪切波系数;(2)利用稀疏表示理论对低频子带的剪切波系数进行融合,而对高频子带的系数选用绝对值最大的原则进行融合;(3)对融合后的剪切波系数进行硬阈值处理;(4)利用剪切波逆变换得到最终的结果。实验结果表明所提方法是有效的。     

一种基于四元数小波变换的图像融合方法*

目的基于四元数小波变换理论提出了一种新的图像融合方法。方法基本思想主要包括3步:首先,对图像进行四元数小波分解,得到各个尺度下的高频子带和低频子带。其次,对高频子带和低频子带分别采用区域最大值法和系数平均的融合准则,得到融合的四元数小波融合系数。最后,利用四元数小波逆变换得到融合图像。结果用所提方法得到了6组测试图像在主观和客观上的融合结果。结论实验表明,所提方法比离散小波变换、对偶数复小波变换和曲线波变换的图像融合方法更有效。     

一种小波加权局部对比度的医学图像融合方法

针对利用小波变换进行医学图像融合存在的问题,提出一种基于小波变换的加权局部对比度的医学图像融合方法,该方法在低频子带采用区域标准方差的融合规则.由于人类视觉系统对局部对比度比较敏感,高频子带根据小波变换的方向特性采用加权局部对比度的融合规则,结合人眼视觉特性给出了加权局部对比度的系数选择方案,该规则更加符合生理视觉的特性.实验结果表明:该方法与传统融合方法相比,得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

基于小波变换的多聚焦图像融合方法

为了改善图像融合效率,针对当前图像融合方法存在的局限性,提出一种基于小波变换的多聚焦图像融合方法.首先确定最优的小波分解层数,采用小波变换对图像进行多次分解;然后考虑低频子带与高频子带各自的特点,选择局部平均梯度准则作为高频子带的融合规则,低频子带采用3个系数的平均值作为融合规则;最后通过仿真实验对图像融合的有效性进行测试.实验结果表明,该方法获得了更理想的图像融合结果,提高了融合后的图像质量,且融合效果明显优于对比图像融合方法.     

一种基于第二代曲波变换的多聚焦图像融合方法

提出了一种基于第二代曲波变换的多聚焦图像融合方法。将两幅源多聚焦图像分别进行第二代曲波变换分解,得到各自的低频子带系数和各带通方向子带系数;采用一定的融合规则对曲波变换系数进行组合得到融合图像的曲波系数;最后对得到的曲波系数进行曲波重构得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合效果明显优于常见的融合方法。     

基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络图像融合

提出了一种基于小波变换的双通道脉冲耦合神经网络的图像融合方法.先使用小波变换的方法来分解配准后的各个源图像,进而得到各个源图像的低频分量和高频分量,再把得到的低频和高频系数进行融合处理,使用高斯加权平均的低频融合规则来处理低频子带,利用双通道脉冲耦合神经网络的融合规则处理各高频子带,链接系数为图像的清晰度.融合后的小波系数取决于点火图和点火次数的多少,最后的融合图像由小波逆变换得到.实验结果表明,该方法能更有效地提取原始图像的特征信息,在主观视觉效果以及客观性能指标上较传统算法都有所改善.     

PCK对西部高师化学专业学生培养新思考

在小波变换理论的基础上,提出了一种结合小波分解和脉冲耦合神经网络(PCNN)的遥感图像融合新方法.首先对两幅已经配准的原始遥感图像进行小波多尺度分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后通过逆小波变换重构图像得到融合后的图像.仿真结果和评价指标结果表明,此方法更好地保留了原图像中的有用信息,提高了融合图像的质量.