改进对比度的有限离散剪切波图像融合

为了改善融合图像的对比度,保留源图像的丰富有效信息,借助有限离散剪切波(FDST)的优良特性,提出了一种基于有限离散剪切波域的图像融合算法。首先将源图像经过FDST分解,得到一系列高低频子带;然后采用改进的像素加权与区域空间频率相结合的融合方案对低频系数进行选取,高频则引入区域平均梯度对比度的融合方法;再借助FDST逆变换对融合系数进行重构获得融合图像。通过对比试验结果表明:所提算法的融合结果在主观视觉上对比度适中,图像清晰自然,且各项客观评价指标均明显改善;进一步说明了改进算法优于其他算法,大大提升了图像融合的质量。     

基于FDST和双通道PCNN的红外与可见光图像融合

为提高融合图像的细节表现力和信息冗余度,针对红外与可见光图像,提出一种基于有限离散剪切波变换（FDST）和双通道脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像融合方法。首先,利用FDST分解红外与可见光图像得到各自的高低频子带系数;再对高低频子带系数分别采用不同链接强度的改进的空间频率激励的双通道PCNN进行融合;最后,通过FDST反变换得到融合图像。实验结果表明该算法能够有效增强图像清晰度和整体视觉效果,融合效果跟其他融合方法相比,在互信息、边缘信息传递量、标准差多个客观评价指标上具有明显提高。     

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。     

局部化NSST与PCNN相结合的图像融合

为了提升多模态图像融合精度,提出了一种局部化非下抽样剪切波变换与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先,利用局部化非下抽样剪切波对源图像进行多尺度、多方向分解;然后,在分解后的各子带图像中,利用局部区域奇异值构造的局部结构信息因子作为PCNN神经元链接强度。经过脉冲耦合神经网络点火处理,获取子带图像的点火映射图,通过判决选择算子,选择各子带图像中的明显特征部分生成子带融合图像;最后,应用局部化非下抽样剪切波逆变换重构图像。选用多组不同模态的图像进行实验,并对实验结果进行了客观评价。实验结果表明,本文提出的融合方法在主观和客观评价上均优于一些典型融合方法,可获得更好的融合效果。     

基于NSST-DWT-ICSAPCNN的多模态图像融合算法

为了增加融合图像的信息量,结合非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform, NSST）和离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）的互补优势,提出了改进的多模态图像融合方法。采用NSST对两幅源图像进行多尺度、多方向的分解,得到相应的高频子带和低频子带;利用DWT将低频子带进一步分解为低频能量子带和低频细节子带,并利用最大值选择规则融合能量子带;采用改进连接强度的自适应脉冲耦合神经网络（Improved Connection Strength Adaptive Pulse Coupled Neural Network, ICSAPCNN）分别融合细节子带和高频子带,并对能量子带和细节子带进行DWT逆变换,得到融合的低频子带;采用NSST逆变换重构出细节信息丰富的融合图像。实验证明,提出的算法在主观视觉和客观评价方面均优于其他几种算法,且能同时适用于红外与可见光源图像、医学源图像的融合。     

基于NSST图像特征的多聚焦图像融合方法

针对广泛存在于多聚焦图像融合方法中的局部图像细节不清晰的现状,提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)图像特征的多聚焦图像融合方法。利用NSST对待融合源图像进行多尺度、多方向稀疏分解,分别获取低频和一系列高频子带图像。通过空间频率和局部能量确定融合后的低频子带系数,利用边缘检测算子直接获取高频子带图像中的细节和边缘信息,并采取NSST反变换得到最终融合结果图像。仿真实验结果表明,同现有的几种经典算法相比,本文提出的方法获得的结果图像拥有更清晰的视觉效果、更理想的客观指标效果以及更高的算法运行效率。     

基于FFST和方向特性对比度的图像融合算法

为了克服红外可见光图像融合方法存在的不足,结合快速有限剪切波变换(Fast Finite Shearlet Transform,FFST)的平移不变性以及较高的方向敏感性,提出了一种基于快速有限剪切波变换域的自适应多方向图像融合新方法。首先,对严格配准后的图像进行快速有限剪切波变换分解,得到低频子带和高频子带系数;然后,对低频子带系数采用非负矩阵分解的一个约束稀疏算法,即在基本非负矩阵分解的优化函数中施加稀疏性约束,使分解更优,以此来提高重构后图像的清晰度;高频子带系数则采用联合方向特性的对比度进行选取,以得到丰富的细节信息。最后,利用快速有限剪切波逆变换得到重构后的图像。实验结果表明,融合后的图像充分结合了源图像的有用信息,整体轮廓清晰,在客观评价上也有一定的提高。     

基于交替非负最小平方投影梯度NMF的TINST域图像融合

为了克服现有基于多尺度分解(MSD)的图像融合方 法存在的某些缺陷,增强多模态图像的融合精度,提出了一种平移不变不可分离剪切波交换 (TINST)结合交替非负最小平方投影梯度非负矩阵分解(NMF)的图像融合方法。首先利用TINS T对源图像进行多尺度、多方向分解,得到一个低频子带和多个高频方向子带系数;然后将 低频子带系数看作原始观测数据,采用交替非负最小平方投影梯度NMF算法进行融合,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(PCNN)的外部输入激励,经 点火处理和判决选择算子选 择,得到融合高频方向子带系数;最后应用逆TINST重构融合后的子带系数,得到融合图 像。采用多组多模态图像进行融合实验,并对融合结果进行了客观评价。试验结果表明,本 文提出的融合方法在主观和客观评价上均优于其他MSD融合方法。     

基于多尺度方向局部极值滤波和ASR的图像融合

为了更好地提取源图像的边缘和方向信息,充分利用边缘保持滤波器的保边缘特性和方向滤波器有效提取方向信息的能力,提出一种基于局部极值滤波和非下采样方向滤波器的多尺度方向局部极值滤波图像融合方法。源图像经多尺度方向局部极值滤波,得到低频子带以及一系列的高频方向细节子带,对低频子带系数提出一种基于自适应稀疏表示(ASR)的融合规则,采用空间频率与l1范数相结合的策略得到融合的稀疏表示系数,对高频方向细节子带系数提出一种基于改进拉普拉斯能量和匹配度的选择与加权平均相结合的融合策略。实验结果表明,本方法能够有效提取源图像的边缘等细节信息,融合结果对比度更高,具有更好的主观视觉效果,其客观评价指标也优于传统的图像融合方法。     

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。     

基于均匀离散曲波变换的多聚焦图像融合

利用均匀离散曲波变换（UDCT）多尺度、多方向、低冗余等特征,提出了一种新的多聚焦图像融合方法。首先使用UDCT对源图像进行多频带分解;然后根据多聚焦图像的特点,对分解后的低频子带系数运用一种基于改进拉普拉斯和算子的方案进行融合,对高频方向子带系数运用基于局部能量的融合规则进行融合,并对融合系数做一致性检测;最后重建各子带系数得到融合图像。实验结果表明:所提方法可以有效地融合源图像中的方向信息和细节特征,同时抑制了融合图像中的伪Gibbs现象;与基于拉普拉斯金字塔分解、小波变换以及轮廓波变换的图像融合方法相比,该方法取得了更好的视觉效果和量化结果。     

shearlet变换和区域特性相结合的图像融合

为了提高多模医学图像或多聚焦图像的融合性能,结合shearlet变换能够捕捉图像细节信息的性质,提出了一种基于shearlet变换的图像融合算法。首先,用shearlet变换将已精确配准的两幅原始图像分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数。低频子带系数使用改进的加权融合算法,用平均梯度来计算加权参量,以此来改善融合图像轮廓模糊度高的问题,高频子带系数采用区域方差和区域能量相结合的融合规则,以得到丰富的细节信息。最后,进行shearlet逆变换得到融合图像。结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其它融合算法。     

NSST域模糊逻辑的红外与可见光图像融合

为了在红外与可见光图像融合时保留各自更多的细节信息,同时降低算法复杂度,采用了非下采样剪切波变换（NSST）和改进模糊逻辑的红外与可见光图像融合方法,利用NSST算法对红外图像和可见光图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频子带系数和高频子带系数。然后对低频子带系数采用基于改进的模糊柯西隶属函数的权值平均融合规则;对高频子带系数采用能量匹配度和视觉敏感度系数相结合的融合规则。最后对低频子带融合系数和高频子带融合系数执行NSST逆变换得到最终的融合图像,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,此融合方法不仅可以保证融合清晰度,对缩短算法的运行时间也是有帮助的。     

基于Shearlet与改进PCNN的图像融合

提出了一种基于离散剪切波(shearlet)和改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行图像融合的方法。首先,采用shearlet变换将已配准的两个源图像进行分解,得到低频子带系数和不同尺度不同方向的高频子带系数,低频部分采用简单的加权平均法;高频部分,提出基于改进的拉普拉斯能量作为PCNN链接强度的算法。最后,进行shearlet反变换得到融合图像。仿真结果表明,本文的算法有更好的融合效果,并且所用时间也比非采样轮廓波(NSCT)少。     

基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合

针对基于NSCT变换的遥感图像融合算法存在计算复杂度高,细节表现能力不足的问题,本文提出了一种基于NSST变换与自适应PCNN的多特征遥感图像融合算法。首先,利用HSV变换提取MS图像的亮度分量V,并将得到的亮度分量V与PAN图像分别进行NSST变换;其次,对于低频子带,提出了一种基于自适应的PCNN融合规则,将空间频率和区域平均梯度分别作为PCNN的外部激励和链接强度;对于高频子带,采用基于多特征的融合规则;最后,进行逆NSST变换和逆HSV变换得到融合图像。仿真实验表明,该算法与一些经典的融合算法相比不仅可以提高图像融合质量,在视觉效果和客观指标上也都有良好的表现。     

基于变分多尺度的红外与可见光图像融合

为解决变换域融合法对强噪声抑制能力差的问题,提出一种基于变分多尺度分解的红外与可见光图像融合方法.首先对待融合图像分别进行变分多尺度分解,获得纹理分量和结构分量.采用引导滤波的方法进行待融合图像的纹理分量融合,在结构分量融合上提出一种以相位一致性、清晰度、亮度综合信息来权衡融合权重的方法,最后将两幅图像融合后的纹理分量和结构分量相加获取最终融合图像.实验结果从主观观察和客观指标看,本文方法在清晰度和细节信息上比离散小波变换（discrete wavelet transform）法、非下采样轮廓波变换（non-subsampled contourlet transform）法、稀疏表示（sparse representation）法、剪切波变换（shearlet transform）法都要高.     

基于边缘和多特征选择的多聚焦图像融合

为了有效度量多聚焦图像中的聚焦区域,提出一 种基于边缘和多特征选择的多聚焦图像融合算法。 利用NSCT对源图像进行分解,对得到的低频子带系数采用基于边缘的融合策略;对于高频子 带系数,通过 拉普拉斯能量和、区域能量和方差提取邻域窗口的显著性特征,提出一种新颖的基于多特征 选择的高频融 合策略,该融合策略可以综合考虑区域特征的贡献,自适应的选取显著性特征和融合方法; 最后进行NSCT 逆变换得到融合图像。实验结果表明,与常用的融合方法相比,在主观效果上,本文方法能 够更有效保留 源图像中的边缘和细节信息;在客观指标上,本文方法的融合图像在互信息、边缘保持度、 熵、结构相似度以及标准差等客观评价具有明显的优势。