基于多目标粒子群算法的多传感器图像融合

针对图像融合中参数优化的问题,提出了一种基于多目标粒子群优化算法的多传感器图像融合方法。首先采用非采样Contourlet变换(NSCT)对源图像进行多尺度、多方向分解;然后选取图像融合的客观评价指标为优化目标函数,采用多目标粒子群优化算法对低频系数的融合参数进行优化,带通方向子带系数采用取绝对值最大的融合规则;最后通过NSCT逆变换得到融合图像。分别对多聚焦图像融合和红外与可见光图像进行融合实验,并对融合图像进行主客观评价,实验结果表明,得到的融合图像具有较好的主观视觉效果和客观评价指标。     

基于小波系数邻域特征的CT与MR图像融合方法

提出一种基于小波变换的像素级CT,MR医学图像融合方法,利用离散小波变换分别将两幅源图像进行多尺度分解,再用不同的小波系数邻域特征指导高频分量和低频分量的小波系数的融合,低频分量采用邻域方差指导,高频分量采用邻域能量指导,最后根据融合图像的各小波系数重构融合图像.实验表明:不论从主观感受,还是采用信息熵和平均梯度两项指标作为客观定量评价标准,该方法都优于传统的融合方法,获得的融合图像有效地综合了CT与MR图像信息,能够同时清晰地显示脑部骨组织和软组织.     

基于Retinex的弱可见光和红外图像融合算法

目的 针对目前弱可见光与红外图像融合后的图像仍存在细节大量丢失、目标模糊不清的问题,提出一种基于Retinex对弱可见光图像进行增强预处理后,再基于NSST和SWT变换进行图像融合的算法。方法 首先用SSR对弱可见光图像进行增强处理,增强后的可见光和红外图像进行NSST分解得到第1次的高低频系数,高频系数采用基于局部能量特征的方法进行融合;低频系数经过SWT分解得到第2次高低频系数,第2次的高频系数采用同样的方法融合,低频系数采用线性加权方法融合,然后将第2次高低频的融合结果经过SWT逆变换得到新的低频系数。最后把第1次高频系数融合结果和新的低频系数进行NSST逆变换得到融合图像。结果 通过仿真实验,将文中算法与NSST,NSCT以及文献[5]算法进行对比,结果表明主观视觉上融合图像细节更加清晰,客观评价上,平均梯度、空间频率（SF）、标准差、信息熵、边缘信息保留量等指标分别提高了35.63%,26.73%,16.89%,7.2%,4.6%。结论 文中算法对图像融合有较好的改善作用,融合图像的可视性和图像质量都得到显著提高。     

无需重构的多分辨率图像融合算法(英文)

提出了一种基于平稳小波变换的多聚焦图像融合算法。首先对待融合图像进行平稳小波分解,得到图像尺寸相同的低频分量和高频分量,然后对低频分量使用拉普拉斯能量进行清晰度判断,对于高频分量,则先计算其各个尺度,不同方向高频分量的绝对值和,进而通过能量特征判断其清晰度,最后通过比较低频分量和高频分量清晰度决策图的相同和相异性得到融合图像。计算机仿真实验表明,本文算法得到的融合图像清晰度较好,熵、平均梯度、空间频率和互信息等客观评价指标值高于平均法和传统基于小波变换的图像融合算法,互信息量比文献[3]中的方法提高了约2.4倍,是一种有效的多聚焦图像融合算法。     

基于NSCT和PCNN的红外与可见光图像融合方法

提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的红外与可见光图像融合方法.首先用NSCT对已配准的源图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数采取一种基于边缘的方法以得到融合图像的低频子带系数;对各带通子带系数提出了一种改进的基于PCNN的图像融合方法来确定融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明,本文方法优于Laplaeian方法、小波方法和传统的NSCT方法.     

基于Curvelet变换的多聚焦图像融合方法

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,很难获得同一场景内所有物体都清晰的图像.多聚焦图像融合技术可有效地解决这一问题.在分析了传统多聚焦图像融合方法和Curvelet变换的原理后,提出了一种基于Curvelet变换的多聚焦图像融合方法,先对不同聚焦图像分别进行Curvelet变换,采用低频系数取平均,高频系数取大的融合规则,再进行Curvelet反变换得到融合结果.仿真试验表明,基于Curvelet变换的融合方法可有效综合多聚焦图像,相比小波变换法,获得了更好的融合效果.     

一种基于Directionlet变换的图像融合算法

为了提高图像融合效果,提出了一种基于Directionlet变换的图像融合算法.首先对已配准的待融合源图像由给定的生成矩阵分别进行陪集分解,得到每个陪集对应的子图;接着将每两个子图相减,得到源图像的高频和低频分量,其中边缘、纹理等奇异特征包含在高频分量中;然后对低频分量采用直接平均融合的方法进行系数选择,对高频分量选择子区域边缘信息较强的系数;最后,通过Directionlet陪集分解的反变换,得到融合后的图像.多聚焦图像融合实验表明,在主观视觉上,该算法明显更好地融合了边缘等图像特征,从而较好地保持了左右聚焦图像各自的细节信息;在客观评价上,通过熵、平均梯度、标准差和互信息量等性能参数比较,该方法也优于小波变换和其他的融合方法.     

一种基于Curvelet变换的彩色图像融合算法

针对图像传感器的多聚焦成像问题,提出了一种基于YIQ颜色模型和第二代Curvelet变换的图像融合方法.通过将待融合图像转换到YIQ颜色模型,考虑到图像的颜色各分量相关性和算法的计算复杂度,对亮度分量Y和色度分量I、Q分别采用了不同的融合策略:亮度分量Y进行Curvelet变换,分解后的高频系数采用区域梯度和能量加权相结合的融合准则,低频系数采用能量自适应加权的融合准则,再进行Curvelet逆变换重构得到分量Y,色度分量I、Q分别通过区域信息熵取大的方法得到.将融合得到的三分量进行YIQ逆变换,从而实现多聚焦彩色图像的融合.通过实验对比,算法取得较好的融合效果.     

提升静态小波与自适应PCNN相结合的图像融合算法

提出了一种新的基于提升静态小波变换与自适应PCNN相结合的图像融合算法.该方法定义一种图像单个像素的清晰度作为PCNN的链接强度,使得PCNN能根据像素清晰度的变化来自适应地调整链接强度的大小,接着对图像经提升静态小波分解得到的低频子带系数的改进拉普拉斯能量和及高频子带系数的单个像素的灰度值,分别作为自适应PCNN神经元的外部输入,并根据点火次数来确定图像融合系数.最后由提升静态小波变换的逆变换得到融合图像.实验表明,该方法在视觉效果和客观评价指标上都优于传统的基于小波变换、提升静态小波变换、提升静态小波-PCNN的图像融合算法.     

基于复合激励模型的Surfacelet域多聚焦图像融合方法

针对基于传统多尺度分析对图像分解得到的方向子带数量较少,抑制噪声能力弱,融合图像边缘连贯性不好的缺点,本文提出一种基于Surfacelet变换和复合激励模型的多聚焦图像融合方法。通过分别将两幅图像经Surfacelet变换后得到若干不同频带子图像,该方法根据低频子带和高频子带的特点,建立复合激励模型,即分别把改进的拉普拉斯能量和与空间频率作为复合型PCNN的外部激励,采用复合型PCNN优选融合系数,改善融合效果。获取的融合图像的灰度级分布更加分散,图像纹理连贯,细节突出。实验结果表明,该算法克服传统多聚焦图像融合方法的缺陷,客观评价指标显示本方法优于Laplace、DWT和PCA等传统图像融合方法。     

Multi-focus image fusion based on the non-subsampled contourlet transform

In this paper, a new image fusion algorithm based on non-subsampled contourlet transform (NSCT) is proposed for the fusion of multi-focus images. The selection of different subband coefficients obtained by the NSCT decomposition is critical to image fusion. So, in this paper, firstly, original images are decomposed into different frequency subband coefficients by NSCT. Secondly, the selection of the low-frequency subband coefficients and the bandpass directional subband coefficients is discussed in detail. For the selection of the low-frequency subband coefficients, the non-negative matrix factorization (NMF) method is adopted. For the selection of bandpass directional subband coefficients, a regional cross-gradient method that selects the coefficients according to the minimum of the regional cross-gradient is proposed. Finally, the fused image is obtained by performing the inverse NSCT on the combined coefficients. The experimental results show that the proposed fusion algorithm can achieve significant results in getting a new image where all parts are sharp.     

改进的Shearlet变换耦合频率特征的图像融合算法

目的解决当前图像融合算法大都直接在图像的像素灰度空间上进行融合,导致融合图像存在视觉效果差及算法鲁棒性不强等问题。方法文中提出改进的Shearlet变换耦合频率特征的多聚焦图像融合算法。将Shearlet变换(ST)和非下采样小波变换(NSWT)进行融合,形成改进的Shearlet变换(ST-NSWT)对源图像分解,获取图像的低、高频子带系数;构建区域能量模型,对源图像之间的低频子带系数进行相关性度量,完成低频子带的融合;对高频子带的频率特征进行分析,建立方差模型、平均梯度模型、空间频率模型,分别对源图像的灰度相关性、清晰度相关性及活跃度相关性进行测量,完成高频子带的融合,最后通过ST-NSWT逆变换,输出融合图像。结果与当前多聚焦图像融合算法相比,文中算法融合的图像能较好地保留更多的细节及边缘信息,使融合图像具备更佳的视觉效果。结论所提算法具有更好的融合质量,可用于遥感探测与包装印刷检测等领域。     

Improving medical image fusion method using fuzzy entropy and nonsubsampling contourlet transform

Many types of medical images must be fused, as single‐modality medical images can only provide limited information due to the imaging principles and the complexity of human organ structures. In this paper, a multimodal medical image fusion method that combines the advantages of nonsubsampling contourlet transform (NSCT) and fuzzy entropy is proposed to provide a basis for clinical diagnosis and improve the accuracy of target recognition and the quality of fused images. An image is initially decomposed into low‐ and high‐frequency subbands through NSCT. The corresponding fusion rules are adopted in accordance with the different characteristics of the low‐ and high‐frequency components. The membership degree of low‐frequency coefficients is calculated. The fuzzy entropy is also computed and subsequently used to guide the fusion of coefficients to preserve image details. High‐frequency components are fused by maximizing the regional energy. The final fused image is obtained by inverse transformation. Experimental results show that the proposed method achieves good fusion effect based on the subjective visual effect and objective evaluation criteria. This method can also obtain high average gradient, SD, and edge preservation and effectively retain the details of the fused image. The results of the proposed algorithm can provide effective reference for doctors to assess patient condition.     

提升静态小波域内多聚焦图像融合算法

针对同一场景的多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(Lifling Stationary Wavelet Transform,LSWT)的多尺度积图像融合算法.该方法在选择融合图像的低频子带系数时定义了一种新的改进拉普拉斯能量和(Sum Modified-laplacian,SML),设计了一种基于拉...     

An improved multimodal medical image fusion scheme based on hybrid combination of nonsubsampled contourlet transform and stationary wavelet transform

This research proposes an improved hybrid fusion scheme for non-subsampled contourlet transform (NSCT) and stationary wavelet transform (SWT). Initially, the source images are decomposed into different sub-bands using NSCT. The locally weighted sum of square of the coefficients based fusion rule with consistency verification is used to fuse the detailed coefficients of NSCT. The SWT is employed to decompose approximation coefficients of NSCT into different sub-bands. The entropy of square of the coefficients and weighted sum-modified Laplacian is employed as the fusion rules with SWT. The final output is obtained using inverse NSCT. The proposed research is compared with existing fusion schemes visually and quantitatively. From the visual analysis, it is observed that the proposed scheme retained important complementary information of source images in a better way. From the quantitative comparison, it is seen that this scheme gave improved edge information, clarity, contrast, texture, and brightness in the fused image.     

一种抽样小波域的遥感影像融合新方法

针对传统图像融合方法的不足,提出了一种新的基于IHS变换与抽样小波变换的高清晰遥感影像融合方法.该方法将直方图匹配后的全色影像的高频系数作为融合后的高频系数,而融合后的低频系数依据新提出的融合规则得到,最后采用小波逆变换与逆IHS变换获得融合图像.实验结果表明,该方法在提高融合影像的空间分辨率与光谱质量之间得到了更好的折衷.该方法的计算复杂度接近于常用的基于抽样小波变换的融合方法,明显少于基于非抽样小波变换的融合方法.     

基于NSST和SWT的红外与可见光图像融合算法研究

目的鉴于非下采样剪切波变换NSST的红外与可见光图像融合的结果存在细微特征缺失问题,提出一种基于NSST和SWT的红外与可见光图像融合算法,以提升融合图像的质量。方法首先分别对红外与可见光图像进行NSST分解,各得到一个低频系数和多个不同方向、尺度的高频系数。然后低频系数分别通过SWT分解得到新的低频系数和高频系数,通过SWT分解得到的新的低频系数和高频系数分别采用采用线性加权平均法和区域平均能量取大的融合策略,融合结果再进行SWT逆变换得到低频系数融合结果。高频系数采用区域平均能量取大的融合策略进行融合。最后通过NSST逆变换得到最终的融合图像。结果通过仿真实验结果表明,文中算法与NSST,SWT和NSCT等算法相比,融合图像在主观视觉上的红外目标更突出,图像细节更清晰,且在IE, AG, QAB/F, SF和SD等评价指标上也最优。结论文中算法的融合结果能更好地表现源图像的目标信息和细节纹理信息,表明该算法具有优越性。