非下采样Contourlet变换耦合锐度制约的遥感图像融合

当前多数遥感图像融合算法主要是依靠比值法选取全色图像或多光谱图像中的其中一个高频子带作为高频融合系数,忽略了另一个高频系数所包含的信息,易导致融合图像出现模糊以及光谱失真等不足.对此,本文提出了基于非下采样Contourlet变换与锐度制约模型的遥感图像融合算法.通过亮度-色调-饱和度(IHS)变换,获取多光谱图像的I,H,S分量,利用非下采样Contourlet变换对多光谱图像的I分量以及全色图像进行多尺度精细分解,得到相应的低频子带与高频子带;利用像素点邻域的像素值之差构造锐度制约模型,完成低频子带的融合.考虑多光谱图像中I分量与全色图像的高频子带特征,构造高频子带融合模型,完成高频子带的融合;将融合后的高频子带与低频子带通过非下采样Contourlet逆变换,输出融合图像的亮度分量珔I,将珔I与H,S分量进行IHS逆变换,形成最终的融合图像.仿真实验显示,与当前遥感图像融合方法相比,所提方法的融合图像具有更高的视觉质量,可保留更多的光谱以及边缘等图像细节信息.     

基于非下采样Contourlet变换的 SVM多聚焦图像融合

提出基于非下采样Contourlet变换的支持向量机(SVM)多聚焦图像融合算法. 采用非下采样Contourlet变换分解图像得到不同频域子带系数. 针对直接取系数绝对值最大融合规则不能反映图像区域的缺点,提出SVM分类系数融合规则. 根据各子带系数物理意义将区域方差、区域能量作为SVM核函数参考量来选择清晰像素点系数,根据融合系数重构得到融合图像. 结果证明该算法能有效并准确地融合图像中的信息.     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统图像融合算法某些方面的不足,提出了一种基于Conlourlet变换的多聚焦图像融合算法。首先对两幅多聚焦图像进行Contourlet变换,得到不同分辨率层次下的Contourlet系数,包括低频分量和高频分量,利用Contourlet变换将图像的低频子带与高频子带进行分离,低频部分采用平均方法求出相关系数,高频部分采用绝对值取大的方法求出相关系数,对两个相关系数进行融合处理。实验结果表明,与传统的多聚焦图像融合算法相比,该算法增强了图像融合在细节方面的表现能力。     

结合HSI变换与双通道脉冲发放皮层的彩色多聚焦图像融合

结合非下采样剪切波变换(NSST)和改进的拉普拉斯能量和以及双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM),提出一种新的彩色多聚焦图像融合算法.首先对源图像进行HSI彩色空间变换获得色调、饱和度和亮度分量,对源图像亮度分量采用NSST进行分解,获取相对应的高低频分解系数;然后低频分量系数依据改进的拉普拉斯能量和规则进行筛选,高频分量系数采用DCSCM进行融合,经过NSST逆变换获取亮度信息的融合分量;最后利用源图像与亮度分量的欧式距离关系实现色调与饱和度分量进行的分配,通过HSI逆变换获得最终的融合结果.实验结果表明,算法取得了较好的视觉效果并且在互信息、结构相似度、边缘保留度等客观评价指标中具有优势.     

基于非下采样剪切波变换与显著信息加权的图像融合算法

为了克服当前较多图像融合方法主要依靠测量图像能量信息来完成不同系数的融合,忽略了图像的显著内容,导致融合图像含有吉布斯效应及间断效应等弊端,设计了非下采样剪切波变换(nonsubsampled Shearlet transform,NSST)耦合显著信息加权的图像融合算法.引入NSST机制,对源图像进行系数分解,获取高、低频系数.借助高斯滤波器来构造出显著度量模型,以计算图像拥有的显著信息.随后,利用信息熵函数来计算出图像拥有的细节丰富度.并以图像拥有的细节丰富度和显著信息为依据,设计低频系数融合的加权因子,以此完成低频像素的融合.最后,利用图像中像素点的三邻点像素值,融合高频系数,获取融合图像.实验结果显示,与当前图像融合技术相比,所提算法融合质量更好,融合结果连续性较强,所对应的平均梯度值较大.     

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NSCT变换的红外与可见光图像融合新算法

考虑红外与可见光图像的成像机理,提出把非下采样Contourlet变换用于该类图像融合的改进措施.先用NSCT变换在多尺度和多方向上去分解已经配准的图像,可以得到低频系数部分和高频系数部分;再对低频子代部分应用归一化局部方差的差和融合阈值比较的融合规则,对于高频方向子代部分则使用拉普拉斯能量和的能量取大的融合方法;最后把NSCT逆变换应用在高低频部分,输出最后的图像.通过对比实验可知,提出的新方法较传统的图像融合方法更能准确地反映所要研究的场景.     

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。     

基于小波变换的图像融合算法研究

为提高不同聚焦图像的融合质量,提出一种基于小波变换的图像融合改进算法. 利用小波变换将多聚焦图像进行多尺度分解,对分解后的高频系数与低频系数采用不同的选择方案,采用3×3滑动高斯窗口分别计算出待融合图像高频部分的相似度矩阵以及边缘能量矩阵,最后采用将结构相似度与图像边缘算子结合的融合算子对图像进行融合. 结果表明,该改进算法极大地抑制了图像融合中振铃效应,有效避免了融合过程中的信息缺失, 融合图像具有更好的视觉效果.      

基于脉冲耦合神经网络的RLNSW-NSCT卫星云图融合算法研究

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的冗余提升不可分离小波-非下采样Contourlet变换(redundant lifting non-separable waveletbased non-subsampled Contourlet transform,RLNSW-NSCT)卫星云图融合新方法。首先采用基于冗余提升不可分离小波的非下采样Contourlet变换(non subsampled Contourlet transform,NSCT)变换对卫星云图进行变换。对带通方向子带系数的融合设计了基于PCNN的融合规则,而低通子带系数的融合则采用基于图像区域信息熵的系数加权融合规则。为验证算法的有效性,对不同多尺度变换算法和不同融合规则分别进行了融合实验。结果表明该方法在较多地保留云图红外信息的同时,具有更好图像细节表达能力,融合云图的云层特征更为分明。     

一种基于NSCT和像素相关性的图像融合算法

由于小波变换在处理二维图像融合中存在缺陷,提出一种更优越的基于NSCT变换的图像融合算法,分别介绍了低频系数和高频系数融合规则。低频系数融合用基于能量方差决策值最大法,可以有效提高图像融合质量;高频系数融合规则用区域对比度与区域能量相结合的方法,可以减少噪声干扰。得到低频和高频融合系数后,通过NSCT反变换重构图像,得到融合图像。最后选用4种常用的图像融合方法与此文算法进行对比仿真实验。通过主观观察和客观指标的比较,充分证明此文融合算法的优越性。     

静态小波域内特征对比度多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(lifting stationary wavelet transform, LSWT)的多聚焦图像融合方法。对经LSWT分解得到的不同频域子带系数采用不同的系数选择方案。在融合低频子带系数时考虑到人眼视觉对图像局部对比度比较敏感的特性,引入了一种新的局部特征对比度的概念,并给出了低频子带系数的选择方案。在融合高频子带系数时,充分考虑到人眼视觉对图像边缘细节比较敏感的特性而对单个像素的亮度不敏感的特性,引入了一种适应于高频子带系数的特征对比度的概念,设计出一种基于特征对比度的系数选择方案。实验证明,算法相对于传统的基于图像对比度的图像融合方法,能够提取更多的有用信息并注入到融合图像中,得到视觉效果更好,更优量化指标的融合图像。     

基于1αβ空间和抗混叠Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对遥感图像中多光谱和全色图像的融合问题,提出一种基于lαβ空间和抗混叠Contourlet变换(non-aliasingcontourlet transform,NACT)的融合方法.该方法首先将多光谱图像进行lαβ变换,对其l分量和全色图像分别进行抗混叠Contourlet变换;然后,利用循环平移(cycle spinning,CS)算法消除由于变换缺乏平移不变性而引起的图像失真,对得到的低频子带系数和各带通方向子带系数分别进行融合;最后,通过抗混叠Contourlet逆变换和lαβ逆变换得到新的l分量以及融合后的高空间分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法优于传统的色度-亮度-饱和度(hue-intensity-saturation,HIS)变换融合方法、小波融合方法以及Contourlet变换方法.     

基于Contourlet和IHS的遥感图像融合

针对目前最新发展的Contourlet变换较小波变换能提供更丰富的方向和形状,有助于捕捉图像中的几何结构,提出了一种新的基于Contourlet变换和IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换的遥感图像融合方法,首先对多频谱图像进行IHS变换,然后对所得的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,再对得到的低频近似系数和高频细节系数采用一定的融合规则得到一个新的亮度分量,并对其做逆向的IHS变换得到融合图像.实验结果表明,该方法在保留多频谱图像的频谱信息的同时增强了融合图像的空间细节表现能力,提高了融合图像的信息量,并且优于同等条件下的小波变换方法,该方法是有效可行的.     

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.     

基于非子采样Contourlet变换的多聚焦图像融合方法

非子采样Contourlet变换(NSCT),是针对Contourlet变换的一些局限性进行了改进,可以对图像进行灵活的多尺度、多方向和平移不变性分解.提出了一种基于NSCT的多聚焦图像融合方法.首先对多聚焦图像进行NSCT变换;然后对变换得到的低频分量系数采用改进的加权平均融合规则进行融合处理,对高频分量的最高层和其它层系数分别采用绝对值最大和改进的区域方差融合规则进行融合处理;最后重构图像得到融合结果;并给出了实验结果.对结果的分析比较表明,所提出的融合规则的效果优于常用的融合方法和参考文献的融合方法.     

基于小波-Contourlet变换的区域能量加权图像融合算法

为了消除Contourlet变换中拉普拉斯金字塔分解存在的信息冗余,提出了一种基于小波-Contourlet变换的图像融合算法.该算法采用了不同的窗口函数计算图像高频分量和低频分量的区域能量;以区域能量计算的归一化权值对各小波-Contourlet系数进行加权,得到融合小波-Contourlet系数.实验结果和均值、方差、熵与交叉熵等客观评价数据表明,在相同融合规则下,小波-Contourlet变换能够取得比Contourlet变换更好的结果;在相同变换条件下,基于不同窗口函数的区域能量融合规则的融合效果好于基于均值窗口函数的区域能量融合规则和低频采用均值与高频取最大值的融合规则.