结合NSCT和邻域特性的红外与可见光图像融合

针对传统的融合方法对比度低、纹理信息保留不充分等问题,结合模糊增强特性,提出一种结合NSCT和邻域特性的红外与可见光图像融合算法。首先,对待处理的红外图像和可见光图像进行NSCT变换分解得到各自的高低频子带系数,接着对模糊增强后的低频子带系数采用改进的区域能量加权平均融合方案,同时对高频子带系数采用灰度变化和梯度差异加权融合方案,最后将高低频融合系数经NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合后的图像目标细节清晰突出,与其他融合算法相比更具有先进性与有效性。     

基于局部能量与模糊逻辑的红外偏振图像融合

针对红外偏振与红外光强图像的成像特征差异,提出了一种基于 NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)的红外偏振与红外光强图像的新融合算法.该算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,然后对低频子带图像采用局部能量融合规则,融合后再对低频融合图像进行直方图均衡化处理,而对高频方向子带图像采用了模糊逻辑,根据各图像的特征差异来分别选择基于像素、基于区域和加权平均的融合规则,再对得到的各个子带图像进行NSCT重构,从而得到最终的融合图像.通过实验仿真表明本文算法能有效的融合源图像的互补信息,使得该算法在目标识别中具有一定的优势和现实意义.     

一种新的NSCT图像融合算法研究

针对传统NSCT图像融合算法考虑方向的信息完成的缺点,文章提出了新的NSCT 图像融合算法。该算法是基于方向区域的,通过对源图像的分解可以得到各个方向的高低频子带,根据不同分解层的方向的特性对高低频系数按方向区域能量融合,再经过反变换得到最终的融合图像。此算法在体现出各源图像细节特征的同时还很好的保留了边缘等很多有用的信息。测试结果表明,此算法和传统的NSCT图像融合算法相比,融合效果更好。     

基于非抽样Contourlet变换的红外图像和可见光图像融合算法

分析了非抽样Contourlet交换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)的原理和优点,针对红外图像和可见光图像的特征,提出了一种新的基于NSCT图像融合算法,应用NSCT对图像进行多尺度、多方向分解,低频子带采取区域能量加权法融合,带通子带采取区域方差加权法融合,最后将融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验表明,与其它融合算法比较,该算法融合图像效果较好.     

一种基于非采样Contourlet变换红外图像与可见光图像融合算法

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)图像融合算法.算法首先采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数.然后,针对低频子带系数的选择,提出了一种基于红外图像与可见光图像物理特征的"加权平均"系数选择方案;针对各带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,提出了一种基于区域能量匹配的系数选择方案,得到融合图像的NSCT系数.最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明该算法可获得较理想的融合图像,其融合效果优于传统的基于离散小波变换以及离散小波框架变换的图像融合算法.     

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。     

基于分块和Contourlet变换相结合的多聚焦图像融合算法

分块融合易产生块效应,而Contourlet变换融合方法不具备平移不变性.结合以上方法的各自优势,提出1种新的基于Contourlet变换与块分割相结合的多聚焦图像融合方法.首先对图像进行分块并评价子块清晰度,然后通过建立标记矩阵,确定图像清晰区域、模糊区域及两者的交界区域.对非交界区域,直接选取清晰子块的像素值作为融合后的像素值;对介于清晰与模糊之间的交界区域,采用1种新的基于Contourlet变换的融合算法完成融合.实验结果表明,该方法有效抑制了图像块效应,且具备平移不变性,融合效果明显优于分块和Contourlet变换融合方法.     

自适应标准差特征的压缩感知图像融合

针对传统压缩域融合算法单一、融合效果不佳的问题,文中提出了结合图像高频特征的自适应融合规则。首先,对融合图像进行 NSCT变换,分解后得到的低频子带系数采用区域能量融合规则,以获取较传统低频系数处理更好的融合效果; 由于分解后的高频子带系数具有较高稀疏性,因此通过 CS 进行压缩后自适应选择融合规则,最后对重构系数进行 NSCT逆变换。实验结果表明：与传统经典算法相比,新方法兼顾了待融合图像的背景信息和红外目标信息,有效提高了图像的融合效果。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合算法。该算法对源图像进行NSCT分解,得到低频分量和各带通方向子带分量;引入图像区域相关系数决策度,对低频分量和带通方向子带分量采用不同的融合规则进行融合;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验证明,该方法可以更好地保留目标信息和图像细节信息。     

卷积稀疏表示和邻域特征结合的多聚焦图像融合

稀疏表示的分块处理破环了图像的连续性,导致 多聚焦融合图像的清晰测度信息严重丢失。针对上述 问题,提出了卷积稀疏表示和邻域特征结合的多聚焦图像融合算法。该算法将非下采样轮廓 波变换(NSCT)域低频子图通过高斯滤波分解 成基础层和细节层,然后选用交替方向乘子算法(ADMM)求解稀疏系数,完成细节层特征响 应系数的融合。同时, 根据聚焦程度测量函数设计了合理的邻域特征,完成了NSCT域高频子图的融合。实验结果表 明:该算法边缘信息 传递因子(QAB/F)指标略低于对比算法, 但空间频率(SF)、平均梯度(AG)、清晰度(SP)以及视觉信息保 真度(VIFF)指标相比于对比算法分别提高了约16.31% 、41.87%、19.2%以及12.07%,有效地提取了源图像更深 层次的清晰测度信息,克服了稀疏表示的块效应缺陷。     

基于NSCT的红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光图像在融合时亮点目标易丢失且背景信息不够清晰的问题,提出基于非下采样轮廓波变换(NSCT)与局部区域融合规则相结合的红外与可见光图像融合方法。利用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,对低频子带系数采用加权平均取均值的融合规则,对高频子带系数采用系数值选大与局部均方差相结合的融合规则,将前两步得到的系数进行逆NSCT得到融合图像。实验结果表明,在主观视觉效果和客观评价方面,该融合算法都是有效的且可得到比参考融合算法更为理想的融合图像。     

一种基于非采样Contourlet变换的图像融合算法

针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先对原始图像分别进行非采样Contourlet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数。对低频子带系数,采用加权平均的融合规则;对不同尺度与方向下的高频子带系数,采用基于局部区域能量匹配的融合规则。最后经非采样Contourlet逆变换得到融合结果。实验结果表明,该算法可以有效地综合可见光与红外图像中的重要信息,其融合结果较典型的基于塔式分解与基于小波变换的图像融合算法,在主观视觉效果与客观评价指标上均有所改善。     

一种快速的基于稀疏表示和非下采样轮廓波变换的图像融合算法

为了提高图像融合的效率和质量,该文提出一种基于快速非下采样轮廓波变换(NSCT)和4方向稀疏表示的图像融合算法。该方法首先对源图像进行快速NSCT分解,生成一系列低通和高通子带。对于低频子带,利用自适应生成的DCT过完备字典进行快速的4方向稀疏表示和系数融合;对于高频子带,则利用高斯加权区域能量最大的融合规则进行系数融合。快速NSCT将传统NSCT的树形滤波结构转变为多通道滤波结构,能成倍提高分解效率;快速的稀疏融合则抛弃了传统的滑动窗口方法,以水平、垂直、对角线4个方向进行稀疏表示和稀疏融合,进一步提高算法效率。实验结果表明,提出的快速算法能在不影响融合质量的条件下将算法效率提高近20倍。     

基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法研究

针对小波变换在表达图像边界及线状特征上的缺陷,以及NSCT变换在表达图像细节信息的不足,提出了在红外图像与可见光图像融合的过程中采用基于NSCT变换和小波变换相结合的图像融合算法。在图像NSCT分解后,对低频系数使用基于小波变换的融合算法,对高频系数结合融合图像的特点采用了基于区域方差的融合规则。实验结果表明,基于NSCT变换和小波变换相结合的融合算法能更好地保持可见光图像的光谱信息和红外图像的目标信息,具有更多的细节特征以及更清晰的边缘。     

基于NSCT的红外偏振与光强图像的融合研究

针对融合规则的选择,提出了一种基于非采样Contourlet变换的红外偏振与光强的融合方法。该算法采用NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解,然后对低频子带系数和高频子带系数分别采用局部能量和区域目标特征的选择,最终通过逆变换得到融合图像。实验结果表明：与加权融合和绝对值取大的融合规则相比,局部标准偏差、局部粗糙度、对比度、分别提高3.42%、12.7%、9.67%。     

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。     

基于小波变换的双波段红外图像融合方法

针对红外探测器长波图像和中波图像的特征,采用基于小波变换的方法实现双波段红外图像的融合。在对不同波段红外图像小波分解的基础上,对低频子带图像采用加权平均,对高频子带图像采用区域能量最大的融合规则得到融合图像的多分辨率结构,再利用小波逆变换重构融合图像。仿真结果表明,和普通基于空域加权平均的方法相比无论从主观视觉还是通过客观评价指标的计算结果来看,基于小波变换的双波段红外图像融合方法均具有更为理想的图像融合效果。     

结合Shearlet变换和果蝇优化算法的甲状腺图像融合

针对甲状腺肿瘤超声图像复杂度高和SPECT图像边界模糊的特点,结合Shearlet变换能够捕捉图像细节信息和果蝇优化算法可靠性高的优势,提出了Shearlet变换和果蝇优化算法相结合的图像融合算法。首先,用Shearlet变换对已精确配准的源图像进行分解,分别得到高低频子带系数。高频子带系数采用区域能量取大的融合规则,低频子带系数使用改进的加权融合规则,并把果蝇优化算法引入低频融合过程,以互信息作为适应度函数来获取最优值,克服了原加权融合算法互信息低的缺点。最后,用Shearlet逆变换得到融合后的图像。实验结果表明,此算法在主观视觉效果和客观评价指标上优于其他融合算法。     

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。