基于人眼视觉特性与自适应PCNN的医学图像融合算法

针对多尺度变换的图像特征,提出了一种基于人眼 视觉特性与自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像融合新方法。首先,对经配准的源图 像进行非下采样Contourlet变换(NSCT), 得到低频、高频子带系数;然后,考虑到低频子带系数中保留了绝大部分源图像能量和图像 轮廓特征,提出 区域能量(RE)和梯度奇异值度量(GSVM)相结合的方法;考虑到图像全局特 征,将PCNN用于高频子带系数中,提出区域视觉对比度(SLVC )模拟人眼视觉特性作为PCNN的 外部刺激输入,设定PCNN的链接强度随视觉对比敏感度(VCS) 自适应变化,同时考虑到PCNN的迭 代次数,利用Sigmoid函数计算其点火输出幅值的显著性度量;最后,对获得的融合系数进 行逆NSCT得到融合图像。通过实验对比分析表明,本文算法不仅可以保留源图像信息的同时 ,还得到较好的客观评价指标和视觉效果。     

NSCT域内结合边缘特征和自适应PCNN的红外与可见光图像融合

针对传统的基于多尺度变换的红外与可见光图像融合,对比度不高,边缘等细节信息保留不充分等问题,结合NSCT变换的多分辨率、多方向特性和PCNN全局耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSCT变换结合边缘特征和自适应PCNN红外与可见光图像融合算法.对于低频子带,采用一种基于边缘的融合方法;对于高频方向子带,采用方向信息自适应调节PCNN的链接强度,使用改进的空间频率特征作为PCNN的外部激励,根据脉冲点火幅度融合子带系数.实验结果验证了该算法的有效性.     

基于RGF改进显著性检测与SCM相结合的图像融合

针对传统显著性检测融合方法中目标对比度低,纹理细节不够丰富的问题,提出了一种基于滚动导向滤波(RGF)改进显著性检测与脉冲发放皮层模型(SCM)相结合的可见光与红外图像融合算法。该算法先将源图像经过非下采样剪切波变换(NSST)分解成低频部分和高频部分,然后利用RGF小尺度消除、大尺度边缘恢复特性对Frequency Tuned算法进行改进并提取出红外图像显著图。再使用显著图投影区域指导法融合低频部分,同时采用SCM结合区域能量与改进的拉普拉斯能量和融合高频部分,最后使用逆变换重建图像。仿真结果表明,该算法能在突出显著目标的同时保留丰富的细节信息,在质量指标如标准差、互信息、边缘保留因子等方面均优于对比方法。     

基于图像特征激励的自适应PCNN红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光图像融合对比度不高,易丢失细节信息等问题,提出了一种非下采样Contourlet变换域内基于图像特征激励的自适应PCNN红外与可见光图像融合方法。针对PCNN参数设置复杂,自动化程度不高等问题,采用平均梯度和赋时矩阵来自适应调节PCNN链接强度和迭代次数等参数。对于NSCT多尺度多方向分解得到的高低频子带系数,分别采用特征激励的PCNN获得点火时间图,根据点火时间图的区域能量来选择融合系数。实验结果表明,该方法能够有效地融合红外和可见光图像信息,对比度高,而且能很好地保留图像的细节信息,无论在视觉效果上还是客观评价指标上,都优于常用的图像融合方法。     

基于NSCT-PCNN的多聚焦红外图像融合

由于红外镜头景深的限制,为获得场景中所有区域都聚焦清晰的图像,提出一种在非下采样轮廓波变换(NSCT)域结合改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)的多聚焦红外图像的融合算法。首先通过NSCT将图像分解为不同尺度和方向的子带;低频子带图像利用基于一致性验证的特征选择规则进行融合;对于高频子带,采用改进的空域频率激励PCNN模型,选择点火时间最大的系数进行融合;最后通过NSCT反变换得到融合图像。通过多组同一场景不同聚焦位置下的红外图像融合实验,结果分析表明该算法能从源图像中获得更多的信息,更好地保留源图像的边缘信息,融合效果优于相关算法。     

基于多尺度细节的孪生卷积神经网络图像融合算法

图像融合将来自不同捕获条件或不同传感器的互补图像进行融合以提高图像的视觉质量。针对这一任务,本文提出一种改进的滚动引导滤波与神经网络相结合的多尺度融合算法。首先,使用孪生卷积神经网络学习图像特征,并以此获得包含源图像显著特征的权值映射图。随后,使用改进的滚动引导滤波对图像进行多尺度分解,结合信息熵使滚动引导滤波权重参数自适应化来实现多尺度自适应分解,并结合非线性映射增强图像细节信息。最后,采用局部能量与权值图相结合的自适应调整融合模式对多尺度图像进行融合。经实验对比,所提方法能够避免出现图像边缘圆晕效应,且能够更好地突出图像边缘、细节纹理特征。另外,与其他算法相比,本文所提出的算法在平均梯度、信息熵、视觉信息保真度以及空间频率等客观评价指标项上均取得了更优的性能表现。     

NSCT域内基于自适应PCNN的图像融合新方法

论文结合非下采样contourlet变换（NSCT）的平移不变性、多尺度、多方向特性和脉冲耦合神经网络(PCNN)的同步脉冲发放、捕获特性,提出在NSCT域中基于PCNN的图像融合框架。对于低频子带,利用改进拉普拉斯能量和作为特征激励PCNN;对于高频方向子带,采用改进的空间频率作为PCNN的外部激励;同时利用各子带图像的平均梯度自适应调节PCNN的链接强度,最后,选取具有较大点火次数的系数作为融合图像的系数,经逆NSCT变换重构融合图像。实验结果表明本文方法无论在主观视觉还是客观评价标准上都要优于传统的基于小波变换、contourlet变换、PCNN的图像融合方法。      

NSST域内结合UDWT与PCNN医学图像融合算法

为了进一步突出医学融合图像的细节信息,提升 清晰度,本文提出NSST域内结合UDWT与PCNN医学图 像融合算法。首先,将两幅源图像分别通过NSST 进行分解,获得相应的低频和高频子带。 在低频融合规则中, 采用UDWT将低频子带进一步分解为能量子带与细节子带,进一步利用PCNN融合这两幅源图 像对应的低频能量 子带;利用区域能量和融合这两幅源图像的低频细节子带,再应用逆UDWT融合低频细节子 带和能量子带。其次, 在高频融合规则中,采取UDWT分别将A和B两幅源图像对应的高频子带进一步分解为高频 能量子带与高频细节 子带,再根据拉普拉斯能量和与区域能量和的组合,获取融合后的高频子带。最后,利用逆 NSST获取融合图像。 实验证明,本文提出的算法与现有主流算法相比,实验结果在视觉效果和客观指标方面均具 有较大优势。     

多进制小波与自适应PCNN的可见光/毫米波图像融合

以安检中隐匿物品检测为应用背景,提出一种基于多进制小波与自适应脉冲耦合神经网络的可见光/毫米波图像融合算法.首先可见光图与毫米波图经多进制小波分解处理,得到低频分量与高频分量.其次,低频系数采取改进区域方差融合处理,高频系数则是将子带改进拉普拉斯能量和作为PCNN中对应神经元的链接强度β,将子带八方向边缘区域能量作为PCNN的外部激励输入,经点火处理得到点火映射图,通过判决算子选取融合图像的高频系数,然后重构得到融合图.实验仿真结果分析表明,提出的融合方法在主观与客观评价上均优于现有文献中的一些典型融合方法,能获得更好的融合效果.     

基于NSST和改进PCNN的医学图像融合

为了解决单一模态医学图像的局限性,提出了一种 基于非下采样剪切波变换(NSST)和改进型脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的多模态医学图 像融合方法。首先,利用NSST对源图像进行多尺度、多方向分解,得到 低频子带系数和高频子带系数;其 次,低频子带系数由区域能量和方差求取区域特征,采用基于区域特征加权的方式进行融合 ;高频内层子 带系数先通过PCNN求出区域点火特性,再与平均梯度加权的方式进行选择,高频外层子 带系数采用区 域绝对值取大的融合规则;最后,通过逆NSST重构图像。实验结果表明:与常用融合 规则对比,在 主观效果上,本文的融合图像可以保留源图像的边缘信息,得到更好的视觉效果;在客观指 标上,本文方法 融合得到的图像在互信息(MI)、边缘评价因子(QAB/F)和 结构相似度(SSIM)等客观评价指标上取得更好的效果。     

基于NSCT和PCNN的可见光与红外图像融合算法

提出了一种基于Contourlet变换的非下采样变换(Nonsubsampled ContourletTransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的可见光与红外图像融合算法。该算法首先对源图像进行NSCT分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。然后对低频子带系数提出一种基于可见光与红外图像自身特性的加权平均融合方法,再对各带通子带系数提出基于PCNN的融合方法。最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法优于小波方法和传统的NSCT方法。     

The Enriched Feature Enhancement Technique for Satellite Image Based on Transforms Using PCNN

The features of the satellite images can be improved by fusing or combining two images with complementary property. By fusing these two images the spatial property of the resultant image is improved. Satellite images are one of the agents that give the features of the earth’s surface. Processing these satellite images will provide more geographical information hidden in the images. This research paper have an detailed insight study of two types of the satellite images one is Panchromatic (PAN) and other Multispectral (MS). The PAN image with high spatial resolution and MS image with spectral resolution are fused to get better resultant output. For fusion process Nonsubsampled Contour let Transform is used to decompose the images into low and high frequency values. Pulse Coupled Neural Network is used to motivate the low frequency pixel and Morphological filter is applied to the edge detected image for finding the features in the images. This is an real time transformations which will give better results in SAR image processing, video processing, stereo based reconstruction of depth and width of the features present in the image.

     

基于人眼视觉特性的NSCT医学图像自适应融合

医学图像融合对于临床诊断具有重要的应用价值。针对多模态医学图像特性,本文提出一种基于人类视觉特性的医学图像自适应融合方法。首先,对经配准的源图像进行非间隔采样轮廓变换（（Nonsubsampled Coutour-let,NSCT）多尺度分解,得到低频子带和若干高频方向子带;其次,根据低频子带集中了大部分源图像能量和决定图像轮廓的特点,采用区域能量与平均梯度相结合的方法进行融合;根据人眼对图像对比度及边缘、纹理的高敏感度,在高频子带系数的选取时提出区域拉普拉斯能量、方向对比度与脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）相结合的融合策略;进而,提出了把与人类视觉高度一致的加权结构相似度（Weighted Structure Similarity,WSSIM）作为图像融合目标函数,自适应地获取各子带的最优权值;最后,对灰度图像和彩色图像进行了大量融合比较实验,并对不同融合方法进行分析对比。实验结果表明：本文算法不仅可以有效保留源图像的信息,而且可以使融合图像灰度级更分散,更好地保留了图像边缘信息,具有更好的视觉效果。     

改进PCNN与平均能量对比度的图像融合算法

为了改善红外光和可见光图像融合的视觉效果和运算时效性，借助有限离散剪切波变换（Finite discrete shearlet transform, FDST）将源图像分解一系列大小相同尺度不同的高低频子带；然后，在低频子带的融合过程中采用改进的空间频率作为脉冲耦合人工神经网络(Pulse Coupled Neural Network，PCNN)的输入激励，动态调节链接强度的大小，以便根据图像的特征自适应变化，充分保留了图像轮廓和边缘等特征信息。在高频子带的融合中，采用区域平均能量对比度的策略进行融合，尽可能突出了纹理和细节等信息；最后，对处理得到的高低频子带采取FDST逆变换，重构得到背景清晰和目标突出的图像。实验结果表明:提出的改进融合方法能够更加清晰和全面地呈现出图像中的背景和目标，与其他几种算法相比，主观视觉与客观指标均表现的最优，且具有更高的运算效率。     

基于NSCT—PCNN算法的雷达图像融合研究

为了提高雷达图像的融合质量,创新性地将非下采样Contourlet变换（NSCT）与脉冲耦合神经网络（PCNN）相结合,运用到可见光和红外雷达图像的融合中。先对待融合的两幅源图像进行NSCT分解,利用得到的低频子带系数去触发PCNN的神经元,最后进行NSCT重构,得到所需要的新图像。结果表明此方法较传统的融合方法,提高了信息量和清晰度,获得了较好的识别率。此方法得到的图像更有利于对流云形成时的预测。     

基于MSPCNN与FCM的红外与可见光图像融合

针对红外和可见光图像融合存在的轮廓信息不全、边缘及纹理细节信息缺失等问题,提出一种改进简化脉冲耦合神经网络（Improved Simplified Pulse Coupled Neural Network, MSPCNN）和模糊C-均值（Fuzzy C-mean, FCM）图像融合算法。首先,将红外和可见光图像用非下采样剪切波算法（NonSubsampled Shearlet Transform,NSST）分解为高低频子带;然后对分解后的高频子带采用MSPCNN融合,用一种高斯分布权重矩阵进行处理,增强细节信息和对比度;接着,将得到的低频子带图像使用FCM聚类算法进行聚类中心提取,设置聚类中心近似阈值简化过程,实现背景分类提取;最后利NSST进行逆变换,从而完成红外和可见光的图像融合过程。通过客观评价指标计算,本文所提方法在平均梯度、标准差、平均相似度等参考指标上相对于其他同类型算法均有改善提高,由于模型参数的简化,算法运行速度相对于其他算法得到提升,算法更适用于复杂场景。     

Texture analysis-based multi-focus image fusion using a modified Pulse-Coupled Neural Network (PCNN)

Multi-focus image fusion is an effective method of information fusion that can take a series of source images and obtain a fused image where everything is in focus. In this paper, a multi-focus image fusion method based on image texture that adopts a modified Pulse-Coupled Neural Network (PCNN) approach is proposed. First, the texture of an image is obtained by means of image cartoon and texture decomposition. An ignition image is then acquired by inputting the image textures into a modified PCNN. Ignition images are compared to each other to obtain an initial decision map. A small object detection and bilateral filter is then applied to the initial decision map to reduce noise and enable smoother processing. Finally, the source images and decision map are used to produce the fused image. Experimental results demonstrate that the proposed method effectively preserves the source images information while delivering good image fusion performance.     

基于超像素级卷积神经网络的多聚焦图像融合算法

该文提出了基于超像素级卷积神经网络(sp-CNN)的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像进行多尺度超像素分割,将获取的超像素输入sp-CNN,并对输出的初始分类映射图进行连通域操作得到初始决策图;然后根据多幅初始决策图的异同获得不确定区域,并利用空间频率对其再分类,得到阶段决策图;最后利用形态学对阶段决策图进行后处理,并根据所得的最终决策图融合图像。该文算法直接利用超像素分割块进行图像融合,其相较以往利用重叠块的融合算法可达到降低时间复杂度的目的,同时可获得较好的融合效果。     

基于超像素级卷积神经网络的多聚焦图像融合算法

该文提出了基于超像素级卷积神经网络(sp-CNN)的多聚焦图像融合算法。该方法首先对源图像进行多尺度超像素分割,将获取的超像素输入sp-CNN,并对输出的初始分类映射图进行连通域操作得到初始决策图;然后根据多幅初始决策图的异同获得不确定区域,并利用空间频率对其再分类,得到阶段决策图;最后利用形态学对阶段决策图进行后处理,并根据所得的最终决策图融合图像。该文算法直接利用超像素分割块进行图像融合,其相较以往利用重叠块的融合算法可达到降低时间复杂度的目的,同时可获得较好的融合效果。     

基于NSCT的自适应多判决图像融合方法

针对传统的融合方法对于红外图像目标信息和可见光图像丰富的背景信息无法有效地保留到融合图像的问题,提出一种基于NSCT变换的自适应多判决红外与可见光图像融合方法。首先,将来自同一场景配准后的红外与可见光图像进行NSCT多尺度、多方向分解;然后,分别对高低频系数采取不同的融合规则：低频系数采用基于区域能量调节因子自适应加权的方法,对高频系数采用混合的融合方法,即对于高层,采用像素点绝对值选大的融合方法,对于低层采用基于对比度的多判决融合方法;最后,将得到的高低频融合系数进行逆NSCT变换得到融合图像。实验结果表明,经主客观评价,本文提出的融合方法优于文中其他基于多尺度分析的图像融合方法,可得到更理想的融合图像。