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.     

基于平移不变剪切波变换的医学图像融合

传统的基于剪切波变换的融合方法在融合图像的奇异处易产生伪吉布斯现象.为此,文中提出了一种基于平移不变剪切波变换的医学图像融合新方法.该方法利用平移不变剪切波变换将待融合的医学图像分解成低频子带和高频子带,并使用基于区域系数绝对值和权重的规则融合低频系数；对于高频子带,提出一种基于支持向量值激励的自生成神经网络的高频子带...     

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.     

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。     

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.     

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...     

基于NSCT变换与压缩感知的红外/被动毫米波图像融合

为提高图像的质量和实时传输效率,提出一种基于NSCT变换与压缩感知的红外/被动毫米波图像融合算法.该算法首先对红外/被动毫米波图像分别进行非下采样轮廓波变换分解.然后,对于高频系数采用基于压缩感知的融合方法;低频系数部分则是采用基于图像方差的融合策略.再对融合后的高频、低频系数进行逆变换输出融合图像.最后通过实验仿真证实该算法得到的融合图像能很好地识别目标坦克.     

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频系数;通过逆FFST将融合后的高、低频子带系数进行再融合,得到新的融合图像.基于MATLAB,选取哈佛大学数据库中的脑核磁共振图像为样本,采用平均梯度(AG)、空间频率(SF)、互信息(MI)以及边缘保留信息传递因子(Q^AB/F)4个客观评价指标,将所提出算法与基于非下采样轮廓波变换与脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合算法等3种不同融合算法进行对比,进行了不同变换域融合试验与不同融合算法试验.结果表明,所提出算法在客观综合评价指标与视觉效果方面均取得了突出优势,各评价指标参数都有较大提升,AG、Q^AB/F最高值分别可达0.081 3、0.793 5,所提出算法有较好的应用前景.     

第二代curvelet变换与区域能量的多聚焦图像融合方法

目的 第二代curvelet变换与图像区域能量相结合的方法实现多聚焦图像融合.方法 对两幅多聚焦图像,分别进行curvelet变换,得到各自的低频系数和高频系数.利用低频系数取平均,高频系数取区域能量值取大者的融合规则,得到融合图像的curvelet系数.最后进行curvelet逆变换,得到融合图像.结果 得到了全幅清晰的融合图像.结论 与传统的小波变换法和cur-velet变换法相比,所获得的融合图像更清晰,边缘处更乎滑,与理想图像的差距更小.     

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.     

基于密度聚类与灰度变换的NSST域声呐图像去噪

传统图像去噪方法在去除声呐图像斑点噪声的同时,难以有效保留细节特征.针对该问题,提出一种基于密度聚类与灰度变换的非下采样剪切波域图像去噪方法 .利用非下采样剪切波变换将含噪图像分解为高频系数和低频系数,根据声呐图像中斑点噪声的分布特性,采用基于密度的噪声应用空间聚类（Density-based Spatial Clus...     

基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法

当前多聚焦图像融合算法主要通过单一的比值取大法来完成高频系数的融合,忽略了不同高频系数间的近似度,导致融合图像存在模糊效应与块效应等不足,采用非下采样Contourlet变换耦合近似度规则对多聚焦图像进行融合,来改善以上不足。利用非下采样Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向的分解,获取图像的高、低频分解系数。利用图像的区域能量对低频系数的信息量进行度量,构造低频系数融合函数,用于低频系数融合。利用图像的平均梯度差值对不同高频系数的差异度进行度量,建立近似度规则,根据不同高频系数的近似度采用不同的融合方法获取融合高频系数。将融合后系数通过非下采样Contourlet逆变换获取最后融合图像。仿真表明,所提算法与当前多聚焦图像融合方法相比,融合的图像具有较好的质量。     

基于有限脊波变换的多聚焦图像融合新算法

提出了一种基于有限脊波变换的多聚焦图像融合算法,针对有限脊波变换的特点和多聚焦图像的基本特点,低频系数采用取平均的融合策略,高频系数采用局部能量取大并进行一致性校验的融合策略.仿真实验的主客观性能分析表明,提出的融合方法具有较好的融合效果.