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。     

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。     

基于图像信息的红外与可见光图像融合方法研究

研究了红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于图像信息的图像融合新算法.首先利用非采样Contourlet变换的多分辨率特性和平移不变性对图像进行多尺度和多方向分解,得到一系列子带图像,然后针对图像变换后各带通方向子带高频系数的特点,提出了度量图像信息的融合规则.图像的低频部分决定了图像的轮廓,对低频子带应用简单...     

基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法

提出了一种基于非子采样Contourlet变换的图像融合算法.首先,对图像作Contourlet变换,得到一个低频子带和一系列高频方向子带.其次,对低频子带系数采用基于边缘的规则来融合,而对于高频方向子带系数,采用基于一种基于Contonrlet局部系数相关性的规则来进行融合.最后,对融合系数进行非子采样Contourlet逆变换,得到最终的融合图像.实验结果表明,该方法对可见光、红外图像融合十分有效,能较好地提取原始图像中的边缘方向信息和几何特征.     

基于稀疏表示和NSCT-PCNN的红外与可见光图像融合

针对小波变换容易造成细节信息丢失、非下采样轮廓波变换(NSCT)分解的低频子带系数不稀疏以及红外与可见光图像融合结果综合性能不佳的问题,提出了一种基于稀疏表示和NSCT-PCNN的红外与可见光图像融合算法。首先将源图像进行NSCT分解,获得低、高频子带;其次,利用K奇异值分解(K-SVD)算法对低频子带进行字典训练,实现低频子带的稀疏表示和低频稀疏系数的融合;然后,利用高频子带的空间频率激励脉冲耦合神经网络(PCNN),选择较大点火次数的系数作为高频子带的融合系数;最后对低、高频子带融合系数进行NSCT逆变换,得到融合的图像。实验结果表明,该算法在视觉效果和客观指标方面均具有较大优势,且融合结果综合性能优于现有算法。     

基于二代Curvelet变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光成像传感器的物理特性,提出了一种基于二代Curvelet变换的图像融合算法.首先对原始图像分别进行快速离散Curvelet变换,得到不同尺度与方向下的子带系数.对低频子带系数,根据红外图像的目标特性与可见光图像的细节信息确定其融合权值;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Curvelet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.     

基于NSCT和混合粒子群算法的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混合粒子群算法的红外与可见光图像融合算法。通过NSCT变换对红外图像和可见光源图像进行分解,对低频子图像,采用一种基于区域平均值改进的加权平均法进行邻域融合,对高频子图像的最高层采用区域标准差选大法进行融合;对高频子图像的其他层采用以混合粒子群优化算法选取阈值,基于平均梯度选择的邻域算法进行融合。最后进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明该方法可以获得融合效果更佳的融合图像。     

红外和可见光图像高效融合的人工智能技术研究

为提升红外和可见光图像融合后图像的清晰度和细节信息的丰富程度,提出了基于人工智能技术的红外和可见光图像融合方法.通过NSCT变换分别将红外图像和可见光图像分解成低频低通子带和高频带通子带两个部分,采用低频系数加权平均求均值的选择方法、系数值选大法与局部区域融合规则相结合的方法,完成低频低通子带的图像和高频带通子带图像的...     

NSCT域内基于改进PCNN和区域能量的多光谱和全色图像融合方法

针对多光谱和全色图像的融合,提出了一种NSCT域内基于改进脉冲耦合神经网络（PCNN）和区域能量的融合方法。首先,利用NSCT将图像分解为一个低频子带和多个不同方向的带通子带。然后,对分解后的低频子带采用基于区域能量的自适应加权算法进行融合;在带通方向子带,结合改进的脉冲耦合神经网络,使用带通方向子带系数作为PCNN的外部输入激励,经过PCNN点火获得待融合图像的点火映射图,根据点火时间计算点火映射图的区域能量,通过判决算子选择待融合图像的带通方向子带系数作为融合系数。最后,对融合处理后的NSCT变换系数进行重构生成融合图像。实验结果显示:在迭代次数为100次时,与改进小波算法相比,标准差提高了9.48%,熵提高了0.95%,相关系数提高了21.56%,偏差指数降低了29.66%;与Contourlet算法相比,标准差提高了9.73%,熵提高了0.94%,相关系数提高了11.27%,偏差指数降低了9.45%;与NSCT算法相比,标准差提高了3.84%,熵提高了3.34%,相关系数提高了7.89%,偏差指数降低了7.42%。     

基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于二代curvelet与wavelet变换的自适应图像融合算法。首先对源图像进行快速离散curvelet变换,得到不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数;根据红外图像与可见光图像的不同物理特性以及人类视觉系统特性,对不同尺度与方向下的粗尺度系数和细尺度系数采用基于离散小波变换的图像融合方法,在小波域中,对低频系数采用基于红外图像与可见光图像的不同物理特性的自适应融合规则,对高频系数采用基于邻域方向对比度与局部区域匹配度相结合的自适应融合规则,然后进行小波逆变换得到融合的curvelet系数;最后,进行快速离散curvelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法。     

基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法

针对同一场景的红外与可见光图像融合,提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）和改进的脉冲耦合神经网络（IPCNN）的图像融合新算法。首先利用NSCT对图像进行多尺度、多方向稀疏分解,然后针对各带通方向高频子带系数的选择,提出了一种应用IPCNN计算图像匹配度的融合策略。实验结果表明,该算法能够很好地将红外图像与可见光图像中的重要信息提取并注入到融合图像中,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果,提高了融合图像的质量。     

基于NSST的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的基于非下采样剪切波变换（NSST）的红外与可见光图像融合算法.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.     

基于à Trous-contourlet变换的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于à trous-contourlet变换的图像融合新算法。首先利用à trouscontourlet变换对图像进行多分辨率分解,然后针对变换域中各带通方向高频子带系数的选择,提出了一种应用区域能量进行图像匹配度计算的融合规则,并将其应用于红外图像与可见光图像的融合。实验结果表明,该算法能够有效融合红外与可见光图像,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果。     

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Contourlet变换和多尺度Rentinex的水下图像增强算法

针对水下图像对比度低、边缘模糊、噪声大等特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和多尺度Retinex的水下图像增强算法。将水下图像进行多尺度多方向的非下采样Contourlet变换;利用多尺度Retinex算法调整低频系数,提高图像整体对比度;在各带通方向子带上估计噪声,抑制模值小于阈值的系数,改进神经网络中的Sigmoid函数用于调节模值大于阈值的系数;经非下采样Contourlet逆变换得到增强图像。与几种传统增强算法相比,本算法处理的图像达到了抑制噪声、改善图像对比度、突出目标轮廓的目的,具有较高的对比度评估值。